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题名基于自适应滤波技术的激光数控加工误差控制方法
被引量：10
- 1
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作者
王圣斌
陈荣刚
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机构
安徽文达信息工程学院智能制造学院
安徽文达信息工程学院计算机工程学院
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出处
《激光杂志》
CAS
北大核心
2023年第1期216-220,共5页
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基金
安徽高校自然科学研究项目(No.KJ2020A0816)
校级质量工程项目(No.2020xkc09)。
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文摘
为降低激光数控的加工误差,提升加工件的精密度,提出基于自适应滤波技术的激光数控加工误差控制方法。利用精插补器生成速度前馈给定信号,设计自适应速度前馈控制模型,采用广义最小二乘法辨识控制对象,基于辨识方法设计对称滤波器,运用该对称滤波器将位置反馈信号形成的附加误差抵消掉,消除掉控制对象环节引入的噪声和干扰,实现对激光数控机床进给伺服系统的跟踪误差控制,达到控制激光数控加工误差的目的。结果表明,该策略可有效滤除干扰信号噪声,提升激光数控加工中的轨迹跟踪精度,降低不同速度下激光数控机床的加工跟踪误差,实现高精度加工,具有较好的控制性能。
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关键词
滤波技术
激光数控
加工误差
自适应滤波
前馈控制
精插补器
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Keywords
filtering technology
laser numerical control
machining error
adaptive filtering
feedforward control
fine interpolator
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分类号
TN29
[电子电信—物理电子学]
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题名基于ICNN-BiGRU的轴承故障诊断模型
被引量：3
- 2
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作者
杨慧
张瑞君
陈国良
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机构
安徽文达信息工程学院智能制造学院
西安交通大学机械工程学院
联合传动及轴承技术研究中心
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出处
《机电工程》
CAS
北大核心
2022年第11期1559-1566,共8页
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基金
国家自然科学基金资助项目(51575421)。
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文摘
在实际使用过程中,基于深度学习模型的滚动轴承故障诊断方法易受环境噪声的干扰,为此,提出了一种基于改进卷积神经网络双向门控循环单元(ICNN-BiGRU)的滚动轴承故障诊断模型(方法)。首先,使用Laplace小波对采集到的滚动轴承振动信号进行了相关滤波,得到了功率谱;然后,利用ICNN-BiGRU自动提取了功率谱特征,在卷积神经网络基础上引入了动态选择机制和自注意力机制,根据轴承不同故障状态定位了相关的特征信息,从而实现了轴承故障特征提取和故障诊断;最后,通过西安交通大学昇阳科技(XJTU-SY)联合实验室的滚动轴承加速寿命试验数据集,对ICNN-BiGRU模型与其他深度学习模型进行了对比,以验证ICNN-BiGRU模型的优越性。研究结果表明:相比于其他深度学习模型,ICNN-BiGRU模型的故障诊断精度更高,其诊断准确率可达99.65%;在不同背景噪声的干扰下,相比于其他深度学习模型,ICNN-BiGRU模型的特征学习能力更强,具有一定的工程参考价值。
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关键词
深度学习模型
特征学习能力
改进卷积神经网络
双向门控循环单元
Laplace小波
动态选择
自注意力
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Keywords
deep learning model
feature learning ability
improved convolutional neural network(ICNN)
bi-directional gated recurrent unit(BiGRU)
Laplace wavelet
dynamic selection(DS)
self-attention(SA)
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分类号
TH133.33
[机械工程—机械制造及自动化]
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题名船舶吊运机械臂海浪环境下的运动补偿控制与模拟
被引量：3
- 3
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作者
李坤
任丽
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机构
安徽文达信息工程学院智能制造学院
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出处
《舰船科学技术》
北大核心
2023年第7期66-69,共4页
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基金
安徽文达信息工程学院校级科研重点项目(XZR2022A06)。
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文摘
海洋工程领域的货物转运、吊装过程必须要考虑海浪对吊装过程的影响,主要是指海浪对船舶造成的各类摇摆、侧倾等运动,这些附加运动速度和加速度会降低货物吊运过程的稳定性,产生安全隐患。本文研究利用多自由度平台运动进行海浪影响的补偿,一方面分析船舶吊运过程的船体-机械臂运动特性,另一方面结合PID控制器进行运动补偿系统的设计,并搭建测试平台进行机械臂干扰环境下的鲁棒性测试。
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关键词
吊运机械臂
运动补偿
PID
运动特性
鲁棒性测试
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Keywords
lifting manipulator
motion compensation
PID
motion characteristics
robustness testing
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分类号
U657.58
[交通运输工程—港口、海岸及近海工程]
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题名固溶时效处理对Cu-Al合金机械性能的影响研究
被引量：1
- 4
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作者
王圣斌
周少东
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机构
安徽文达信息工程学院智能制造学院
宁波绿动氢能科技研究院有限公司
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出处
《功能材料》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第4期4117-4120,4161,共5页
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基金
国家自然科学地区基金项目(51868075)
2020年度安徽高校自然科学研究项目(KJ2020A0816)
安徽文达信息工程学院2020年度校级质量工程项目(2020xkc09)。
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文摘
以Cu-Al-Ni-Fe-Mn为研究对象,在固定固溶处理温度为900℃、固溶时间为1 h的条件下,通过改变时效处理温度,研究了不同时效处理温度对Cu-Al合金性能的影响。采用洛氏硬度计、SEM、电子万能试验机等对铜铝合金的洛氏硬度、微观形貌和力学性能等进行了分析。结果表明,随着时效处理温度的升高,Cu-Al合金的硬度、抗拉强度和断裂延伸率均先升高后降低,当时效处理温度为550℃时,Cu-Al合金的硬度达到了最大值45.2 HRC,抗拉强度和断裂延伸率分别达到最大值895.8 MPa和2.38%,时效处理效果最佳。形貌分析可知,随着时效处理温度升高到550℃,Cu-Al合金的硬质相和第二相粒子增多,沉淀强化的效果增强,且断口形貌的韧窝加深,位错滑移的难度增加,从而使Cu-Al合金的力学性能得到了显著改善。综合可知,Cu-Al合金的最佳时效处理温度为550℃。
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关键词
CU-AL合金
固溶处理
时效处理
硬度
力学性能
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Keywords
Cu-Al alloy
solution treatment
aging treatment
hardness
mechanical property
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分类号
TG146
[金属学及工艺—金属材料]
TG156.92
[金属学及工艺—热处理]
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题名船舶检测过程中爬壁机器人技术的应用
被引量：1
- 5
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作者
李坤
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机构
安徽文达信息工程学院智能制造学院
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出处
《舰船科学技术》
北大核心
2022年第23期177-180,共4页
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基金
安徽文达信息工程学院校级科研重点项目(XZR2022A06)。
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文摘
近年来,机器人技术的发展日新月异,不论是在工业领域还是家用智能电器,机器人发挥着越来越重要的作用,船舶工业也不例外。由于大型船舶的结构尺寸大,外船体采用焊接工艺,船体焊缝的缺陷检测是一道重要的检测工序,而传统的人工检测需要进行登高作业,且效率很低,因此,采用爬壁机器人和自动检测技术非常有必要。本文首先介绍磁吸式爬壁机器人的结构和力学原理,在此基础上开发爬壁机器人船舶远程控制系统,并对爬壁机器人的船舶质量检测工具进行了详细介绍,有助于提高现有船舶检测过程的质量和效率。
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关键词
爬壁机器人
远程控制
质检
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Keywords
wall climbing robot
remote control
quality testing
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分类号
U652.58
[交通运输工程—港口、海岸及近海工程]
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