Delaunay三角剖分的汽车螺旋锥齿轮磨损检测

由于汽车后桥螺旋锥存在耦合竖向振动,导致齿轮磨损难以精准检测,因此提出Delaunay三角剖分的汽车螺旋锥齿轮磨损检测方法。通过扫描式方法测量齿轮表面的离散数据,对相邻扫描线进行Delaunay三角剖分,完成齿面非特征离散数据分块,实现对齿轮表面区域的全面描述。根据数据分块结果,采用基于Hermite插值的LMD算法,遍历计算三角网格的PF分量幅值,完成齿轮磨损故障的检测。实验结果表明,所提出方法的磨损深度与磨损率检测结果与实测结果基本一致,并且能够对齿轮磨损区域面积进行有效检测,检测精度最高达到98.7%。因此,说明所提出方法能够对齿轮磨损进行有效的检测。

基于PSO-RBF的智能轮胎磨损检测方法

为获取更多汽车行驶信息,提出了一种基于粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)-径向基函数(radial basis function,RBF)的智能轮胎磨损检测方法,用于实时检测轮胎的磨损值。首先,设计嵌入式系统采集轮胎三轴加速度和温度胎压,提取不同磨损轮胎加速度的时域统计特征;然后,基于主成分分析计算原始特征值贡献度,进行特征筛选;最后,应用结构简单、收敛速度快和非线性逼近能力强的RBF神经网络对轮胎磨损作回归预测,通过粒子群算法优化RBF网络的参数初始值以提高其训练速度和精度。结果表明,所提出的算法可以实现轮胎磨损的实时检测,且绝对误差在0.2 mm以内,可以为车辆安全运行提供关键信息,具有工业应用价值。

基于CMOS图像传感器的铣刀侧刃磨损检测误差自补偿方法研究

铣刀广泛用于船舶、医疗等各领域零部件的加工,由于刀具磨损直接影响工件的加工质量和加工效率,因此,针对工件加工过程中立铣刀侧刃的不规则磨损难以精确检测的问题,提出一种自适应拍摄角度的磨损误差补偿方法。通过分析拍摄角度对不同形状磨损域的影响规律,结合刀具结构参数建立刀具磨损量与拍摄角度之间的映射模型,实现因拍摄角度不同而导致的刀具磨损检测误差自动偿算。不同拍摄角度的实验结果表明,磨损检测精度大于95%,验证了磨损检测误差自补偿方法的可行性。该研究方法与思路对后续刀具磨损测量的高精度智能化检测具有借鉴意义。

基于PLC控制的摩擦磨损检测机器人设计

根据工业生产中对易磨损件的检测需求,设计一种基于PLC控制的摩擦磨损检测机器人。首先采用桥式机械结构,实现两个方向的运动控制;然后基于PLC系统,进行软件编程,实现对机械结构总体运动控制。该摩擦磨损机器人结构设计简单、控制方便,实现了对易磨损件的检测,满足工业检测需求。

采煤机磨损检测技术及其优化

通过分析采煤机磨损问题及磨损检测技术的特点,主要针对采煤机的截割部、传动系统、滑靴部分和调高机构进行优化,减小部件间的摩擦磨损,增加采煤机的抗冲击能力,增加易摩擦部分的润滑性,减小摩擦系数,增加易受损部件的寿命,为采煤机的发展奠定了一定的基础。

盘磨机磨盘磨损检测技术的研究

在大功率磨浆机内部高速、高压、高温条件下实时检测磨盘间隙,是一项十分艰巨而复杂的工作。本文基于同步磨损检测的思想,提出了利用磨损检测棒检测磨盘磨损量的新方法,并详细叙述了磨损检测棒的内部结构、安装方法及检测机理,为盘磨机磨盘间隙检测提供了一条新途径。

采煤机导向滑靴磨损检测装置设计与应用研究

针对某煤炭企业服役中的采煤机导向滑靴磨损问题,分析了导向滑靴工况及失效参数,完成了磨损检测装置设计,验证了检测装置的可靠性,之后对导向滑靴进行了磨损试验,得出了导向滑靴出现磨损的机理是导向滑靴与销排接触面之间存在磨粒磨损。基于导向滑靴磨损机理,提出了进一步提高导向滑靴耐磨性的策略,以期为相关设计工作提供参考。

城市隧道施工中盾构掘进机械滚刀磨损检测

针对盾构掘进机械滚刀的工作环境较恶劣,传统的检测方法存在检测误差较大的问题,本文为城市隧道施工中的盾构掘进机械滚刀设计一种新型的磨损检测算法。首先对滚刀磨损数据进行剪裁、中值滤波等处理,然后通过定位的方式提取滚刀磨损的面积特征和角度特征,最后建立检测模型实现磨损检测。实验结果表明,使用设计的检测方法比传统的检测方法得到的结果的误差更小,设计的检测方法具备滚刀磨损检测领域的科学研究意义。

刮板输送机中部槽中板磨损检测方法研究

刮板输送机中部槽中板磨损检测对刮板输送机中部槽中板磨损研究以及中板过度磨损实时预警等具有重要意义。介绍了可用于刮板输送机中部槽中板磨损检测的几种常规检测方法,简述了各种检测方法的基本原理,并进一步分析了各类磨损检测方法的优势和局限。

基于工件纹理和卷积神经网络的刀具磨损检测

文章在现有刀具磨损检测算法的研究基础上,针对铣削刀具磨损检测提出了一种基于卷积神经网络的刀具磨损检测算法。对原始的AlexNet卷积神经网络参数以及训练算法进行了优化,同时搭建了实验平台,进行了机床切削实验并采集了大量的工件纹理图片,使用这些图片样本对所改进的方法进行验证并与其他算法进行了对比研究。结果表明,改进后的AlexNet卷积神经网络算法能够更好地对刀具磨损程度进行判断。

基于小波变换的刀具磨损检测方法

提出采用切削力信号的奇异性指数作为衡量刀具磨损的参量。利用小波变换对切削力信号进行分析 ,变换结果的模极大值点反映了刀具发生磨损或破损的时刻 ,而其奇异性指数的大小则反映了刀具的磨损状况。试验结果表明了该方法的有效性。

微小车床刀具磨损检测方法

设计了微小型刀具磨损在位检测装置。基于机器视觉技术,结合微型刀具的几何特征,搭建微刀具刀尖磨损面积检测系统。在磨损刀具单张图像中,基于Facet模型提取刀具亚像素边缘,拟合刀具的主副切削刃,计算刀尖圆弧及未磨损边界,实现刀尖磨损面积测量。用图像作差法对算法进行验证,其检测精度为±1.51×10-4mm2。最后,通过测量硬质合金刀具切削45号钢时刃尖磨损面积,为微小车床刀具磨损机理的进一步研究奠定了基础。

小波域同态滤波的刀具磨损检测

为了消除光照不均对刀具磨损检测的影响,在研究刀具磨损特点的基础上,提出了一种刀具磨损检测的方法。首先,对刀具图像灰度值取对数并进行小波的单层变换;其次,对小波单层分解的近似子图进行同态滤波以消除光照不均的影响;然后,对滤波后的近似子图、水平细节及垂直细节子图进行标准化处理;在此基础上,对分解的各子图进行选择性的图像融合处理;最后,通过最大类间方差法进行图像分割。实验表明:所采用的方法能够有效抑制光照不均的干扰,能够有效的实现刀具磨损检测。

基于三点法的高铁钢轨打磨砂轮磨损检测仿真

针对高速铁路钢轨打磨过程中存在砂轮磨损问题,深入研究了钢轨打磨过程和砂轮磨损检测,提出了采用自为基准的三点法对钢轨打磨砂轮的磨损进行间接测量,建立了三点法测量的数学模型,对三点法测量的影响因素和测量方案进行了仿真,并对仿真结果进行了分析,为测量小车的制作和测量方案的选取提供了依据。最后,对表示钢轨打磨前、后表面的两条正弦曲线进行了仿真测量,验证了三点法测量钢轨打磨砂轮磨损的可行性。仿真结果表明,该砂轮磨损检测方法是可行的,测量方案的稳定性明显。

几种钢轨磨损检测方法和仪器的对比分析

对钢轨进行打磨前,必须对钢轨磨耗进行测量。针对国内钢轨磨损检测方法,从技术原理、使用情况和各自优缺点进行对比分析,并列举出相应产品,为我国钢轨磨损检测技术研究提供参考,为进一步提升我国钢轨磨损检测方法和技术奠定基础。

基于激光位移传感器的车轮踏面磨损检测技术研究

通过对车轮踏面轮廓特征和激光三角测量法的分析,确定了采用直射式激光位移传感器进行踏面测量的优化方案。针对踏面轮廓曲线斜率变化大,传感器测量光束入射角随测点位置不同而变化,从而引起测量误差的问题,对入射角与位移测量误差的关系进行实验研究,给出了位移测量误差随入射角的变化规律,为传感器倾斜安装提供了理论依据。在此基础上,设计制作了踏面检测装置,并对实际车轮踏面进行检测,测量结果与三维激光扫描仪的测量结果相对比,吻合较好,验证了检测装置的可行性和有效性,为实现产品化奠定了基础。

基于CMM逆向工程的摆线齿轮磨损检测研究与应用

针对只有实体但缺少技术图纸的摆线齿轮磨损位置和磨损量的不确定性和复杂性问题,提出基于逆向工程的齿轮磨损检测方法。通过三坐标测量机(CMM)对齿轮磨损件进行表面信息获取,结合Imageware和Pro/E软件重构CAD模型,分析了齿轮离散点云数据的获取方式、点云的预处理以及曲面重构过程,最后根据磨损前后三维模型对比获得磨损部位与磨损量的精确数字化待修复信息。试验表明,基于三坐标测量机的逆向工程技术能对齿轮修复给予指导并达到良好效果。

基于改进Mask Scoring R-CNN的铲齿磨损检测研究

为了实现在电铲工作过程中对铲齿磨损进行实时检测,防止因铲齿磨损而影响电铲开采效率,提出了一种基于改进Mask Scoring R-CNN(region convolutional neural network,区域卷积神经网络)的铲齿实例分割模型。首先,以ResNet-101(residual network,残差网络)和改进的FPN(feature pyramid networks,特征金字塔网络)作为主干网络,提取高、低特征层的语义信息和细节特征并融合,结合ROI Align层对局部特征层进行裁剪和归一化处理,以完成目标检测与实例分割;然后,基于获取的铲齿分割效果图以及二值化掩码图形信息,计算实例分割后图像中铲齿部分的像素面积,以判断其磨损情况。结果表明,以ResNet-101和改进FPN为主干网络的铲齿实例分割模型在测试集上的平均像素精度为90.76%,平均交并比为83.62%,相比于以ResNet-101和传统FPN为主干网络的实例分割模型分别提升了1.18%和1.21%。在电铲采掘工作现场进行8次铲齿磨损检测实验,检测到的每颗铲齿的磨损程度波动幅度均小于2%,均方差为0.7左右,说明所提出的实例分割模型对铲齿有较好的分割效果和稳定性,基本满足磨损检测要求。研究结果可为铲齿磨损状态的智能化检测提供新思路。

整数小波提升分解的刀具磨损检测方法

针对刀具磨损的特点,提出了一种新的刀具磨损检测方法。首先,利用提升格式,确定小波整数化单层提升分解的方法;其次,利用对小波单层分解的近似子图进行零均值化处理以消除光照的影响;然后,对零均值化的近似子图、水平细节及垂直细节子图进行标准化处理;在此基础上,对分解各子图进行选择性的图像融合处理;最后通过oust方差法进行分割从而实现对刀具磨损的检测。实验表明,所采用的方法能够有效抑制图像背景干扰,能够有效地实现刀具磨损检测。

浅谈声发射的小波分析与木工刀具磨损检测

介绍声发射概念、声发射信号处理方法、计测系统及小波分析技术检测声发射信号奇异性的原理,分析奇异性指数和刀具磨损的对应关系,并提出了声发射检测木工刀具磨损的实验模型。