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公开(公告)号:CN119164625A
公开(公告)日:2024-12-20
申请号:CN202411211808.4
申请日:2024-08-30
Applicant: 华中科技大学 , 武汉智能设计与数控技术创新中心
Abstract: 本发明属于工业自动化相关技术领域,并公开了一种基于PLCopen规范的疲劳试验过程管理方法及系统。该方法包括下列步骤:控制器从上位机中获取每次试验的试验配置信息和载荷谱信息,上位机向所述控制器发出载荷谱控制命令,生成载荷谱指令并将其传递给进行试验的执行机构;所述执行机构接受所述控制器传递的试验配置信息和载荷谱指令进行试验,实时监测试验过程中的载荷谱响应并反馈给所述控制器,控制器按照预设的载荷谱补偿方法生成相应的载荷谱指令的补偿量,将该补偿量反馈给执行机构,该执行机构按照该补偿量对相应的载荷谱响应进行补偿。通过本发明,可扩展性强、易操作,可用于汽车道路谱模拟、大型构件的疲劳试验等多个领域。
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公开(公告)号:CN119087909A
公开(公告)日:2024-12-06
申请号:CN202411207600.5
申请日:2024-08-30
Applicant: 华中科技大学 , 武汉智能设计与数控技术创新中心
IPC: G05B19/404
Abstract: 本发明属于数控技术领域,并具体公开了一种数控机床摆动轴的跟随误差控制方法及系统,其包括在机床运动过程中,数控系统根据当前控制周期k内摆动轴i的指令信号,计算当前时刻的速度前馈量、加速度前馈量和摆动轴重力矩前馈量,并将其下发至驱动器,得到反馈的速度信号和电流环输出的信号;驱动器内部的LESO基于反馈的速度信号和电流环输出的信号,估测当前控制周期的外部扰动量,并将其前馈补偿至电流环中,完成当前控制周期内的进给运动。本发明降低了数控机床摆动轴的跟随位置误差,达到与直线轴匹配的跟随精度控制水平,进而提升最终加工精度。
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公开(公告)号:CN118426409A
公开(公告)日:2024-08-02
申请号:CN202410513612.4
申请日:2024-04-26
Applicant: 华中科技大学 , 武汉智能设计与数控技术创新中心
IPC: G05B19/416
Abstract: 本发明属于数控加工相关技术领域,其公开了一种基于FIR滤波的锚定点速度规划方法及设备,包括以下步骤:(1)对待规划速度进行窗口为TFIR的FIR滤波;(2)将滤波后的速度和原始速度转换到行程域;(3)当同一位置滤波后的速度比原始速度大,则调整原始速度得到锚定速度,并把锚定速度作为滤波后的速度,同时分别记录滤波速度曲线的行程和锚定速度曲线的行程;(4)计算滤波速度曲线的行程和锚定速度曲线的行程两行程之差,找出原始速度小于滤波后速度的段内的速度最小值vmin,进而得到速度插入周期数n,并在vmin位置处添加n个vmin,并依据微调系数对添加速度后的速度段进行调整,继而完成速度规划。本发明做到了只削峰不填谷。
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公开(公告)号:CN118409561A
公开(公告)日:2024-07-30
申请号:CN202410470211.5
申请日:2024-04-18
Applicant: 华中科技大学 , 武汉智能设计与数控技术创新中心
IPC: G05B19/416
Abstract: 本发明属于数控加工相关技术领域,并公开了一种针对3PRS‑XY混联机床的运动学约束规划方法及系统。S1对3PRS‑XY混联机床中的并联头结构进行简化;将混联机床等效为A/C双摆头虚拟机床;S2推导获得刀具进给运动和驱动轴之间速度和加速度的关系;S3在实际的加工轨迹中进行采样,根据刀具进给速度和各个驱动轴之间速度和加速度之间的关系构建每个采样点满足的运动学约束,利用该约束求解在采样点处刀具进给速度和进给加速度的最大允许值。通过本发明,合理地规划进给速度和加速度,防止机床振动,保证机床寿命。
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公开(公告)号:CN118395856A
公开(公告)日:2024-07-26
申请号:CN202410497098.X
申请日:2024-04-23
Applicant: 华中科技大学 , 武汉智能设计与数控技术创新中心
IPC: G06F30/27 , G06F30/17 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06F119/14
Abstract: 本发明属于作用力预测相关技术领域,其公开了一种基于切削几何图像预测瞬时刀具‑工件相互作用力的方法及系统,包括:获取切削几何体图像,并基于该切削几何体图像获得切削要素矩阵;基于刀具包络体形状获得水平角编码矩阵和轴向角编码矩阵,并对其进行特征扩展,获得扩展矩阵;将切削要素矩阵和扩展矩阵输入训练完成的神经网络,获得负载矩阵;将刀具的每条切削刃离散为h个单元,基于负载矩阵获得设定刀具角度下各单元的负载,对各单元的负载进行累加获得刀具整体受力,对各单元的负载与预设高度截面处的相对位置矢量的叉积进行累加获得预设高度截面处所受力矩。本申请可以实现刀具所受铣削力的分布的预测和刀具整体受力及力矩的预测。
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公开(公告)号:CN118237977A
公开(公告)日:2024-06-25
申请号:CN202410534778.4
申请日:2024-04-30
Applicant: 华中科技大学 , 武汉智能设计与数控技术创新中心
IPC: B23Q17/00
Abstract: 本发明属于数控机床碰撞检测领域,并具体公开了一种基于数控机床运动趋势的碰撞对预测方法、系统及应用,其包括:根据数控机床的移动指令,确定机床中每个组件的运动方向;将各组件进行配对,得到多个碰撞对;基于组件的运动方向,对各组件建立包围盒;对每个碰撞对进行如下判断:碰撞对中两个组件的包围盒是否相交,若相交,则将该碰撞对加入方向碰撞对子集;否则,标记为无效碰撞对;根据组件的空间位置确定组件的优先级关系,基于该优先级关系在方向碰撞对子集中筛选出有效碰撞对。本发明对碰撞对进行筛选,提高机床组件的碰撞检测的效率和质量。
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公开(公告)号:CN116652422A
公开(公告)日:2023-08-29
申请号:CN202310607116.0
申请日:2023-05-26
Applicant: 武汉智能设计与数控技术创新中心 , 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉增强的激光切割漏孔检测方法及系统,属于激光切割技术领域。方法包括:提供图像采集设备;提供结构光源;工件切孔前,利用结构光源发射出结构光照射到工件表面形成特定规律的光斑,利用图像采集设备采集光斑构成的信息载体图,形成信息载体参考图像;所述工件切孔后,利用结构光源发射出结构光照射到工件切孔后的表面形成特定规律的光斑,利用图像采集设备采集工件切孔后光斑构成的畸变信息载体图,形成信息载体畸变图像;求解得到信息载体参考图像与畸变图像的相关系数分布,进而根据事先设定的阈值与相关系数分布判断漏切位置。运用相关技术,可以实现对激光切孔加工件是否漏孔进行低成本快速准确地检测。
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公开(公告)号:CN116433918A
公开(公告)日:2023-07-14
申请号:CN202310460524.8
申请日:2023-04-26
Applicant: 华中科技大学 , 武汉智能设计与数控技术创新中心
IPC: G06V10/40 , G06V10/74 , G06F16/535 , G06N20/00 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种切削几何体图像特征处理与筛选方法及系统,属于数控铣削加工及人工智能技术领域,方法通过计算一维特征频数分布、二维特征频数分布,得到特征分布差异,将得到的3个特征分布差异指标即一维特征差异WQ、二维特征差异Wcenter、二维特征差异Wpos与4个特征缺失率指标即一维特征的特征缺失率FeatureLossQ、CWE中心点位置center的特征缺失率FeatureLosscenter、有效像素的位置pos的特征缺失率FeatureLosspos、有效像素点深度d的特征缺失率FeatureLossd,按照重要程度加权求和得到数据集总指标;最后依据数据集总指标,将拉大数据集总指标的图像样本从数据集中删除,从而筛选得到最优数据集。本发明解决了现有技术缺乏对切削几何体图像数据集的特征分布、特征缺失、局部特征的描述和评估的技术问题。
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公开(公告)号:CN119105403A
公开(公告)日:2024-12-10
申请号:CN202411316354.7
申请日:2024-09-20
Applicant: 华中科技大学 , 武汉智能设计与数控技术创新中心
IPC: G05B19/404
Abstract: 本发明属于五轴数控机床空间误差补偿相关技术领域,其公开了一种五轴数控机床空间姿态与位置误差实时补偿方法及设备,步骤为:S1,建立数控机床的空间误差模型;S2,从综合误差项中分离并提取旋转误差项,通过求伪逆矩阵的方法对旋转误差项进行补偿指令求解,以得到姿态误差的补偿指令;S3,将姿态误差的补偿值的有奇异部分与无奇异部分进行分离,采用阻尼倒数来代替奇异部分参数的普通倒数,进而得到新的姿态误差补偿指令并进行补偿;S4,将初始刀具坐标系下综合误差的线性部分减去姿态误差补偿引起的平动轴误差的线性部分,即平动轴误差补偿指令并进行补偿。本发明不仅大大提高了计算效率,同时也可更好的补偿了机床的刀具姿态误差。
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公开(公告)号:CN119065244A
公开(公告)日:2024-12-03
申请号:CN202411151922.2
申请日:2024-08-21
Applicant: 华中科技大学 , 武汉智能设计与数控技术创新中心
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明属于数控技术相关技术领域,其公开了一种基于智能优化算法的SSV模型参数辨识方法及设备与应用,包括以下步骤:(1)向数控系统输入类正弦速度激励信号,采集进给轴的电机编码器及电流传感器的数据,通过数据处理得到速度摩擦力数据;(2)截取速度摩擦力数据中的高速段的数据,并采用最小二乘法来辨识正向库伦摩擦力Fc及正向粘滞摩擦系数B;(3)基于正向库伦摩擦力Fc及正向粘滞摩擦系数B来确定正向最大静摩擦力Fs、控制滞回曲线形状参数σ及n的取值范围;(4)截取速度摩擦力数据中的低速段的数据,进而使用智能优化算法辨识剩余的SSV模型需辨识的参数。本发明增加了辨识方法对动态摩擦参数辨识的准确性。
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