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公开(公告)号：CN109623496A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201811599433.8
申请日：2018-12-26
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: B23Q17/24
Abstract: 本发明公开了一种基于多路激光的机床转台误差一次安装检测设备及方法，该检测设备主要由计算机、处理器、激光测量仪、直角反射镜、双晶平行反射镜盒、测量仪支架、副转台、组成。测量仪支架与主轴通过紧箍上的螺栓相连固定，两个相对的激光测量仪安装在加强筋板上并垂直向下发射激光，测量仪支架前装有位置可调的三个激光测量仪，光线垂直向下经过直角反射镜反射到多晶平行反射镜镜面上，多晶平行反射镜安装在副转台上。本发明涉及的测量方法包括：步骤1.安装调节检测设备；步骤2.顺时针旋转工作台，记录理论旋转角度；步骤3.逆时针旋回副转台；步骤4.进行多路激光测量；步骤5.将测量得到的光程带入模型得到转台的几何误差。
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公开(公告)号：CN109531240A
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201811016397.8
申请日：2018-09-03
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: B23Q11/00
Abstract: 一种用于测量五轴数控机床热误差的样件及误差分离方法，研发的热测试件可以用于评估机床X、Y和Z方向的热误差，该热测试件考虑到切削热力引起误差。该热测试件包括底座、螺栓孔、标记槽和误差测试面。底座上铣削三个圆周面，测试件上的四个螺栓孔用于保证样件对称夹持，标记槽用于确定X和Y方向，样件外径上加工十六个小平面，Z方向加工五个细长平面，最后利用三坐标测量机测量标准面与误差测试面的尺寸，代入到利用误差分离方法得到机床热误差模型中得到机床热误差。本发明无需安装复杂的传感器，只需机床按条件加工样件便可测量计算得到热误差，便捷可靠，稳定性高，分离精度高，适用于具有旋转轴的五轴数控机床热误差的测量。
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公开(公告)号：CN110095088B
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN201910397291.5
申请日：2019-05-14
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G01B11/25
Abstract: 本发明公开了基于光栅辨别的曲面拼接区表面形貌特征检测方法及装置，包括外壳和设置在外壳底端的投影光源，其特征在于：所述外壳的顶端固定连接基座，所述基座的顶端嵌接有测头柄，所述基座的底端固定连接有透镜，所述外壳的内部通过螺钉孔固定连接有光栅检测装置。该种发明设计合理，能够实现曲面拼接区的表面形貌的检测，通过可拆卸的外壳可将待检测工件放入分光镜；通过在外壳内部的光栅检测装置以及嵌的无线信号发生装置和光线传感器利用小波变换理论可以对光栅所检测的图像进行图像变换为电信号传递给计算机；通过计算机可利用光斑深浅对表面形貌的幅值情况进行分析；通过小波方法可对光栅所采集的图像进行处理，对高低频情况进行分析。
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公开(公告)号：CN110263476A
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201910570989.2
申请日：2019-06-28
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明提出了一种基于有限元动态刻划仿真的金刚石磨粒磨损预测方法，该方法是通过拟合磨粒动态刻划过程所获得的应力数据及温度数据加载在磨粒上进行磨粒磨损的计算与预测。步骤是，根据实际加工情况定义磨粒几何尺寸，使用建模软件进行参数化建模；在有限元仿真软件中建立工件模型，依次完成工件、磨粒材料属性赋予，装配工作，分析步设置，网格划分，接触设置等；完成单颗金刚石磨粒刻划仿真，通过后处理获取刻划过程中应力数据、磨粒温度分布数据等；使用数学软件将刻划时间-应力数据、刻划时间-温度数据拟合成多项式；将获得的应力和温度数据以方程的形式加载在磨粒上来预测磨粒的磨损区域和磨损量。本发明结合建模软件、有限元仿真分析技术、数学软件进行单磨粒刻划的联合动态仿真以及金刚石磨粒刻划过程的磨损演变及磨损量预测。
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公开(公告)号：CN110095088A
公开(公告)日：2019-08-06
申请号：CN201910397291.5
申请日：2019-05-14
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G01B11/25
Abstract: 本发明公开了基于光栅辨别的曲面拼接区表面形貌特征检测方法及装置，包括外壳和设置在外壳底端的投影光源，其特征在于：所述外壳的顶端固定连接基座，所述基座的顶端嵌接有测头柄，所述基座的底端固定连接有透镜，所述外壳的内部通过螺钉孔固定连接有光栅检测装置。该种发明设计合理，能够实现曲面拼接区的表面形貌的检测，通过可拆卸的外壳可将待检测工件放入分光镜；通过在外壳内部的光栅检测装置以及嵌的无线信号发生装置和光线传感器利用小波变换理论可以对光栅所检测的图像进行图像变换为电信号传递给计算机；通过计算机可利用光斑深浅对表面形貌的幅值情况进行分析；通过小波方法可对光栅所采集的图像进行处理，对高低频情况进行分析。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109765846A
公开(公告)日：2019-05-17
申请号：CN201910178430.5
申请日：2019-03-11
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G05B19/404
Abstract: 本发明涉及一种双转台五轴数控机床热误差建模温度敏感点的选择方法，基于K-means++算法和相关系数法来识别各个测温点对机床热误差的影响大小。其具体步骤是：1.分析双转台五轴数控机床的热源位置及运动部件的特点；2.在机床热源及运动部件处安装n个温度传感器来测量机床在运行过程中随时间变化的实时温度值，同时利用三个电涡流位移传感器测量机床的热误差；3.根据K-means++算法将n个温度测点聚类；4.计算n个温度测点与机床热误差的相关系数，选取聚类分组中相关系数最大的点作为温度敏感点；5.利用理论计算主轴的温度变化及变形，进一步优化主轴上的温度敏感点。该方法将理论计算与传统的聚类方法相结合，减少了机床温度测点的数量，提高了模型的精度。
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公开(公告)号：CN109765846B
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN201910178430.5
申请日：2019-03-11
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G05B19/404
Abstract: 本发明涉及一种双转台五轴数控机床热误差建模温度敏感点的选择方法，基于K‑means++算法和相关系数法来识别各个测温点对机床热误差的影响大小。其具体步骤是：1.分析双转台五轴数控机床的热源位置及运动部件的特点；2.在机床热源及运动部件处安装n个温度传感器来测量机床在运行过程中随时间变化的实时温度值，同时利用三个电涡流位移传感器测量机床的热误差；3.根据K‑means++算法将n个温度测点聚类；4.计算n个温度测点与机床热误差的相关系数，选取聚类分组中相关系数最大的点作为温度敏感点；5.利用理论计算主轴的温度变化及变形，进一步优化主轴上的温度敏感点。该方法将理论计算与传统的聚类方法相结合，减少了机床温度测点的数量，提高了模型的精度。
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公开(公告)号：CN110000610A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910306988.7
申请日：2019-04-17
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: B23Q17/09
Abstract: 本发明涉及一种基于多传感器信息融合及深度置信网络的刀具磨损监测方法，包括步骤如下:采集数控机床加工过程中多种传感器信号，分别提取传感器信息在时域、频域、时频域的特征参数。由限制波尔兹曼机(RBM)有效的提取能够表征铣刀磨损的特征参数；通过堆叠多个限制波尔兹曼机(RBM)构造深度置信网络(DBN)，实现刀具磨损的监测。本发明可摆脱对信号处理专家经验的依赖，通过多个传感器获取刀具磨损状态详细信息，快速准确的识别出不同加工条件下的铣刀磨损状态，具有监测精度高，适应性强等特点。
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公开(公告)号：CN109434564A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811567849.1
申请日：2018-12-21
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: B23Q17/09
CPC classification number: B23Q17/0957
Abstract: 本发明涉及一种基于深度神经网络的铣刀磨损状态监测方法，包括如下步骤：采集加工过程中切削力信号，利用6层db8小波对采集到的切削力信号进行小波包分解，使用64个子能量带作为DNN网络的输入。将多个DAE层层堆叠形成DNN隐层结构，通过逐层无监督的学习，实现故障信息的层层提取，完成预训练后，添加具有分类功能的输出层，使用BP算法，微调DNN的参数，最终预测刀具磨损状态。本发明可摆脱对信号处理专家经验的依赖，快速准确的识别出不同加工条件下的铣刀磨损状态，具有监测精度高，适应性强等特点。
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