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Tool Condition Monitoring Based on Nonlinear Output Frequency Response Functions and Multivariate Control Chart

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Journal of Dynamics, Monitoring and Diagnostics 2023年第4期2卷 243-251页

作者： yufei gui Ziqiang Lang Zepeng Liu Hatim Laalej Department of Automatic Control and Systems Engineering University of SheffieldSheffield S102TNUK Advanced Manufacturing Research Centre University of SheffieldSheffield S102TNUK

Tool condition monitoring(TCM)is a key technology for intelligent manufacturing.The objective is to monitor the tool operation status and detect tool breakage so that the tool can be changed in time to avoid significant damage to workpieces and reduce manufacturing costs.Recently,an innovative TCM approach based on sensor data modelling and model frequency analysis has been proposed.Different from traditional signal feature-based monitoring,the data from sensors are utilized to build a dynamic process model.Then,the nonlinear output frequency response functions,a concept which extends the linear system frequency response function to the nonlinear case,over the frequency range of the tooth passing frequency of the machining process are extracted to reveal tool health conditions.In order to extend the novel sensor data modelling and model frequency analysis to unsupervised condition monitoring of cutting tools,in the present study,a multivariate control chart is proposed for TCM based on the frequency domain properties of machining processes derived from the innovative sensor data modelling and model frequency analysis.The feature dimension is reduced by principal component analysis first.Then the moving average strategy is exploited to generate monitoring variables and overcome the effects of noises.The milling experiments of titanium alloys are conducted to verify the effectiveness of the proposed approach in detecting excessive flank wear of solid carbide end mills.The results demonstrate the advantages of the new approach over conventional TCM techniques and its potential in industrial applications.

关键词： intelligent manufacturing multivariate control chart Nonlinear Autoregressive with eXogenous Input modelling Nonlinear Output Frequency Response Functions tool condition monitoring

基于HHT算法与主轴功率信号的刀具磨损状态在线监测

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机械设计与研究 2019年第5期35卷 63-69页

作者：桂宇飞官威陈标沈彬上海交通大学机械与动力工程学院上海200240 沪东重机有限公司上海200129

对刀具磨损状态进行在线监测是提高加工效率、改善产品质量的重要途径,提出了一种基于希尔伯特-黄变换(HHT)和机床主轴功率信号的刀具磨损状态在线监测方法,并设计了六组实验用于研究切削用量、工件材料、加工方式等因素对该方法监测精... 详细信息

对刀具磨损状态进行在线监测是提高加工效率、改善产品质量的重要途径,提出了一种基于希尔伯特-黄变换(HHT)和机床主轴功率信号的刀具磨损状态在线监测方法,并设计了六组实验用于研究切削用量、工件材料、加工方式等因素对该方法监测精度的影响。实验结果表明,在不同加工工况条件下,基于希尔伯特-黄变换和主轴功率信号构造的磨损系数与刀具的实际磨损量均有较高的相关性,相关系数约为0.85,最高可达0.98,即所研究的因素对该方法监测精度影响较小。表明文章提出的刀具磨损状态在线监测方法具有良好的可行性和适用性,能够满足工业中的应用需求。

关键词：刀具状态监测希尔伯特-黄变换(HHT) 主轴功率信号在线监测

基于自编码卷积神经网络的机床状态聚类技术分析

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机械设计与研究 2020年第3期36卷 141-147页

作者：刘启林子超沈彬刘奇正桂宇飞上海交通大学机械与动力工程学院上海200240

传统的机床故障诊断技术需要大量的、带标签的样本数据进行训练,而在实际工程当中,虽然可以获得海量的数据,但满足数量要求的带标签的样本数据是难以获得的。一种可行的思路是利用深度学习技术中无监督学习的方法对机床状态进行聚类,将... 详细信息

传统的机床故障诊断技术需要大量的、带标签的样本数据进行训练,而在实际工程当中,虽然可以获得海量的数据,但满足数量要求的带标签的样本数据是难以获得的。一种可行的思路是利用深度学习技术中无监督学习的方法对机床状态进行聚类,将对大量原始数据进行标签的问题简化为对若干类数据进行标签的问题。编制三组能够充分反映数控机床的设备状态的诊断程序,控制数控机床运行诊断程序,收集机床的运行数据,基于自编码卷积神经网络,无监督学习数据的内在特征,将原始数据降维至一定长度,利用SOM神经网络对所得特征向量进行聚类,实验结果表明,此方法能够很好的将机床的状态进行聚类,大幅度减少了工程人员对诊断数据进行标记所需花费的时间成本。

关键词：数控机床神经网络 SOM 状态聚类

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静电喷雾法制备聚乳酸微球

山东化工 2022年第11期51卷 13-14页

作者：桂雨菲朱小龙高雨李宗群王传虎李席蚌埠学院功能粉体材料蚌埠市实验室安徽蚌埠233030 安徽丰原生物化学股份有限公司安徽蚌埠233030

以二氯甲烷为溶剂,配制不同浓度聚乳酸(PLA)溶液,用静电喷雾技术制备了PLA微球,用扫描电子显微镜(SEM)和X射线衍射仪(XRD)分析形貌和晶体结构,发现PLA质量浓度为5 g/mL,可制备球形度较好PLA微球,静电喷雾法制备的PLA微球结构为无定型结构。

关键词：静电喷雾聚乳酸微球形貌

某装配式钢结构建筑中复合保温围护墙板的应用

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工业建筑 2020年第3期50卷 147-150,123页

作者：李伟男杨潇王月栋尚仁杰桂宇飞侯兆新中冶建筑研究总院有限公司北京100088

结合装配式钢结构建筑工程实例,研究了装配式外围护墙板的性能。对比了6种复合墙板的保温性能,并选定ALC+岩棉复合箱型"三明治"墙板进行工程应用。对ALC复合墙板进行了加载试验,试验结果满足设计的力学性能要求,在计算式难以确定的情况... 详细信息

结合装配式钢结构建筑工程实例,研究了装配式外围护墙板的性能。对比了6种复合墙板的保温性能,并选定ALC+岩棉复合箱型"三明治"墙板进行工程应用。对ALC复合墙板进行了加载试验,试验结果满足设计的力学性能要求,在计算式难以确定的情况下,推荐采用基于试验确定墙板抗力设计值。对该墙板进行了工程应用,安装效果良好。

关键词：装配式钢结构围护体系复合保温工程应用

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椭圆形采光顶钢结构模块化施工技术

钢结构 2015年第12期30卷 80-82页

作者：阎红伟石路也刘向阳南东亚刘鹏桂宇飞万达商业规划研究院北京100007 中国京冶工程技术有限公司北京100088

通过对椭圆形采光顶钢结构进行模块化技术研究,提出了采光顶钢结构模块化划分、利用自升降结构进行施工的方法,进而提出一套加工、运输、安装一体化实施方案,解决了常规高空散拼施工方法施工周期长、不便控制质量等问题。

关键词：椭圆形采光顶钢结构模块化技术

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钢-混凝土组合楼板中栓钉焊接工艺研究

钢结构 2014年第7期29卷 61-63页

作者：桂宇飞李伟男张腾龙陈水荣于戈郑群崔基中国京冶工程技术有限公司北京100088 中建一局集团建设发展有限公司北京100102

随着钢结构建筑的发展,钢-混凝土组合楼板应用也在增多。该组合楼板中的栓钉焊接受钢梁表面油漆厚度、电流大小的影响较大,相关焊接工艺是一个难点。就相关因素对栓钉焊接效果的影响进行试验,并介绍所得结论在具体工程中的应用情况。

关键词：钢-混凝土组合楼板栓钉焊接钢结构

高血压、糖尿病合并新型冠状病毒感染患者的人群特征、CT表现及预后的比较分析

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辽宁中医药大学学报 2024年第1期26卷 184-189页

作者：薛贝聂天旸王成祥于会勇申艳光贵敏张山满天黄振峰王凤鑫柳艳玲周建军肖惟丹周诗晶陈卫衡张悦郭雨菲马媛虹北京中医药大学北京100105 北京中医药大学第三附属医院北京100029 湖北六七二中西医结合骨科医院湖北武汉430079

目的分析和比较高血压、糖尿病合并新型冠状病毒感染(下文简称新冠感染,COVID-19)患者的人群特征、电子计算机断层扫描(CT)表现,了解其预后情况,为慢病患者早期预防和诊治新冠感染提供依据。方法回顾性分析湖北武汉新型冠状病毒感染病... 详细信息

目的分析和比较高血压、糖尿病合并新型冠状病毒感染(下文简称新冠感染,COVID-19)患者的人群特征、电子计算机断层扫描(CT)表现,了解其预后情况,为慢病患者早期预防和诊治新冠感染提供依据。方法回顾性分析湖北武汉新型冠状病毒感染病例登记系统(http://***/)中收录的1314例确诊COVID-19患者的病例资料,包括患者基础信息、一般临床资料、临床分型、病史、心电图、胸部CT和血常规等检查结果及临床分型与预后情况,通过Excel 2019和SPSS 20.0对所得数据进行整理、分析,探讨高血压、糖尿病合并新冠感染(COVID-19)患者的人群特征、电子计算机断层扫描(CT)表现及预后差异。结果 (1)人群特征:最终从新冠感染病例登记系统中纳入病例434例。其中高血压组(A组)95例、糖尿病组(B组)15例、高血压+糖尿病组(C组)42例、无基础疾病组(D组)282例。总计男205例,女229例,所有患者年龄分布在1~90岁,平均年龄(54.05±16.73)岁。A、B、C 3组中,男性人数均多于女性,但4组患者性别分布差异无统计学意义(χ^(2)=4.296,P=0.231);年龄均数上C组>A组>B组>D组,4组年龄分布总体均数差异有统计学意义(W=63.805,PA组>B组>D组,其中,A组与D组差异有统计学意义(P仅合并高血压患者>仅合并糖尿病患者>无基础疾病患者;(2)二者总体影像学改变率和病变类型、累及肺叶数和病变范围相近,仅合并高血压者斑、条片状磨玻璃密度较高,仅合并糖尿病者结节状实变影率和铺路石征率低,同时合并高血压与糖尿病者病变范围和斑、条片状实变影率均显著高于仅合并单种基础疾病者;(3)合并糖尿病的患者临床分型以普通型为主,合并高血压的患者以重型为主,同时合并高血压与糖尿病的新冠感染患者治愈率显著低于仅合并单种疾病者。仅合并糖尿病的新冠感染患者总体情况优于仅合并高血压患者。

关键词：新型冠状病毒新型冠状病毒感染高血压糖尿病胸部CT

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基于尺度融合的机场跑道地下病害检测算法

郑州大学学报（理学版） 2023年第1期55卷 64-70页

作者：李海丰潘梦梦王怀超李南莎雒宇飞桂仲成中国民航大学计算机科学与技术学院天津300300 成都圭目机器人有限公司四川成都610310

及时准确地检测机场跑道地下病害对保障飞行安全至关重要,由于机场道面结构层复杂,其电磁波传播环境复杂、噪声强度大,致使地下病害的探地雷达数据特征被严重干扰。为此,提出了一种基于尺度融合的机场跑道地下病害检测算法SF-SSD。首先,... 详细信息

及时准确地检测机场跑道地下病害对保障飞行安全至关重要,由于机场道面结构层复杂,其电磁波传播环境复杂、噪声强度大,致使地下病害的探地雷达数据特征被严重干扰。为此,提出了一种基于尺度融合的机场跑道地下病害检测算法SF-SSD。首先,在VGG16主干网络上设计具有更宽感受野的RFB模块,抑制了病害周围的噪声干扰,提取更多原始雷达数据特征;然后,使用尺度融合的方式融合网络浅层特征,获取不同类型病害间的细微差异,形成高辨识度的病害细节纹理特征;最后,根据6种不同分辨率的特征图生成6种尺度先验框进行类别预测和位置回归,通过非极大值抑制的方式筛除冗余的先验框。在真实机场跑道地下病害数据集上进行了测试,并与目前5种经典目标检测算法进行对比。实验结果表明,SF-SSD算法可以较好地从辨识度低、噪声强度大的雷达数据中完成病害自动检测,并取得了最高的平均准确率,达到了82.18%。

关键词：尺度融合卷积神经网络探地雷达地下病害检测机场跑道