三维切削力传感器是智能数控车床的重要组成部分,通过切削力传感器可以间接分析出加工出现的各种问题,如工件加工质量和刀具磨损情况等。设计了一款低交叉干扰的全对中一体化车削力传感器,通过析因分析筛选设计变量,采取最佳空间填充技...三维切削力传感器是智能数控车床的重要组成部分,通过切削力传感器可以间接分析出加工出现的各种问题,如工件加工质量和刀具磨损情况等。设计了一款低交叉干扰的全对中一体化车削力传感器,通过析因分析筛选设计变量,采取最佳空间填充技术和有限元分析结合的方法生成实验设计模型,根据实验设计模型开发了灰狼算法优化的反向传播神经网络的高精度非线性代理模型,对比分析三种优化算法的Pareto前沿,选择TOP算法对代理模型进行多目标优化。优化后:传感器固有频率为1.561 k Hz,满足机床主轴转速在23415 r/min下使用,传感器的平均变形量提升了一倍,根据惠斯通电桥输出电压计算可得,传感器各方向灵敏度提升了10倍左右,Fc方向交叉干扰消除,整体交叉干扰最高为1.9%。展开更多
针对振弦传感器在应力监测过程中,受到埋设不良、接线过长、激振不足等影响,可能会无法准确测量的问题,提出了一种基于一维卷积神经网络(1D-CNN)的振弦传感器故障诊断方法,以振弦传感器输出信号幅值为输入,能快速准确诊断故障。同时,采...针对振弦传感器在应力监测过程中,受到埋设不良、接线过长、激振不足等影响,可能会无法准确测量的问题,提出了一种基于一维卷积神经网络(1D-CNN)的振弦传感器故障诊断方法,以振弦传感器输出信号幅值为输入,能快速准确诊断故障。同时,采用短时傅里叶变换,找到信号中的衰减分量,实现了对一种振弦传感器故障的修复,使得传感器重新投入运行。最后构建了振弦传感器的故障预测与健康管理(Prognostics and Health Management,PHM)系统,对振弦传感器故障识别、诊断与修复具有一定意义。展开更多
文摘三维切削力传感器是智能数控车床的重要组成部分,通过切削力传感器可以间接分析出加工出现的各种问题,如工件加工质量和刀具磨损情况等。设计了一款低交叉干扰的全对中一体化车削力传感器,通过析因分析筛选设计变量,采取最佳空间填充技术和有限元分析结合的方法生成实验设计模型,根据实验设计模型开发了灰狼算法优化的反向传播神经网络的高精度非线性代理模型,对比分析三种优化算法的Pareto前沿,选择TOP算法对代理模型进行多目标优化。优化后:传感器固有频率为1.561 k Hz,满足机床主轴转速在23415 r/min下使用,传感器的平均变形量提升了一倍,根据惠斯通电桥输出电压计算可得,传感器各方向灵敏度提升了10倍左右,Fc方向交叉干扰消除,整体交叉干扰最高为1.9%。
文摘针对振弦传感器在应力监测过程中,受到埋设不良、接线过长、激振不足等影响,可能会无法准确测量的问题,提出了一种基于一维卷积神经网络(1D-CNN)的振弦传感器故障诊断方法,以振弦传感器输出信号幅值为输入,能快速准确诊断故障。同时,采用短时傅里叶变换,找到信号中的衰减分量,实现了对一种振弦传感器故障的修复,使得传感器重新投入运行。最后构建了振弦传感器的故障预测与健康管理(Prognostics and Health Management,PHM)系统,对振弦传感器故障识别、诊断与修复具有一定意义。
