基于多通道时频域信号的卷积神经网络智能故障诊断技术 被引量：6

1

作者 孙仕鑫 高洁 +2 位作者 王伟 杜劲松 杨旭 《科学技术与工程》 北大核心 2021年第15期6386-6393,共8页

在滚动轴承故障诊断中,算法难以学习所有负载下的健康状态特征,为有效诊断滚动轴承在变负载下的健康状态,算法需要较强的负载域适应能力。针对上述问题,提出了基于多通道时频域信号的卷积神经网络算法。不同的小波提取不同的特征,算法... 在滚动轴承故障诊断中,算法难以学习所有负载下的健康状态特征,为有效诊断滚动轴承在变负载下的健康状态,算法需要较强的负载域适应能力。针对上述问题,提出了基于多通道时频域信号的卷积神经网络算法。不同的小波提取不同的特征,算法采用多种小波可以提供多样的健康状态特征。并且全局最大池化替换每一空洞卷积之后的最大池化,从全局范围内提取最大激活。因此,算法只需在源域下训练,即可在目标域下得到良好的诊断效果。为验证该算法的有效性,利用公共数据集进行实验。实验结果表明,该算法在不同负载下的分类精度较其他算法有明显提高,从而可以有效识别滚动轴承的健康状态。 展开更多

关键词 负载域适应能力 空洞卷积 全局最大池化 多通道时频域信号

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基于密度聚类与模板匹配的航空铆钉空间定位

2

作者 李峰 许博闻 杨旭 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第6期350-355,360,共7页

准确测量出结构件上凸铆钉的空间位置是完成对其自动精准装配密封胶帽的关键,针对已有的视觉方法设定阈值难以适应光照变化、要求图像背景与目标边界明显等问题,提出了一种基于模板匹配与密度聚类的航空凸铆钉空间定位方法。通过线激光... 准确测量出结构件上凸铆钉的空间位置是完成对其自动精准装配密封胶帽的关键,针对已有的视觉方法设定阈值难以适应光照变化、要求图像背景与目标边界明显等问题,提出了一种基于模板匹配与密度聚类的航空凸铆钉空间定位方法。通过线激光完成对嵌有凸铆钉结构件深度图像的采集,使用零均值归一化互相关模板匹配在原深度图上检测凸铆钉,将匹配到的凸铆钉整体区域线性升维到三维空间后使用无监督的密度聚类算法分割凸铆钉点云,再通过计算出最大Z均值的簇完成凸铆钉端部区域提取,并利用该目标点集计算出凸铆钉端部区域中心的空间位置。相比于已有方法,该方法不需要设定阈值,不受凸铆钉高度和形态影响。经实验验证,该方法对所测凸铆钉的形态及环境变化有良好的自适应性和鲁棒性,空间三轴坐标及半径测量误差在±0.2mm内,测量值与实际值相对误差不超过1%,符合装配精度要求。 展开更多

关键词 航空装配 模板匹配 密度聚类 点云分割 三维测量 自适应性

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装配阶段发动机导管二次设计方法研究

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作者 郭威帅 郭锐 +1 位作者 孙宏浩 安然 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第2期289-293,共5页

针对发动机导管无法通过垂直于轴线去除余量来实现精准装配的问题,提出了一种在装配阶段对发动机导管进行二次优化设计方法。首先,对导管模型进行简化处理,提出了用二次设计的导管与原导管对应关键点的距离均值与对应角度变化量均值两... 针对发动机导管无法通过垂直于轴线去除余量来实现精准装配的问题,提出了一种在装配阶段对发动机导管进行二次优化设计方法。首先,对导管模型进行简化处理,提出了用二次设计的导管与原导管对应关键点的距离均值与对应角度变化量均值两个参数表示导管相似度,通过实验证明了参数设置的正确性,确定了导管二次设计方法流程。然后,建立了导管二次设计的多目标优化数学模型,选用NSGA-Ⅱ求解模型的Pareto解。最后,用某导管的模型数据进行实例验证,结果表明模型求得的Pareto前沿上的每个解都小于CAD系统中手动寻优的最好解,证明了方法和数学模型的有效性,多目标优化的应用提高了该方法的准确度与效率。 展开更多

关键词 发动机 导管 相似度 多目标优化 NSGA-Ⅱ 数学建模

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基于深度迁移学习的跨工况在线刀具磨损预测

4

作者 王一帆 孙江 +2 位作者 杨恒 杨旭 高洁 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第1期160-164,共5页

随着深度学习在工业中的广泛应用,通过精确可靠的刀具剩余寿命预测,可以有效地提高刀具的利用率,进而最大程度地提高加工可靠性并降低生产成本。然而,传统的刀具磨损预测通常是在相同工况下进行,致使在工况变化后预测精度较差。针对加... 随着深度学习在工业中的广泛应用,通过精确可靠的刀具剩余寿命预测,可以有效地提高刀具的利用率,进而最大程度地提高加工可靠性并降低生产成本。然而,传统的刀具磨损预测通常是在相同工况下进行,致使在工况变化后预测精度较差。针对加工条件的复杂性和多样性,提出了一种用于跨工况进行刀具磨损状态预测的方法,以实现跨工况条件下精准预测刀具磨损量。针对刀具多传感器数据提出了一种提取原始数据特征的多尺度卷积神经网络,以高效、精准提取刀具数据特征,进而使多尺度卷积神经网络和Transformer训练得到具有强泛化能力的模型。最后通过共享的参数信息在新工况的下游任务中进行预测。实验中以IEEE PHM 2010挑战数据集为源数据集,以UC Berkeley Milling数据集为目标数据集进行验证。实验结果表明,在跨工况条件下能够实现精准刀具磨损预测,证实了方法的鲁棒性和可靠性。 展开更多

关键词 迁移学习 刀具 刀具磨损预测 深度学习 智能检测

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基于内外双层多子群循环算法的柔性作业车间调度

5

作者 龙晓峰 李想 +1 位作者 张言松 畅申 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第7期196-200,共5页

针对柔性作业车间调度问题(FJSP),提出了一种基于内外双层多子群循环(HPGA)的优化算法。将遗传算法和粒子群算法结合的内外双层多子群算法用于柔性作业车间调度问题,以用来优化最大完工时间。HPGA算法采用内外双层结构,外层由遗传算法... 针对柔性作业车间调度问题(FJSP),提出了一种基于内外双层多子群循环(HPGA)的优化算法。将遗传算法和粒子群算法结合的内外双层多子群算法用于柔性作业车间调度问题,以用来优化最大完工时间。HPGA算法采用内外双层结构,外层由遗传算法组成多个子群,为算法提供全局搜索能力,内层采用粒子群算法,其种群由外层子群中的精英个体组成,为算法提供局部搜索能力;最后通过MK基准算例和不同算法进行对比,进一步验证所提算法的性能。实验表明,HPGA算法在求解柔性作业车间调度问题上取得了显著的改善效果。 展开更多

关键词 遗传算法 粒子群优化 柔性车间 双层多子群

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发动机导管余量协调数字化方法研究

6

作者 郭威帅 郭锐 +1 位作者 孙宏浩 杨杰 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第5期258-261,267,共5页

针对发动机导管在装配阶段需要人工比对费时费力寻找导管余量切割位置的问题,提出了一种在数字化虚拟空间利用寻优算法自动寻找最佳切割位置的方法。首先,对SolidWorks二次开发搭建虚拟装配空间,利用发动机上的接口位置与导管管型的实... 针对发动机导管在装配阶段需要人工比对费时费力寻找导管余量切割位置的问题,提出了一种在数字化虚拟空间利用寻优算法自动寻找最佳切割位置的方法。首先,对SolidWorks二次开发搭建虚拟装配空间,利用发动机上的接口位置与导管管型的实测数据驱动SolidWorks软件自动创建欠定义装配体模型。然后,设计导管余量切割位置寻优算法,在理论切割长度值附近寻找导管两端马蹄值最小时的切割位置。最后,创建切割装配体,获取并输出机械手标定点坐标,引导生产线中的机械手夹持导管至切割设备处进行自动切割。该方法实现了导管余量切割位置寻找的智能化与自动化,大大提高了发动机装配效率。 展开更多

关键词 发动机导管 余量协调 虚拟装配 SOLIDWORKS二次开发

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数据驱动的加工产线生产周期预测研究 被引量：1

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作者 张翔宇 李想 +1 位作者 王伟 杨旭 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2024年第3期182-186,共5页

针对生产周期中的不可控时间、生产线数据结构复杂和构成变化的问题,提出一种以异构数据融合驱动的生产线周期预测方法。基于隶属函数和动态规整算法在三角特征构型下建立异构数据融合算法,将异构数据统一;以深度置信网络为主建立周期... 针对生产周期中的不可控时间、生产线数据结构复杂和构成变化的问题,提出一种以异构数据融合驱动的生产线周期预测方法。基于隶属函数和动态规整算法在三角特征构型下建立异构数据融合算法,将异构数据统一;以深度置信网络为主建立周期预测模型进行生产周期预测,通过确定因素求解生产周期中的不可控时间,用改进方程沟通粒子群算法和神经网络,每次迭代优化神经网络的同时还会反馈改进粒子群算法。以某航空企业加工产线为例,优化后神经网络正确率提升9%,粒子群训练时间减少5%,预测模型实现了生产周期的预测,且模型能够适应产线构成的变化。 展开更多

关键词 特征融合 粒子群算法 深度置信网络 生产周期预测

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基于图神经网络和注意力机制的点云分类模型

8

作者 徐海涛 郝晓萍 +2 位作者 晁欣 董少锋 李祥 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期1216-1220,共5页

为了增强基于深度学习的三维点云分类模型对全局特征的建模能力,提高模型的泛化性能,在PointNet的基础上,提出了基于图神经网络和注意力机制融合的点云分类模型。首先,将提取的特征分别通过增加通道注意力模块和空间注意力模块,使模型... 为了增强基于深度学习的三维点云分类模型对全局特征的建模能力,提高模型的泛化性能,在PointNet的基础上,提出了基于图神经网络和注意力机制融合的点云分类模型。首先,将提取的特征分别通过增加通道注意力模块和空间注意力模块,使模型更加关注全局上下文信息,抑制噪声信息,减少冗余参数,增强对全局特征的建模能力;其次,通过在多尺度球半径内进行不同K值最近邻搜索对编码的输入特征进行构图,既减小了图的规模,降低训练开销,又使模型学习不同层级的特征表示;最后,通过图卷积神经网络汇聚邻域信息,更新节点特征,并将不同图卷积神经网络层输出特征进行相加,融合多层级特征,提高分类准确率。本文在公用数据集ModelNet40上进行训练与测试,其总体分类准确为88.6%,优于通用的3DShapeNets、VoxNet、ECC、PointNet模型,证明了模型在点云分类上的优越性。 展开更多

关键词 三维点云 注意力机制 图神经网络 多尺度特征融合

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基于多波长协作的切削液残留表面激光位移测量误差补偿方法 被引量：4

9

作者 陈旭辉 李兴强 +1 位作者 崔昊 杜劲松 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第4期151-162,共12页

在加工测量一体化过程中,工件表面切削液残留形成的油膜会严重影响光学在机测量的精度。现有的误差补偿方法通常需要获取油膜介质的先验信息,如成分、厚度等。而这些信息受加工形质、切削液随机分布等因素的影响难以实时获取。为此,本... 在加工测量一体化过程中,工件表面切削液残留形成的油膜会严重影响光学在机测量的精度。现有的误差补偿方法通常需要获取油膜介质的先验信息,如成分、厚度等。而这些信息受加工形质、切削液随机分布等因素的影响难以实时获取。为此,本文提出一种基于多波长协作的切削液残留表面激光位移测量误差补偿方法。首先设计并搭建了基于激光三角位移测量的多波长激光测量系统,可利用多波长激光测量同一被测点位移。通过引入柯西色散规律,建立光学系统与激光波长的解析关系,并基于此推导出多波长激光测量内在的差分特性,最终实现误差补偿。本文依此方法进行了实验。结果表明补偿后测量误差绝对值小于0.01 mm,与未补偿的测量数据对比,误差降低了至少92%。 展开更多

关键词 多波长协作 激光三角法 切削液残留 在机测量

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类圆柱标签等效阶梯柱面展开方法 被引量：1

10

作者 刘千 许敏 徐首帅 《包装工程》 CAS 北大核心 2022年第1期210-218,共9页

目的针对半径不等的类圆柱标签的全表面展开问题,提出类圆柱标签等效阶梯柱面展开方法。方法提取4个视角下图像中的类圆柱标签最小外接矩形,根据提取结果建立位姿估计模型。基于微积分的化曲为直的思想,结合标签的位姿和各视角的轮廓,... 目的针对半径不等的类圆柱标签的全表面展开问题,提出类圆柱标签等效阶梯柱面展开方法。方法提取4个视角下图像中的类圆柱标签最小外接矩形,根据提取结果建立位姿估计模型。基于微积分的化曲为直的思想,结合标签的位姿和各视角的轮廓,建立等效阶梯的类圆柱标签3D点云。利用双线性插值法对点云进行渲染,并通过NCC算法进行图像拼接,最终实现半径不等的类圆柱标签全表面展开。结果类圆柱棋盘格标签仿真模型与某品牌口香糖标签全表面展开实验表明,文中提出的算法较传统算法具有较高的精度,针对1号模型,在x轴、y轴方向上的方差分别为1.37像素和0.58像素。结论类圆柱标签等效阶梯柱面展开方法可以有效地实现类圆柱标签全表面展开,为后续的标签检测提供基础。 展开更多

关键词 标签检测 类圆柱标签展开 等效阶梯模型 图像拼接

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切削仿真中刀具切入点位置对切削力的影响研究

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作者 邵恒昆 邓月诚 +1 位作者 高洁 杨旭 《工具技术》 北大核心 2023年第5期111-114,共4页

针对变深度切削过程的切削力仿真准确性开展研究,结合金属材料的本构特征及切削仿真有限元网格的属性,分析了刀具切入点改变时其对切削力仿真结果的影响,研究表明:刀具切入点位置在网格交界处时的切削力和刀具切入点在网格中点处的切削... 针对变深度切削过程的切削力仿真准确性开展研究,结合金属材料的本构特征及切削仿真有限元网格的属性,分析了刀具切入点改变时其对切削力仿真结果的影响,研究表明:刀具切入点位置在网格交界处时的切削力和刀具切入点在网格中点处的切削力存在差异,且垂直于刀具切削方向和水平于刀具切削方向的差异程度不同。在此基础上,使用ABAQUS作为仿真软件,以45钢作为验证材料对分析所得结论进行验证,建立了三维切削仿真模型并进行切削仿真,仿真结果与分析一致,证明了分析的正确性。在进行变切削深度的加工仿真时,应注意刀具轨迹与网格相对位置以提高仿真结果的准确性。 展开更多

关键词 切削力 有限元仿真 刀具切入点 网格分析 ABAQUS

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基于警戒机制的RRT无碰撞双路径规划算法

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作者 赵代先 谷侃锋 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2023年第4期1-4,9,共5页

针对双臂机器人或双机械臂的路径规划问题,提出一种双路径快速扩展随机树(DP-RRT)算法。基于传统的快速扩展随机树(RRT)算法,设计了一种警戒机制,使同时生长的两个随机树能够时刻相互感知,且互为动态障碍来规避彼此;采用交替生长策略改... 针对双臂机器人或双机械臂的路径规划问题,提出一种双路径快速扩展随机树(DP-RRT)算法。基于传统的快速扩展随机树(RRT)算法,设计了一种警戒机制,使同时生长的两个随机树能够时刻相互感知,且互为动态障碍来规避彼此;采用交替生长策略改进生长过程,来避免相互间可能出现的无序碰撞、路径交叉和生长抑制等问题,并引入非均匀B样条曲线来平滑路径,以减小机械臂运动产生的冲击。仿真结果表明,与两次应用RRT算法相比,各种环境的规划成功率都有所提升,尤其在10 mm大步长条件下,4种环境的搜索成功率分别提升了10%、31%、65%、84%,平均总路径减少10.8%。总之,DP-RRT算法在搜索成功率,计算时间和路径质量上都比与传统两次应用RRT算法的方案表现得更好。 展开更多

关键词 双臂机器人 快速扩展随机树 双路径 DP-RRT 样条曲线

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