一种并联智能轴承压装系统设计

针对新能源汽车变速器换挡机构装配线大量的轴承压装需求,分析了变速器换挡机构的装配工艺及对压装机的要求,引入并联机构,设计了并联智能轴承压装机的结构。分析了压装机工作空间,进行运动学模型仿真,计算压装机的位置反解;完成压装机各关键部件的结构设计。采用机器视觉自动识别被压装零件,给出压装识别系统的方案,并采用Matlab实现图像处理。该轴承压装系统具有快速、高效的特点,可有效提高生产线轴承压装的效率。

多通道卷积神经网络和迁移学习的燃气轮机转子故障诊断方法

燃气轮机结构复杂,工况严苛,实际针对运行过程中转子系统故障样本难以获取,样本量少导致故障诊断精度低的问题,提出一种多通道卷积神经网络(multi-channel convolutional neural network,MCCNN)深度迁移学习的燃气轮机转子故障诊断方法。该方法首先以轴承一维原始振动信号为输入,将数据重新排列组合模拟转换二维图像,有效避免实际转换图像的繁琐操作。用西储大学(CWRU)的公开轴承数据和西安交通大学(XJTU)公开轴承数据对MCCNN模型进行训练更新权重并诊断,取得了100%和99.95%的故障分类准确率。以CWRU轴承故障数据集为源域,燃气轮机转子故障数据集为目标域,利用迁移学习将从源域训练得到的模型参数保留,输入目标域数据集进行训练,并对燃气轮机故障数据进行分类,分类准确率达到97.78%,由实验结果可知多通道卷积神经网络和迁移学习适应任务需要,可以在转子系统故障样本量少的情况下解决问题。

基于改进DQN燃气轮机转子故障诊断方法

燃气轮机转子系统作为燃气轮机关键部件,由于难以获取敏感故障特征导致故障诊断精度不高,影响设备的安全服役。针对以上问题,提出一种改进深度Q网络(DQN)深度强化学习燃气轮机转子系统故障诊断方法。首先,以采集的一维工况原始振动信号为输入,该DQN模型的环境状态采用故障样本集组成,转子故障类型为当前模型输入的动作集合;然后,DQN模型的智能体使用一维宽卷积神经网络(WDCNN)拟合得到Q网络,并使用ε-贪婪策略做出决策动作,反馈奖励和下一状态并存储到经验池内;智能体内采用时间差分误差(TD-error)优先经验回放,使得算法更加稳定和训练收敛;智能体与环境不断交互决策出最大奖励,输出最优策略故障诊断结果。将该模型应用于西储大学轴承数据集与燃气轮机试车台数据集中,分别达到99.2%与98.7%的准确率,可以用于快速有效地进行故障诊断。结果表明该改进DQN模型具有较高的故障诊断准确性与通用性。

基于模糊贝叶斯网络的生产线系统可靠性评价

针对航空结构件柔性生产线的整条线的失效数据或寿命数据具有小样本特点,并且其子系统的性能状态难以精确界定的问题,提出了一种有效的基于部件多维信息融合的模糊贝叶斯网络评价方法.该方法通过层次分析法对子系统实验数据、现场运维数据、相似系统的维修数据进行深度融合,引用模糊集合理论判断部件的多种运行状态,构建了整条生产线多状态的贝叶斯网络模型,突破了贝叶斯网络的以层次为准则的主客观信息的融合.在某航空结构件柔性生产系统中应用表明,正向分析中能充分利用多源融合信息进行高置信度运行可靠性评价,逆向分析能对薄弱部件进行溯源.提高了系统运行可靠性分析的效率,并为维修维护提供参考依据.

基于卷积神经网络的燃气轮机故障诊断研究

针对燃气轮机故障信号为变速非平稳信号的特点,使用非线性调频分量分解方法对燃气轮机机匣振动信号进行时频分析,并利用卷积神经网络对燃气轮机转子进行故障诊断。首先使用非线性调频分量分解方法将信号分解成多个频率分量,得到各个频率成分的瞬时频率,并绘制时频图。将时频图经过灰度处理以及尺寸压缩等预处理后作为输入训练卷积神经网络,利用卷积神经网络强大的特征提取能力实现燃气轮机转子故障的有效诊断。实验结果表明,针对燃气轮机转子故障,该模型能够获得很好的诊断效果,测试准确率约为99%。

基于遗传算法与Flexsim的生产线缓冲区优化研究

缓冲区容量是影响生产线性能的重要因素,为科学有效地分配生产线缓冲区容量,提高柔性生产线中机床的利用率和降低机床的堵塞率,文章提出一种基于遗传算法和Flexsim的生产线缓冲区优化分配方法。该方法通过优化生产顺序和计算生产单元可靠性指标,为生产线仿真优化提供合理依据,并根据仿真结果优化缓冲区分配。该文以某飞机结构件生产线为研究对象,以整体生产时间最小化和生产单元超载最小化为目标,利用遗传算法研究柔性生产线的投产序列。再计算出生产单元的平均故障间隔时间这一可靠性重要指标,最后利用Flexsim软件对生产线进行仿真。通过分析仿真结果,提出相应的缓冲区改善措施,为企业提高生产效率提供有效的理论依据。

基于Mask R⁃CNN与SG滤波的手势识别关键点特征提取方法

手势识别是人机交互的重要手段。为了精确识别手势并摒除光照等环境干扰,同时减除由于手部高维运动造成的关键点剧烈抖动的问题,提出一种基于基于蒙版区域的卷积神经网络(Mask Region⁃based convolutional neural network,Mask R⁃CNN)与多项式平滑算法(Savitzky⁃Golay,SG)的手势关键点提取方法。该方法首先对输入的红绿蓝(RGB)三通道图像进行特征提取与区域分割,获得手部的实例分割与掩码。然后利用ROIAling及功能性网络进行目标匹配,标记出22个关键点(21个骨骼点+1个背景点)。将标记后结果送入SG滤波器进行数据平滑,并进行骨骼点的重新标定。从而得到稳定的手势提取特征。对模型进行对比实验,结果表明,该方法能够最大程度摒除环境干扰,并精准提取关键点。与传统基于轮廓分割的手势关键点提取相比,模型的鲁棒性大大提高,识别精度达到93.48%。

自主移动药品配送机器人的设计与仿真

提出了一种用于在医院内提供药品配送服务的轮式自主移动机器人的设计方案,该药品配送机器人具有全向移动的能力。基于机器人操作系统ROS(robot operating system),设计了药品配送机器人的机械结构和软硬件控制系统。控制系统采用同步定位与建图(simultaneous localization and mapping,SLAM)技术,具有运行模式选择、多点配送等功能。基于Qt开发了远程控制客户端,可在局域网内远程控制药品配送机器人。最后基于Webots进行仿真实验,结果表明该药品配送机器人可以在仿真环境中完成建图、路径规划和自主导航任务。

切削工况下主轴系统动态回转精度测试方法

针对传统主轴回转精度测试方法无法测量切削工况下主轴回转误差问题,采用了三点法的非接触式测量方法。利用电涡流位移传感器采集主轴位移信号,将信号数据引入加权系数并进行快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT),得到形状误差和回转误差在机床X轴和Y轴方向的分量。对分离的回转误差数据进行分析,并与主轴回转误差分析仪(spindle error analyzer,SEA)的测试结果进行对比。结果表明在0~6000 r/min转速范围内,该方法分离出的回转误差结果可有效反映主轴回转误差变化情况,能够实现不同工况下主轴动态回转精度测试需求。