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滚珠丝杠副的增益模糊自适应双幂次趋近律滑模控制
被引量：
4
1
作者
汤亮
卢文政
+2 位作者
龚发云
张董洁
徐光辉
《工程科学与技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第1期143-152,共10页
为了提高滚珠丝杠副激光切割平台的切割速度控制性能,基于双幂次趋近律滑模和模糊控制原理,提出了一种增益模糊自适应双幂次趋近律滑模控制方法。考虑到滚珠丝杠副存在各种轴向振动与扭转振动,采用集中参数方法建立了滚珠丝杠副运动系...
为了提高滚珠丝杠副激光切割平台的切割速度控制性能,基于双幂次趋近律滑模和模糊控制原理,提出了一种增益模糊自适应双幂次趋近律滑模控制方法。考虑到滚珠丝杠副存在各种轴向振动与扭转振动,采用集中参数方法建立了滚珠丝杠副运动系统的拉格朗日动力学模型,同时摩擦力的高度非线性对高精度的控制系统存在较大的影响,因此引入了Stribeck摩擦模型估计摩擦力;由于传统双幂次趋近律滑模控制存在抖振,引入饱和函数代替符号函数,在一定程度上抑制了控制系统的抖振;针对传统双幂次趋近律滑模控制的控制增益的动态调整性能不足,即固定增益很难保证激光切割的最佳动态控制效果,分析并建立了激光切割深度、速度与双幂次趋近律滑模控制增益之间的模糊关系,以激光切割深度作为自适应参考依据,采用基于模糊规则表的模糊控制方法自适应调整控制增益,增强了系统的鲁棒性和自适应性;经过与PI控制方法和传统双幂次趋近律滑模控制方法进行仿真实验比较,结果表明本文所提出的控制方法不仅解决了控制系统超调问题,而且提高了系统的响应速度和鲁棒性,有效地削弱了系统的抖振;同时搭建激光切割实验平台,通过在滚珠丝杠副激光切割平台上的激光切割实验,发现最佳的激光切割深度范围为电池片厚度的1/2~2/3,最佳的激光切割速度为200 mm/s。在此基础上,采用PI控制方法、传统双幂次趋近律滑模控制方法和本文所提出的控制方法进行电池片激光切割,实验结果表明,通过对比分析由金相显微镜获得的切割后电池片切缝图像,由本文所提出控制方法所得的电池片切缝平整,验证了本文所提控制方法在激光切割速度控制性能上的优越性。
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关键词
PI控制器
滑模控制
增益
双幂次趋近律
模糊控制
激光切割
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职称材料
基于贝叶斯优化与改进LeNet-5的滚动轴承故障诊断
被引量：
10
2
作者
汤亮
凡焱峰
+1 位作者
徐适斐
蔡凯翼
《计量学报》
CSCD
北大核心
2022年第7期913-919,共7页
考虑到卷积神经网络在滚动轴承故障诊断中存在网络结构难以确定、训练次数过多、时间过长等问题,设计了一种贝叶斯优化改进LeNet-5算法,以及采用该算法构建的轴承故障诊断模型。采用贝叶斯优化训练过程中学习率等超参数,多种故障轴承的...
考虑到卷积神经网络在滚动轴承故障诊断中存在网络结构难以确定、训练次数过多、时间过长等问题,设计了一种贝叶斯优化改进LeNet-5算法,以及采用该算法构建的轴承故障诊断模型。采用贝叶斯优化训练过程中学习率等超参数,多种故障轴承的振动信号直接作为改进LeNet-5网络的输入,对池化输出采用批归一化处理和改进池化层激活函数防止过拟合,利用全局平均池化层替代全连接层提高改进LeNet-5网络的泛化能力,用Softmax分类器实现滚动轴承故障的分类。通过轴承数据库开展实验,实验表明,该算法构建的轴承故障诊断模型在训练集上准确率为99.94%,验证集上的准确率为99.89%,测试集准确率也达到99.65%,与一维卷积神经网络和二维卷积神经网络对比分析,基于贝叶斯优化改进LeNet-5算法构建的轴承故障诊断模型在滚动轴承的故障诊断模型具有更高的准确率,更少的训练次数和训练时间。
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关键词
计量学
滚动轴承
故障诊断
改进LeNet-5网络
贝叶斯优化
深度学习
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职称材料
题名
滚珠丝杠副的增益模糊自适应双幂次趋近律滑模控制
被引量：
4
1
作者
汤亮
卢文政
龚发云
张董洁
徐光辉
机构
湖北
工业大学机械
工程
学院
湖北省制造业创新方法与应用工程技术研究中心
湖北
工业大学电气与电子
工程
学院
出处
《工程科学与技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第1期143-152,共10页
基金
国家自然科学基金项目（61976083
61603127）
湖北省自然科学基金项目（2016CFB513)
文摘
为了提高滚珠丝杠副激光切割平台的切割速度控制性能,基于双幂次趋近律滑模和模糊控制原理,提出了一种增益模糊自适应双幂次趋近律滑模控制方法。考虑到滚珠丝杠副存在各种轴向振动与扭转振动,采用集中参数方法建立了滚珠丝杠副运动系统的拉格朗日动力学模型,同时摩擦力的高度非线性对高精度的控制系统存在较大的影响,因此引入了Stribeck摩擦模型估计摩擦力;由于传统双幂次趋近律滑模控制存在抖振,引入饱和函数代替符号函数,在一定程度上抑制了控制系统的抖振;针对传统双幂次趋近律滑模控制的控制增益的动态调整性能不足,即固定增益很难保证激光切割的最佳动态控制效果,分析并建立了激光切割深度、速度与双幂次趋近律滑模控制增益之间的模糊关系,以激光切割深度作为自适应参考依据,采用基于模糊规则表的模糊控制方法自适应调整控制增益,增强了系统的鲁棒性和自适应性;经过与PI控制方法和传统双幂次趋近律滑模控制方法进行仿真实验比较,结果表明本文所提出的控制方法不仅解决了控制系统超调问题,而且提高了系统的响应速度和鲁棒性,有效地削弱了系统的抖振;同时搭建激光切割实验平台,通过在滚珠丝杠副激光切割平台上的激光切割实验,发现最佳的激光切割深度范围为电池片厚度的1/2~2/3,最佳的激光切割速度为200 mm/s。在此基础上,采用PI控制方法、传统双幂次趋近律滑模控制方法和本文所提出的控制方法进行电池片激光切割,实验结果表明,通过对比分析由金相显微镜获得的切割后电池片切缝图像,由本文所提出控制方法所得的电池片切缝平整,验证了本文所提控制方法在激光切割速度控制性能上的优越性。
关键词
PI控制器
滑模控制
增益
双幂次趋近律
模糊控制
激光切割
Keywords
PI controller
sliding mode control
gain
double power reaching law
fuzzy control
laser cutting
分类号
TH212 [机械工程—机械制造及自动化]
TH213.3 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
基于贝叶斯优化与改进LeNet-5的滚动轴承故障诊断
被引量：
10
2
作者
汤亮
凡焱峰
徐适斐
蔡凯翼
机构
湖北
工业大学机械
工程
学院
湖北省制造业创新方法与应用工程技术研究中心
出处
《计量学报》
CSCD
北大核心
2022年第7期913-919,共7页
基金
国家自然科学基金(61976083)。
文摘
考虑到卷积神经网络在滚动轴承故障诊断中存在网络结构难以确定、训练次数过多、时间过长等问题,设计了一种贝叶斯优化改进LeNet-5算法,以及采用该算法构建的轴承故障诊断模型。采用贝叶斯优化训练过程中学习率等超参数,多种故障轴承的振动信号直接作为改进LeNet-5网络的输入,对池化输出采用批归一化处理和改进池化层激活函数防止过拟合,利用全局平均池化层替代全连接层提高改进LeNet-5网络的泛化能力,用Softmax分类器实现滚动轴承故障的分类。通过轴承数据库开展实验,实验表明,该算法构建的轴承故障诊断模型在训练集上准确率为99.94%,验证集上的准确率为99.89%,测试集准确率也达到99.65%,与一维卷积神经网络和二维卷积神经网络对比分析,基于贝叶斯优化改进LeNet-5算法构建的轴承故障诊断模型在滚动轴承的故障诊断模型具有更高的准确率,更少的训练次数和训练时间。
关键词
计量学
滚动轴承
故障诊断
改进LeNet-5网络
贝叶斯优化
深度学习
Keywords
metrology
rolling bearings
fault diagnosis
improved LeNet-5 network
Bayesian optimization
deep learning
分类号
TB936 [机械工程—测试计量技术及仪器]
TB973 [机械工程—测试计量技术及仪器]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
滚珠丝杠副的增益模糊自适应双幂次趋近律滑模控制
汤亮
卢文政
龚发云
张董洁
徐光辉
《工程科学与技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于贝叶斯优化与改进LeNet-5的滚动轴承故障诊断
汤亮
凡焱峰
徐适斐
蔡凯翼
《计量学报》
CSCD
北大核心
2022
10
在线阅读
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职称材料
已选择
0
条
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