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龙门加工中心横梁部件结构动力学建模及其颤振预测研究

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龙门加工中心横梁部件结构动力学建模及其颤振预测研究

作者：杨期江广东工业大学

学位级别：硕士

现代制造业的快速发展给机床装备行业带来了前所未有的机遇和挑战。机床作为工作“母”机,采用各种切削加工或成型加工方式生产机械零件。为了保证特定的加工允差,机床的精度必须高于加工零件的精度,而机床的工作精度主要取决于机床结... 详细信息

现代制造业的快速发展给机床装备行业带来了前所未有的机遇和挑战。机床作为工作“母”机,采用各种切削加工或成型加工方式生产机械零件。为了保证特定的加工允差,机床的精度必须高于加工零件的精度,而机床的工作精度主要取决于机床结构的动态性能。研究机床结构动态性能就必须对机床结构进行动力学分析,以往机床结构的动力学分析主要采用对机床物理样机进行动态测试,以此获得结构的动态特性参数,然后对数据进行处理来完成的。随着有限元理论的不断发展与完善,在虚拟环境下建立机床结构动力学模型,并对机床结构进行动力学分析成为可能。本文结合DF5020高架桥式龙门加工中心横梁部件结构动力学分析,对横梁部件结合部动力学建模以及动态特性参数进行针对性研究,在有限元环境下建立横梁部件结构动力学模型,提出重载情况下的龙门加工中心横梁部件铣削颤振稳定性有限元方法的预测,本研究工作对促进机床专业技术发展有一定现实意义。主要研究内容如下：(1)本论文借助推力球轴承接触刚度的分析理论对横梁部件上的滚动导轨结合部刚度进行计算,建立滚动导轨结合部动力学模型。通过模态试验识别滚动导轨结合部刚度特性,验证了刚度理论计算方法的可行性。本论文还提出带预压力的滚珠丝杠结合部刚度理论计算方法,同时建立滚珠丝杠结合部动力学模型。(2)本论文提出将Pro/E、Workbench与经典Ansys结合进行协同仿真,建立考虑滚动导轨与滚珠丝杠结合部刚度的横梁部件的有限元模型,并进行较深入的分析研究。(3)本论文将机床结构有限元分析与Altintas铣削颤振解析预测理论结合起来,提出在有限元虚拟样机环境下预测机床结构铣削颤振稳定性的方法,即机床结构铣削颤振稳定性有限元方法的预测。(4)本论文利用相似性实验原理,设计龙门机床横梁部件实验台,验证本文理论研究结果,为今后借鉴本论文提出的机床结构动力学建模以及颤振稳定性有限元方法预测开展相关研究做好实验研究准备。

关键词：龙门加工中心横梁部件结构动力学颤振预测实验台

Improved ant colony optimization for multi-depot heterogeneous vehicle routing problem with soft time windows

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Journal of Southeast University(English Edition) 2015年第1期31卷 94-99页

作者：汤雅连蔡延光杨期江广东工业大学自动化学院广州510006 华南理工大学机械与汽车工程学院广州510641

Considering that the vehicle routing problem （VRP） with many extended features is widely used in actual life, such as multi-depot, heterogeneous types of vehicles, customer service priority and time windows etc., a mathematical model for multi-depot heterogeneous vehicle routing problem with soft time windows （MDHVRPSTW） is established. An improved ant colony optimization （IACO） is proposed for solving this model. First, MDHVRPSTW is transferred into different groups according to the nearest principle, and then the initial route is constructed by the scanning algorithm （SA）. Secondly, genetic operators are introduced, and crossover probability and mutation probability are adaptively adjusted in order to improve the global search ability of the algorithm. Moreover, the smooth mechanism is used to improve the performance of the ant colony optimization （ACO）. Finally, the 3-opt strategy is used to improve the local search ability. The proposed IACO was tested on three new instances that were generated randomly. The experimental results show that IACO is superior to the other three existing algorithms in terms of convergence speed and solution quality. Thus, the proposed method is effective and feasible, and the proposed model is meaningful.

关键词： vehicle routing problem soft time window improved ant colony optimization customer service priority genetic algorithm

变支点滑动轴承工作机理分析及转子振动特性试验研究

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华南理工大学学报（自然科学版） 2016年第11期44卷 103-112页

作者：杨期江李伟光郑相立王凯华南理工大学机械与汽车工程学院广东广州510640

将传统可倾瓦轴承瓦块的机械支点改为流体支点,提出了一种变支点滑动轴承结构;阐述了该变支点滑动轴承内外层油膜的形成原理,并分析了该轴承的初始工作状态;对轴承初始工作状态下的平衡位置进行仿真计算,论述了底瓦浮起所需静压腔面积... 详细信息

将传统可倾瓦轴承瓦块的机械支点改为流体支点,提出了一种变支点滑动轴承结构;阐述了该变支点滑动轴承内外层油膜的形成原理,并分析了该轴承的初始工作状态;对轴承初始工作状态下的平衡位置进行仿真计算,论述了底瓦浮起所需静压腔面积与载荷、转速的关系.为了对该滑动轴承-转子的动力性能进行研究,获取试验参数,研制了一套能够自动采集数据、实时分析数据的滑动轴承-转子振动特性测试试验台.采用双面动平衡及影响系数法对试验台转子进行现场动平衡试验,结果验证了文中方法的有效性.对比分析了常规滑动轴承与变支点滑动轴承的转子振动特性以及试验台机脚的加速度振动特性,结果表明所开发的变支点滑动轴承具有较好的阻尼减振特性.

关键词：变支点滑动轴承工作机理振动特性初始工作状态试验研究

深度卷积神经网络在滑动轴承转子轴心轨迹识别中的应用

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振动与冲击 2021年第3期40卷 233-239,283页

作者：郭明军李伟光杨期江赵学智华南理工大学机械与汽车工程学院广州510640 广州航海学院轮机工程学院广州510725

针对传统旋转机械智能识别方法需要人为提取特征及诊断精度低的问题,基于深度学习的强大学习能力,提出一种深度卷积神经网络故障诊断模型(Deep Convolutional Neural Network Fault Diagnosis Model,DCNN-FDM)用于轴心轨迹识别。该模型... 详细信息

针对传统旋转机械智能识别方法需要人为提取特征及诊断精度低的问题,基于深度学习的强大学习能力,提出一种深度卷积神经网络故障诊断模型(Deep Convolutional Neural Network Fault Diagnosis Model,DCNN-FDM)用于轴心轨迹识别。该模型包括输入模块、特征提取模块及分类模块三部分。原始图像输入模型后,经过输入模块的二值化处理及最近邻插值,统一变为尺寸大小为32×32的单通道图像;经特征提取模块中两组交替的卷积层和池化层作用,得到图形特征;最后,这些特征经全连接层的扁平化处理而张成一维向量,输入到softmax分类器中进行分类。利用奇异值差分谱方法,对实测轴心轨迹进行提纯,得到4类轴心轨迹样本集用于DCNN-FDM的训练与预测。结果表明:所提模型较传统的浅层学习模型的识别效果好,可实现转子故障的精确诊断,识别率达到97.09%。最后通过全连接层的主成分可视化分析,验证了模型具备自适应特征学习能力。

关键词：轴心轨迹特征提取深度学习卷积神经网络故障诊断

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基于深度融合策略的转子轴心轨迹识别研究

振动．测试与诊断 2021年第6期41卷 1074-1080,1234页

作者：郭明军李伟光杨期江赵学智广西科技大学机械与汽车工程学院柳州545616 华南理工大学机械与汽车工程学院广州510640 广州航海学院轮机工程学院广州510725

针对以人工特征为输入的旋转机械故障的传统智能识别方法的精度较低及深度学习方法对数据量依赖性强的问题,鉴于Hu不变矩具有伸缩、平移及旋转不变性的特点及无监督深度学习模型在小样本数据特征提取方面的优势,提出了一种融合Hu不变矩... 详细信息

针对以人工特征为输入的旋转机械故障的传统智能识别方法的精度较低及深度学习方法对数据量依赖性强的问题,鉴于Hu不变矩具有伸缩、平移及旋转不变性的特点及无监督深度学习模型在小样本数据特征提取方面的优势,提出了一种融合Hu不变矩及深度卷积自动编码特征的故障诊断模型(deep convolutional auto-encoder fault diagnosis model,简称DCAE-FDM)。首先,采用有效奇异值法对原始振动信号进行提纯,得到提纯的轴心轨迹集,并按一定比例划分为训练集和测试集,分别计算出它们的Hu不变矩特征;其次,利用所构造的DCAE-FDM模型对轴心轨迹进行自适应特征提取,得到深度自动编码特征;然后,将Hu不变矩与深度自动编码特征进行融合,并将训练集的融合特征作为输入对BP神经网络进行训练;最后,采用测试集的融合特征对训练好的模型进行测试。试验结果表明,所提方法的识别效果明显优于深度学习方法及传统识别方法,所提方法的平均准确率达98.5%,比次优模型高出约6个百分点。

关键词：特征提取深度学习卷积神经网络自动编码器轴心轨迹

基于有效奇异值数量规律的滑动轴承转子轴心轨迹提纯研究

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振动与冲击 2019年第22期38卷 155-161页

作者：郭明军李伟光杨期江赵学智华南理工大学机械与汽车工程学院广州510640 广州航海学院轮机工程学院广州510725

针对实测的主轴位移信号存在噪声污染的问题,提出基于有效奇异值数量规律的轴心轨迹提纯方法,并将其应用于大型滑动轴承试验台转子的轴心轨迹提纯,效果优于传统算法(EMD、谐波小波)及其改进算法(基于EMD的改进谐波小波算法),成功识别了... 详细信息

针对实测的主轴位移信号存在噪声污染的问题,提出基于有效奇异值数量规律的轴心轨迹提纯方法,并将其应用于大型滑动轴承试验台转子的轴心轨迹提纯,效果优于传统算法(EMD、谐波小波)及其改进算法(基于EMD的改进谐波小波算法),成功识别了转子的不对中故障。此外发现,当奇异值差分谱的首个峰值和紧随其后的差分谱幅值很接近(≥97.16%)时,根据差分谱方法提纯的轴心轨迹会发生畸变,并从能量损失的角度对这种现象进行了分析,分析指出,在这种情况下应该以第2个差分谱峰值对应的分量个数重构信号才能提纯到正确的轴心轨迹,从而进一步完善了差分谱理论。研究结果表明,利用改进的差分谱法的轴心轨迹提纯效果与该研究提出的有效值法的效果相当。

关键词：奇异值分解有效奇异值经验模式分解(EMD) 谐波小波轴心轨迹

PCA的幅值滤波特性及在转子特征提取中的应用

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华南理工大学学报（自然科学版） 2020年第5期48卷 125-133页

作者：郭明军李伟光杨期江赵学智华南理工大学机械与汽车工程学院广东广州510640 广州航海学院轮机工程学院广东广州510725

为了解决有效特征值的选择问题,从理论上证明了有效特征值的数量规律,即一个频率对应两个特征值;推导了特征值的排序规律,即信号的幅值越大,其对应的两个特征值也越大。将上述两个性质统称为主成分分析的幅值滤波特性,提出了一种基于该... 详细信息

为了解决有效特征值的选择问题,从理论上证明了有效特征值的数量规律,即一个频率对应两个特征值;推导了特征值的排序规律,即信号的幅值越大,其对应的两个特征值也越大。将上述两个性质统称为主成分分析的幅值滤波特性,提出了一种基于该特性的信号分离算法,并通过仿真信号及实际转子信号的分析,验证了算法在信号分离中的有效性。研究结果表明,该算法无论是在同时提取多个频率成分还是提取单个频率成分方面都表出了优良的特性,提纯信号中既不会含有多余成分,也不会发生相位偏移。最后将本文提出的算法应用于大型滑动轴承试验台转子的轴心轨迹提纯,成功识别了转子的不对中故障。

关键词：主成分分析有效特征值幅值滤波特征提取故障诊断

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基于稀疏算法的大型转子多工况轴心轨迹提纯

华南理工大学学报（自然科学版） 2020年第4期48卷 45-53页

作者：郭明军李伟光杨期江赵学智华南理工大学机械与汽车工程学院广东广州510640 广州航海学院轮机工程学院广东广州510725

针对转子直接合成的轴心轨迹杂乱无章的问题,提出一种基于稀疏分解理论的故障特征频率提取算法(简称稀疏算法),该算法结合旋转机械的信号特征,采用余弦波模型构建过完备字典集,并采用匹配追踪算法求解稀疏系数。采用该算法对受高斯白噪... 详细信息

针对转子直接合成的轴心轨迹杂乱无章的问题,提出一种基于稀疏分解理论的故障特征频率提取算法(简称稀疏算法),该算法结合旋转机械的信号特征,采用余弦波模型构建过完备字典集,并采用匹配追踪算法求解稀疏系数。采用该算法对受高斯白噪声污染的仿真轴心轨迹进行提纯,得到和理想轴心轨迹几乎完全相同的结果,验证了算法的有效性。最后,将所提出的稀疏算法用于提纯大型滑动轴承试验台主轴升速过程中各工况下的轴心轨迹,成功识别了转子对应的故障类型,并结合动压润滑理论及主轴位置变化规律对故障原因进行了分析。

关键词：滑动轴承特征提取稀疏分解轴心轨迹故障诊断

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稀疏表征在滑动轴承转子特征提取中的应用

振动．测试与诊断 2021年第5期41卷 919-925,1033页

针对实测的主轴位移信号存在噪声污染的问题,提出一种稀疏表征特征提取算法(简称稀疏算法),该算法包括字典集构造和稀疏系数求解两个步骤:根据转子信号的周期性特点构造余弦字典,采用匹配追踪算法根据内积最大原则求解稀疏系数。采用该... 详细信息

针对实测的主轴位移信号存在噪声污染的问题,提出一种稀疏表征特征提取算法(简称稀疏算法),该算法包括字典集构造和稀疏系数求解两个步骤:根据转子信号的周期性特点构造余弦字典,采用匹配追踪算法根据内积最大原则求解稀疏系数。采用该算法对低信噪比仿真信号中的单个频率和多个频率成分分别进行提取,提取信号的波形与对应的理想信号波形几乎完全重合,从而验证了所提算法的有效性。将此稀疏算法用于大型滑动轴承试验台转子的轴心轨迹提纯,效果优于谐波小波算法。采用笔者提出的算法得到的轴心轨迹清晰、集中,成功识别了转子的晃荡以及不对中状态。此外,该算法同样适用于其他旋转机械的状态识别。

关键词：滑动轴承特征提取稀疏表征匹配追踪轴心轨迹