基于自适应神经模糊推理系统的刀具磨损监测

为精确地监测高速铣床刀具在加工过程中的刀具磨损量,通过采集高速铣床加工过程中的振动信号、电流信号和噪声信号,经数据预处理与数据融合,建立基于自适应神经模糊推理系统的刀具磨损过程变化模型,实现在高速铣床不停机的前提下对铣床刀具进行状态监控。实验结果显示:针对铣床刀具磨损量的监测平均准确率为95.21%,最大监测准确率为99.74%。这表明文中所采用的方法具有较高的可行性。

EGR回路喷甲醇在柴油机上的应用研究

在YC6A220C柴油机上进行了进气道喷甲醇结合EGR的试验研究,在保持原柴油机动力性基本不变的基础上,研究了在不同负荷下,选用不同的EGR率和不同甲醇消耗率对原机的动力性、经济性、NOx和炭烟排放的影响。研究结果表明：单纯地使用EGR对于降低NOx效果比较明显,但是难以同时降低炭烟的排放,尤其当EGR率超过30%时,随着EGR率或者负荷的增加炭烟也急剧增加。向回路喷入适量甲醇后,不但可以保证NOx排放减少,而且炭烟排放也可以大幅度降低。在1500r/min（最大扭矩转速）下,在EGR率为20%-35%,甲醇消耗率为50-70g/（kW·h）范围内,可以同时降低NOx和炭烟排放。发动机的动力性和燃油消耗略有降低,排放水平均低于燃用0号柴油。

甲醇和EGR相结合对柴油机排放的影响

在YC6A220C柴油机上进行了往外部EGR回路中喷入甲醇的试验,研究了不同的甲醇消耗率和不同的EGR率对柴油机排放的影响。试验结果表明:往EGR回路中喷入甲醇,能够有效降低碳烟排放,但是会导致CO和HC增加。喷醇量太小,对于降低碳烟和NOx效果不明显;喷醇量过大,能够大幅度降低碳烟,但是会导致NOx排放增加。当甲醇消耗率控制在65.5g/(k W·h)左右,EGR率在25%时,NOx和碳烟都能够降低到一个最低水平。

基于信息融合的刀具剩余寿命在线预测方法

针对加工中心刀具剩余寿命预测的实际需求,提出了一种基于信息融合的刀具剩余寿命在线预测方法.通过在加工中心主要功能部件上安装传感器,实时采集加工中心运行过程中的动态信号,经信号预处理和特征参数提取,采用皮尔逊相关系数和残差分析相结合的方法进行特征降维,获得最优的特征参数集.建立基于自适应神经模糊推理系统的刀具剩余寿命预测模型,在线预测刀具剩余寿命.实例分析结果显示:该预测方法的预测结果平均准确率为95.21%,可以满足实际需求.同时,将该预测方法与BP神经网络及其变异模型进行了对比,发现该预测方法预测精度更高.