检索结果-内蒙古大学图书馆

润滑与密封 2022年第2期47卷 143-151页

作者：李进王立勇吴健鹏李乐北京信息科技大学机电工程学院现代测控技术教育部重点实验室北京100192

摩擦热负荷与磨损是湿式离合器摩擦副损伤失效的2个重要因素,两者与工况参数都有着较为复杂的映射关系且相互作用。基于有限元模拟和离合器台架试验,运用3σ准则计算摩擦元件屈曲变形的临界径向温差,利用实验数据拟合与插值得出临界磨损... 详细信息

摩擦热负荷与磨损是湿式离合器摩擦副损伤失效的2个重要因素,两者与工况参数都有着较为复杂的映射关系且相互作用。基于有限元模拟和离合器台架试验,运用3σ准则计算摩擦元件屈曲变形的临界径向温差,利用实验数据拟合与插值得出临界磨损率;通过BP神经网络训练得出双参数耦合作用的损伤阈值模型,并通过试验验证模型的有效性和准确性。研究表明:临界径向温差和磨损率与工况参数(压力和转速)呈非线性的关系,对偶钢片的临界径向温差随压力和转速的增大而减小,摩擦片的磨损率随压力和转速的增大而增大。所构建的基于双参数的阈值模型的预测结果与实测结果的总体误差一般小于7%,相较于屈曲理论模型和单参数阈值模型,该模型的预测结果更加逼近实测值,能够较准确地预测湿式离合器摩擦元件的损伤失效。

关键词：湿式离合器临界径向温差磨损率阈值模型

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薄壁装配单元并联结构设计及性能分析

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电子测量与仪器学报 2023年第4期37卷 154-164页

作者：王红军黄维轩毛向向张明亮刘国庆北京信息科技大学机电工程学院北京100192 高端装备智能感知与控制北京市国际科技合作基地北京100192 现代测控技术教育部重点实验室北京100192 北京无线电测量研究所北京100854

薄壁件由于结构复杂刚性差且精度要求高,薄壁件装配主要由人工完成。存在自动化程度低、产品良率低、效率差、严重依赖工人的技术水平的问题。为了提高产品质量和生产效率,急需采用自动化装配设备。薄壁件的装配单元需要根据在线测量数... 详细信息

薄壁件由于结构复杂刚性差且精度要求高,薄壁件装配主要由人工完成。存在自动化程度低、产品良率低、效率差、严重依赖工人的技术水平的问题。为了提高产品质量和生产效率,急需采用自动化装配设备。薄壁件的装配单元需要根据在线测量数据分类匹配装配,采用传统的工业机器人,占用较大的工作空间,并联机器人结构柔性,占用空间小,本文设计提出一种薄壁件自动化分拣装配单元设计方案,来代替传统人工分拣与装配的生产方式。首先根据薄壁件分类装配功能需求,设计了并联结构,建立了并联结构的动力学模型和运动学模型;分析了并联结构快速运动时速度及加速度的变化规律,3条主动臂和中间支链的角度数据曲线变化平稳,没有发生突变,角速度和角加速度相对平稳,保证了测量相机工作精度,并联机构的稳定性满足设计要求;动平台的位移曲线与预定轨迹重合,结果显示所设计的机构可以满足功能要求。该结构工作空间小,可以实现薄壁件装配的自动化,保证了产品的质量。

关键词：并联机器人测量高速稳定动力学

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基于多磨损特征参数的湿式离合器损伤阈值模型研究

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润滑与密封 2022年第9期47卷 152-159页

作者：舒越超李乐吴健鹏季文龙侯锐王成北京信息科技大学机电工程学院现代测控技术教育部重点实验室北京100192

湿式离合器损伤失效是制约传动系统可靠性提升的主要因素。为获取湿式离合器损伤特征的临界损伤阈值,开展湿式离合器摩擦磨损台架试验。以表面粗糙度变化率、Fe和Cu元素浓度变化率、临界磨损率为研究对象,建立基于PSO-BP神经网络算法的... 详细信息

湿式离合器损伤失效是制约传动系统可靠性提升的主要因素。为获取湿式离合器损伤特征的临界损伤阈值,开展湿式离合器摩擦磨损台架试验。以表面粗糙度变化率、Fe和Cu元素浓度变化率、临界磨损率为研究对象,建立基于PSO-BP神经网络算法的湿式离合器损伤阈值模型。结果表明:阈值模型的预测结果与实测值的相对误差绝对平均值为5.74%,阈值模型的预测结果贴近实测值;Cu元素浓度变化率比Fe元素浓度变化率大一个数量级,摩擦元件的磨损主要是摩擦片表面镀铜层的磨损;多磨损特征参数随油压与转速增大而呈非线性增大,且多磨损特征参数对油压的变化更加敏感。

关键词：湿式离合器台架试验磨损特征阈值模型

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室内动态场景下基于语义分割和光流的视觉SLAM算法

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北京信息科技大学学报（自然科学版） 2023年第4期38卷 9-18页

作者：郭一冉李一鸣黄民北京信息科技大学机电工程学院北京100192 北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室北京100192

为了减少动态目标对移动机器人视觉同步定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)系统性能的影响,提出了一种基于语义分割和光流的视觉SLAM方法。首先,融合卷积神经网络MobileNetV2和语义分割网络DeepLabv3+提取动... 详细信息

为了减少动态目标对移动机器人视觉同步定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)系统性能的影响,提出了一种基于语义分割和光流的视觉SLAM方法。首先,融合卷积神经网络MobileNetV2和语义分割网络DeepLabv3+提取动态目标特征,使特征提取网络模型轻量化;然后,利用改进的DeepLabv3+结合Lucas-Kanade光流法实现对环境中动态目标的检测与剔除,获取静态目标上的特征点并进行匹配与位姿估计;最后,在关键帧上使用时间加权多帧融合技术,对动态目标遮挡的部分进行背景修复,为重定位环节提供更准确的匹配信息,进一步提升定位精度。在TUM RGB-D动态场景数据集上的实验结果表明,与ORB-SLAM2相比,该视觉SLAM算法在保证系统实时性的同时,使得定位精度提升约97%,明显降低了绝对轨迹误差和相对位姿误差,有效消除了动态目标对位姿估计的影响,提升了SLAM系统位姿估计的准确性和鲁棒性。

关键词：同步定位与地图构建动态场景位姿估计 DeepLabv3+ 光流法

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基于改进Mask R-CNN的饮料分拣系统实例分割算法

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北京信息科技大学学报（自然科学版） 2023年第4期38卷 26-31页

作者：刘重阳左云波吴国新王慧炳北京信息科技大学机电工程学院北京1000192 北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室北京1000192

针对饮料瓶摆放过程中的遮挡、光线干扰等因素影响实例分割精度问题,提出了改进掩膜区域卷积神经网络(mask region convolutional neural network,Mask R-CNN)的饮料瓶实例分割算法(drink Mask R-CNN,DRK-Mask R-CNN)。在原Mask R-CNN... 详细信息

针对饮料瓶摆放过程中的遮挡、光线干扰等因素影响实例分割精度问题,提出了改进掩膜区域卷积神经网络(mask region convolutional neural network,Mask R-CNN)的饮料瓶实例分割算法(drink Mask R-CNN,DRK-Mask R-CNN)。在原Mask R-CNN的网络结构上,使用ResNet101作为网络的特征提取主干网络,通过引入Transformer中的自注意力模块获取全局与局部的联系;通过引入通道注意力模块以及空间注意力模块增加表现力,关注重要特征,并抑制不必要特征;并引入空洞卷积网络模块以扩大感受野,获取多尺度上下文信息,降低计算量。在此基础上完成对自建饮料瓶数据集的数据训练,完成对不同饮料瓶的识别与图像分割。实验结果表明,DRK-Mask R-CNN算法的实例分割平均精度为95.8%,相较于原算法提高4.7百分点。

关键词：实例分割自注意力空洞卷积

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汇流行星排齿轮系统功率损失分析与试验研究

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设备管理与维修 2023年第19期 71-74页

作者：唐长亮贺宇宿博康木孟良北京信息科技大学机电工程学院现代测控技术教育部重点实验室北京100192

汇流行星排是履带车辆综合传动装置中起到分流与汇流作用的重要部件,其功率损失直接影响系统综合传动性能。根据汇流行星排齿轮系统的结构及运行参数,分析了不同转速与负载功率时,齿轮啮合功率损失、轴承功率损失、搅油功率损失与风阻... 详细信息

汇流行星排是履带车辆综合传动装置中起到分流与汇流作用的重要部件,其功率损失直接影响系统综合传动性能。根据汇流行星排齿轮系统的结构及运行参数,分析了不同转速与负载功率时,齿轮啮合功率损失、轴承功率损失、搅油功率损失与风阻功率损失的变化规律;开展了不同转速和负载功率下的汇流行星排传动性能测试。结果表明,随着负载功率的上升,系统功率损失也逐渐增加。当负载功率恒定时,随着齿轮转速提高,系统功率损失越大,与理论分析的一致性较好。所得结论对整车燃油经济性评估提供了理论与试验支撑。

关键词：汇流行星排功率损失传动效率齿轮系统

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液力自动变速箱换挡策略优化研究

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机械科学与技术 2021年第12期40卷 1813-1819页

作者：张金石王立勇李乐北京信息科技大学机电工程学院现代测控技术教育部重点实验室北京100192

重型特种车辆行驶在恶劣环境下,为了保护传动系统,要求不闭锁液力变矩器。本文提出了一种以提高液力变矩器液力工况下传动效率为目的的换挡策略优化方法。首先根据TR50矿车的实车数据制定最佳动力性换挡规律,然后分析液力变矩器工作特性... 详细信息

重型特种车辆行驶在恶劣环境下,为了保护传动系统,要求不闭锁液力变矩器。本文提出了一种以提高液力变矩器液力工况下传动效率为目的的换挡策略优化方法。首先根据TR50矿车的实车数据制定最佳动力性换挡规律,然后分析液力变矩器工作特性,建立数学模型实时计算液力变矩器传动效率,建立优化目标函数,最后在最佳动力性换挡规律基础上对各挡位换挡点做出整体优化。在Simulink仿真系统模型上分别对优化前后的换挡规律进行仿真分析,结果表明,优化后的换挡规律在保证动力性的基础上明显提高了液力变矩器液力工况下的传动效率。

关键词：最佳动力性换挡规律液力工况液力变矩器效率策略优化

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基于高磁导率铁芯的磨粒传感器性能提高方法

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广西大学学报（自然科学版） 2021年第2期46卷 353-361页

作者：范辰王立勇陈涛贾然北京信息科技大学机电工程学院北京100192 北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室北京100192

为了提升电感式油液磨粒检测传感器对小尺寸磨损颗粒的检测能力,设计了一种添加高磁导率铁芯的电感式油液磨粒检测传感器。通过在传感器激励线圈及感应线圈外侧添加高磁导率铁芯,优化传感器内部磁特性,以增强磨损颗粒引起的局部磁场扰动... 详细信息

为了提升电感式油液磨粒检测传感器对小尺寸磨损颗粒的检测能力,设计了一种添加高磁导率铁芯的电感式油液磨粒检测传感器。通过在传感器激励线圈及感应线圈外侧添加高磁导率铁芯,优化传感器内部磁特性,以增强磨损颗粒引起的局部磁场扰动,提高传感器输出的感应电动势幅值。分析结果表明,添加高磁导率铁芯即可有效提高传感器背景磁感应强度,减小磁场向无效方向的泄漏,增强其检测灵敏度。最终,通过为传感器各线圈匹配相应厚度的高磁导率铁芯,磨损颗粒引起的传感器输出感应电动势幅值均提高25%以上。本研究使电感式磨粒检测传感器对机械设备初期异常磨损阶段所产生的小尺寸磨损颗粒具备更好的检测性能,也为传感器性能提高方法及其优化设计提供了新的技术方向。

关键词：高磁导率铁芯磨粒传感器磁特性优化磨粒检测性能

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基于谱峭度和CEEMD的滚动轴承声信号故障诊断研究

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现代制造工程 2021年第1期 121-129页

作者：孙萧黄民马超北京信息科技大学机电工程学院北京100192 北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室北京100192

使用声信号来诊断轴承故障越来越受到重视。针对滚动轴承故障信号的强背景噪声特点,提出一种基于谱峭度和互补集合经验模态分解(CEEMD)的故障特征提取方法。该方法首先对滚动轴承声信号进行快速谱峭度计算并进行带通滤波预处理,使滚动... 详细信息

使用声信号来诊断轴承故障越来越受到重视。针对滚动轴承故障信号的强背景噪声特点,提出一种基于谱峭度和互补集合经验模态分解(CEEMD)的故障特征提取方法。该方法首先对滚动轴承声信号进行快速谱峭度计算并进行带通滤波预处理,使滚动轴承声信号变得简单且噪声小,故障冲击成分明显;然后利用CEEMD将滤波信号进行分解运算,得到一系列本征模态(IMF)分量;再利用相关系数法和时域特征指标峰值因子选取包含故障信息最丰富的IMF分量;最后用Hilbert算法包络解调分析选取的IMF分量,得到清晰的故障特征频率。经滚动轴承故障实验分析,该方法可以对滚动轴承故障进行有效的诊断。

关键词：滚动轴承故障诊断快速谱峭度互补集合经验模态分解

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基于EEMD-KPCA和KL散度的垮落煤岩识别

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煤炭学报 2020年第2期45卷 827-835页

作者：李一鸣白龙蒋周翔高宏黄小龙刘相权黄民北京信息科技大学机电工程学院北京100192 北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室北京100192

综放开采中关键工艺放煤自动化的实现,可以使放煤工人远离工作面,远程控制顶煤的放落,从而保障放煤工人的健康问题。而顶煤放落过程中垮落煤岩的实时有效识别是放煤自动化的理论基础。针对垮落煤岩识别的实时性和综放开采的效率问题,基... 详细信息

综放开采中关键工艺放煤自动化的实现,可以使放煤工人远离工作面,远程控制顶煤的放落,从而保障放煤工人的健康问题。而顶煤放落过程中垮落煤岩的实时有效识别是放煤自动化的理论基础。针对垮落煤岩识别的实时性和综放开采的效率问题,基于综放开采现场采集的垮落煤岩冲击液压支架后尾梁的振动信号,提出了一种基于EEMD-KPCA和KL(Kullback-Leibler)散度的垮落煤岩识别方法。该方法首先对振动信号进行集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)得到一组固有模态分量(Intrinsic Mode Functions,IMFs),分别计算各个IMF的能量,峭度和样本熵,构造表征垮落煤岩的特征向量;然后利用核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis,KPCA)对特征向量进行降维,分别以各个IMF能量、IMF峭度、IMF样本熵构成的向量的KPCA低维特征来表征垮落煤岩;最后计算"未知样本"不同特征向量与垮落煤岩两类样本与之对应的特征向量的KL散度值,通过比较KL散度值来实现垮落煤岩的实时识别,并比较表征垮落煤岩不同特征向量的特征提取耗时和识别有效性。然后利用BP神经网络验证基于EEMD-KPCA的特征向量的有效性。实验结果表明:基于EEMD-KPCA和KL散度的识别方法可以实现垮落煤岩的实时识别,且大大降低了传统垮落煤岩识别方法对综放开采效率的影响;由EEMD分解后的各个IMF的能量和峭度构成的向量的KPCA低维特征最有效。

关键词：综放开采垮落煤岩识别 EEMD KPCA KL散度

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