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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：CN117564746A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311557638.0
申请日：2023-11-22
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明公开了一种具有接触界面信息感知功能的刚柔耦合镜像支撑装置，属于薄壁构件加工技术领域。该装置包括支撑底座组件、支撑头和传感集成模块。支撑底座组件通过外圆安装面与镜像加工装备连接，内圆面与支撑头连接，并由支撑气缸提供支撑作动力，保证支撑头稳定的轴向运动和支撑刚度的调节；支撑头为各传感器提供安装空间与走线引导，前端安装有刚、柔环，为薄壁构件提供可靠支撑；传感集成模块集测法矢、测力和测厚功能于一体，实现对支撑界面力/位信息以及剩余壁厚的综合感知。本发明布置紧凑，支撑面积大、刚度好，并能实现支撑界面信息综合感知。
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公开(公告)号：CN117330315A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311628790.3
申请日：2023-12-01
IPC: G01M13/045 , G06N3/096 , G06F18/2411 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种基于在线迁移学习的旋转机械故障监测方法，属于设备运行状态监测领域。该方法包括以下步骤：S1：在待监测设备上布置三向振动传感器，获取正常运行时的振动信号；S2：将S1中的数据进行快速傅里叶变换，得到模型训练样本；S3：离线训练基于SSAE‑SVM的两阶段故障监测模型；S4：部署监测模型，根据模型监测结果生成在线目标域训练数据；S5：计算源域数据与在线目标域数据集在SSAE深层特征的Coral距离，微调目标域SSAE参数；S6：利用在线故障数据训练基于偏二叉树SVM的多分类监测模型。本发明利用在线数据持续更新无监督预训练模型，提升了负向数据缺乏情况下监测模型的准确性。
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公开(公告)号：CN117056849A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311315818.8
申请日：2023-10-12
IPC: G06F18/2433 , G06F18/2411 , G06F18/2131 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/088 , G07C3/00 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种无监督的复杂机械设备异常状态监测方法及系统，首先，确定故障敏感部件，采集数据；然后通过运行状态识别算法自动提取所述数据，并划分训练样本，将所述训练样本进行快速傅里叶变换成为多源信号融合样本，将所述多源信号融合样本作为堆叠稀疏自编码器的输入数据；随后建立基于所述堆叠稀疏自编码器的数据提取模型；最后训练基于支持向量数据描述的单分类模型用于所述复杂机械设备异常状态监测。本发明利用复杂机械设备工业数据集进行无监督训练，节省了人工特征提取与数据标注的高昂成本，降低了异常数据缺乏对监测模型准确度的影响，可以应用于复杂机械高强度间歇运动需求，对设备监测健康状态技术的应用及推广具有较大意义。
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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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116833657A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310854446.X
申请日：2023-07-12
Applicant: 大连理工大学
IPC: B23K37/04 , B23K37/047
Abstract: 本发明提供了一种环焊缝区域局部增强吸附支撑夹具及分区装夹方法，属于装夹技术领域。所述夹具包括回转台、回转连接板、滑台模组、随形支撑座、真空吸附支撑头、力传感器、伺服电动缸、气路阀岛、回转板、定位压撑装置、工作台和PLC控制系统。本发明将真空吸附支撑头以矩形排列集中使用，局部增强吸附支撑能有效提高装夹区域的刚度，减小加工变形与振动；采用分区装夹方法将整周的焊缝分区加工与装夹，大大减小了整周夹具的制造成本；并且在真空吸附夹紧的装夹方式下，夹紧力更均匀。本发明能实现装夹与释放装夹的自动控制，控制简单方便，减少装夹时间，提高夹具自动化程度。
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公开(公告)号：CN115647860B
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202211279580.3
申请日：2022-10-19
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明属于沟槽加工与检测装备技术领域，提供了一种筒体类零件内孔沟槽加工与检测装备。转动式悬臂结构与双槽口刀具导轨配合，可减小其在加工时的振动和变形；刀杆、进给杆与双槽口刀具导轨等加工装置采用双刀对称结构，可高效加工周向对称分布的内孔沟槽，刀杆和进给杆与双槽口刀具导轨精密配合，保证内孔沟槽的加工精度；内孔沟槽加工完成后可直接在检测工位上进行在机测量，通过传动装置带动激光传感器对不同位置的内孔沟槽进行测量，检测内孔沟槽的加工质量。本发明解决了大长径比筒体类零件深孔沟槽以及变截面沟槽难以加工、加工效率低、加工精度低且检测困难的问题，实现了加工与测量一体化，缩短了加工与检测周期。
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公开(公告)号：CN116385389A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310334026.9
申请日：2023-03-31
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/73 , G06V10/25 , G06V10/762
Abstract: 本发明提供一种基于点云聚类的表面缺陷检测方法，属于检测技术与自动化装置领域。本发明充分利用三维点云高精确度、高信息量的特性，通过分析表面缺陷区域局部点密度特征变化，利用区域点KNN特征值，快速从点云中定位缺陷大致位置；利用区域点KNN特征值计算过程数据，预测当前点云聚类分割DBSCAN的输入参数，实现表面缺陷点云的自动化聚类分离。本发明实现了无需手动调参的自动化缺陷检测流程，并且在效率和准确度上具备较大优势。
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公开(公告)号：CN116129077A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202211509402.5
申请日：2022-11-29
Applicant: 北京星航机电装备有限公司 , 大连理工大学
IPC: G06T17/20
Abstract: 本发明属于产品逆向工程领域，提出了一种面向多特征大尺寸点云数据的区域生长曲面重建方法。该方法首先构建kd‑tree组织点云空间索引结构，高效搜寻目标点的邻域点集；然后通过不共线法则、法向量夹角、最小内角、自适应外接球等约束准则和法向量、角度、边长等评价指标对邻域点集中的点进行择优，使构建的三角面片避免错误拓扑的同时接近Delaunay三角形。通过逐步放宽约束准则对有孔洞的模型进行修补，最终获得高质量的网格曲面。本发明提出的方法能够保证生成的三角形趋近于正三角形，无狭长三角形出现，提高面片生成质量。
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公开(公告)号：CN116117460A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310041270.6
申请日：2023-01-13
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明公开了一种薄壁壳体外表面阵列孔高效加工方法，属于加工技术领域。该方法基于线激光测量方法获取阵列安装座实际位姿信息，求解相邻对称安装座孔的最终加工位置，并实现了深度可控的螺纹孔高效自动加工，解决了阵列安装座孔加工难以定位、效率低下、精度不足的问题。本发明所述的方法适用于薄壁壳体零件外表面阵列孔自适应加工系统中编程进行位置自动修调的情况，修调过程简单，兼顾阵列孔之间的耦合影响和安全加工要求，结果可靠。该方法能够满足面向制造现场环境的安装座孔特征自适应加工需求。
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