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公开(公告)号：CN117697533A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311563836.8
申请日：2023-11-22
Applicant: 大连理工大学
IPC: B23Q17/09 , G06F18/10 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 一种基于长短时记忆神经网络‑机理混合驱动的刀具磨损在线监测方法，采集主轴振动信号，去噪，划分训练集和测试集；采用长短时记忆神经网络构建刀具磨损数据驱动监测网络；利用训练集数据训练数据驱动监测网络，获得刀具磨损数据驱动监测模型，并保存模型相关参数。基于刀具磨损规律，构建机理驱动的刀具磨损状态误分类判断模型。将实际加工过程中实时采集的振动信号经数据预处理后输入刀具磨损数据驱动监测模型中，获得对应信号的刀具磨损状态，并以获得连续三个刀具状态为一组输入机理驱动的误分类判断模型，获得最终的刀具磨损状态。本方法能有效降低因监测数据随机干扰导致的数据驱动监测模型出现误分类的情形，显著提高了监测结果的可靠性。
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公开(公告)号：CN117001423A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202311267089.3
申请日：2023-09-28
IPC: B23Q17/09
Abstract: 本发明提供了一种基于进化学习的刀具状态在线监测方法，属于机械加工状态监测技术领域。首先使用初始刀具状态样本数据集有监督训练深度学习模型，并使用无监督聚类算法，从而生成初始有监督学习模型和初始无监督学习模型；然后不断的在线采集刀具状态样本数据集；再然后将所述刀具状态样本数据集同时输入到所述初始有监督学习模型和所述初始无监督学习模型中，利用生成的所述新的刀具状态样本数据集去更新所述初始有监督学习模型和所述初始无监督学习模型，完成在线进化学习；最后进行验证。本发明能自动识别刀具状态，可有效解决深度学习模型难以适用于刀具状态在线监测以及刀具状态标签不足的问题，极大提高了刀具状态在线监测的准确性。
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公开(公告)号：CN113103068B
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202110416755.X
申请日：2021-04-19
Applicant: 大连理工大学
IPC: B23Q17/09
Abstract: 本发明属于加工状态监测领域，一种基于深度迁移学习的刀具状态监测方法。步骤如下：首先，通过两个三相加速度传感器和一个传声器采集加工过程中的振动信号与噪声信号；然后，对数据进行快速傅里叶变换，再采用Adasyn自适应合成采样算法解决数据集的不平衡问题；随后，构建深度置信网络，利用有标签的第一台机床数据训练刀具状态监测模型；最后，利用无标签的第二台机床数据实现模型的微调，首先共享源域模型与目标域模型的结构与权重，再引入多核最大均值差异衡量并缩小源域数据与目标域数据在隐藏层最顶层的距离。本发明所用的基于深度迁移学习的刀具状态监测方法迁移效果良好，省去了数据采集与标签划分的工作，降低了加工状态监测成本。
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公开(公告)号：CN111037365B
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN201911361333.6
申请日：2019-12-26
Applicant: 大连理工大学
IPC: B23Q17/09
Abstract: 本发明提供了一种基于生成式对抗网络的刀具状态监测数据集增强方法，属于机械加工状态监测技术领域。首先，采用传感器采集系统获取刀具切削过程中的振动和声音信号；其次，将服从先验分布的噪声数据输入到生成器生成数据，并将生成数据和采集的真实样本数据输入到鉴别器进行鉴别，生成器和鉴别器两者之间进行对抗训练，直到训练完成；然后，利用训练好的生成器生成样本数据，并判断生成的样本数据和真实的刀具状态样本数据的分布是否相似；最后，结合深度学习网络模型预测刀具状态的准确性检验生成数据的可用性。该方法的最大优点能够增强刀具状态数据集，提高深度学习网络模型预测刀具状态的准确性。
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公开(公告)号：CN110488754B
公开(公告)日：2020-07-14
申请号：CN201910732917.3
申请日：2019-08-09
Applicant: 大连理工大学
IPC: G05B19/408 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于数控加工技术领域，公开了一种基于GA‑BP神经网络算法的机床自适应控制方法，通过对工件数控加工过程中主轴电机功率信号以及主轴振动信号的实时监测，并基于主轴功率信号和振动信号对进给速度和主轴转速进行实时优化和自适应调整；整个信号采集过程不影响正常的加工进行。基于神经网络算法的机床自适应控制方法能有效地提高加工效率和加工质量，且能延长刀具和机床的使用寿命，降低成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109656198B
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201910099610.4
申请日：2019-01-31
Applicant: 大连理工大学
IPC: G05B19/404
Abstract: 本发明提供了一种进给轴热误差自适应补偿方法，属于数控机床误差补偿领域。首先基于激光干涉仪和温度传感器进行进给轴热误差测试；接着基于进给轴热误差机理，建立热误差预测模型，并根据热误差测试数据对模型中热特性参数进行辨识；之后在不同螺母预紧状态下，进行自适应热误差预测模型参数辨识测试；接着在进给轴热误差预测模型基础上建立自适应预测模型，并对该测模型中的参数进行辨识；最后基于进给轴热误差自适应预测模型进行热误差的自适应补偿。该方法的最大优点在于，可根据机床当前状态自适应调整热误差预测模型中的热特性参数，实现了自适应实时补偿，使机床在各种工况下以及长期使用磨损后仍能保持较好的加工精度和精度稳定性。
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公开(公告)号：CN111037365A
公开(公告)日：2020-04-21
申请号：CN201911361333.6
申请日：2019-12-26
Applicant: 大连理工大学
IPC: B23Q17/09
Abstract: 本发明提供了一种基于生成式对抗网络的刀具状态监测数据集增强方法，属于机械加工状态监测技术领域。首先，采用传感器采集系统获取刀具切削过程中的振动和声音信号；其次，将服从先验分布的噪声数据输入到生成器生成数据，并将生成数据和采集的真实样本数据输入到鉴别器进行鉴别，生成器和鉴别器两者之间进行对抗训练，直到训练完成；然后，利用训练好的生成器生成样本数据，并判断生成的样本数据和真实的刀具状态样本数据的分布是否相似；最后，结合深度学习网络模型预测刀具状态的准确性检验生成数据的可用性。该方法的最大优点能够增强刀具状态数据集，提高深度学习网络模型预测刀具状态的准确性。
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公开(公告)号：CN109739182A
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201910099608.7
申请日：2019-01-31
Applicant: 大连理工大学
IPC: G05B19/404
Abstract: 本发明提供了一种对冷却系统扰动不敏感的主轴热误差补偿方法，属于数控机床误差补偿技术领域。首先，进行基于多状态变转速的主轴模型系数辨识试验；之后，基于温度与热误差的相关性分析，确定与主轴轴向热误差关联度显著的温度测点；接着，建立对冷却系统扰动不敏感的主轴热误差模型，并基于非线性二次规划算法对模型中的系数进行有约束条件下的辨识；最后，基于OPC UA通讯协议将模型计算出的补偿值写入到数控系统中，实现主轴热误差的补偿。该方法的优点为，模型预测精度高且鲁棒性强，尤其在冷却系统频繁启动等扰动情况下仍能保持良好的补偿效果。
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公开(公告)号：CN107144251B
公开(公告)日：2019-04-09
申请号：CN201710445213.9
申请日：2017-06-15
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 用于气浮转子陀螺仪动压马达间隙测量的自动施力装置及方法，属于航天惯性器件精密检测技术领域。该自动施力装置包括三轴精密位移平台、控制回路、力传感器安装板、动压马达、左右两侧固定装置、平板、中间夹持装置；三轴精密位移平台安装在平板上，三个精密位移平台在运动方向上两两垂直，构成笛卡尔直角坐标系，两侧固定装置用于固定中间夹持装置，中间夹持装置中通过闭合夹指体实现对动压马达的夹紧。该自动施力装置用于测量气浮转子陀螺仪动压马达间隙的方法，包括两端固定及中间夹紧、自动调心、自动施力。本发明可以实现力的连续可控加载，并基于本装置实现被测件的自动调心。
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公开(公告)号：CN117574109A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311563578.3
申请日：2023-11-22
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06F18/21 , G06F18/214 , G06F18/10 , G06N3/0464 , G06N3/088 , B23Q17/09
Abstract: 一种基于磨损时序缓变规律的刀具状态监测模型在线学习方法，采集加工过程中主轴三个方向的振动信号，对振动信号进行平滑滤波，并将其划分为训练集和测试集；利用训练集数据构建刀具磨损状态数据驱动监测模型，并保存模型相关参数；将加工过程中的实时振动信号经数据处理后输入数据驱动监测模型中，获取对应信号的刀具状态标签，设定置信度阈值，保存符合条件的刀具标签以及对应的监测数据构成高置信度伪标签样本；按时间顺序将高置信度伪标签样本输入基于刀具磨损规律的机理判别模型中，调整伪标签样本中包含的误分类样本标签获得高可靠伪标签样本；利用高可靠伪标签样本更新数据驱动监测模型网络参数，从而实现刀具状态监测模型的在线学习。
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