检索结果-南通市图书馆

作者：廖文勇东莞理工学院

学位级别：硕士

弛豫铁电压电陶瓷是实现电能和机械能相互转换的一种功能材料,能够被广泛地应用于众多微电子器件中,例如传感器、制动器和换能器等。这类材料在准同型相界(（Morphotropic Phase Boundary,MPB）)附近具有优异的压电性能,目前工业界广泛... 详细信息

弛豫铁电压电陶瓷是实现电能和机械能相互转换的一种功能材料,能够被广泛地应用于众多微电子器件中,例如传感器、制动器和换能器等。这类材料在准同型相界(（Morphotropic Phase Boundary,MPB）)附近具有优异的压电性能,目前工业界广泛使用的是PZT（锆钛酸铅）陶瓷,对其MPB附近成分的陶瓷进行不同元素的改性,例如离子掺杂、取代,利用畴工程、缺陷工程等方式,可以制备出满足不同的应用需求的PZT基铁电压电陶瓷材料。在多元高构型熵压电陶瓷中,由于其能够在高随机场的激励下能诱发不稳定、不连续的极化,这大大提高了电学性能。因此本文设计了从三元到七元的高构型熵多元铅基钙钛矿体系;利用容忍因子理论、多相界共存、缺陷工程（铅空位、氧空位的产生和消散）等方法,自主设计出新型多元铅基化合物钙钛矿。同时采用多种表征手段,例如压电力显微镜、X射线光电子能谱、扫描电镜等技术全面阐明了各多元铅基压电陶瓷结构和性能机理,系统性地研究了高压电性能材料结构和机理来提升性能。首先本文利用横向和纵向两种梯度进行实验,在四元高构型熵压电陶瓷PbSrBa(ZrTi)(NiNb)(SbNb)O（PNN-PSN-PSBZT）的制备和性能研究中,成功通过固相合成法合成钙钛矿结构,结合XRD图谱与介电温谱图、准静态d测试仪的分析,在x=0.3时发现了最靠近准同型相界（MPB）的组分,且得到了最佳压电性能的d=705 p C/N,ε=4988.2,T=138 ~oC,tanδ=0.027,E=7.12 k V/cm,P=24.7μC/cm。接着在PbSrBa(ZrTi)(NiNb)(SbNb)O（PNN-PSN-PSBZT）四元高构型熵压电陶瓷的制备和性能研究中,成功制备出了该体系最佳的锆、钛比的组分y=0.45,其表现出最大的压电系数d=820 p C/N并且具有不俗的电致应变S=0.272%。其次在五元高构型熵压电陶瓷PbSrBa(ZrTi)(NiNb)(SbNb)(MgNb)O（PNN-PSN-PMN-PZT）中,通过设计其不同含量的非化学计量比氧化镍和三氧化二锑,成功获得具有高去极化温度的高压电性的组分,这有利于广泛的机电应用。采用固态反应方法制备了PZT基压电陶瓷,用多元元素取代A/B位离子使铁电自由能变平,实现了高压电系数d约为1000 p C/N,居里温度T为128°C,去极化温度T为105°C。利用X射线衍射、扫描电子显微镜、压电显微镜和X射线光电子能谱对铁电相和铁电畴的微观结构进行了系统的表征。原子尺度上A/B位无序元素的取代打破了伴随Pb空位的长程极化秩序。并且过量的Ni离子可以调节晶粒生长以及Sb转化为Sb的价态,能够诱导Pb空位。晶粒尺寸和空位缺陷的诱导协同优化了铁电陶瓷的压电性能和温度稳定性。最后本文通过以构型熵为指导的多元陶瓷的设计制备实验,以PNN-PSBZT作为基底,涵盖了从三元到七元的压电陶瓷s1-s7,探究其构型熵值对于压电、介电、铁电性能等影响,并进一步证实了高熵压电材料设计方法的有效性,并且结合众多研究者的对于不同体系的压电陶瓷研究,证明了高构型熵值和压电性能的正相关性。

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基于数字孪生的工业机械手状态监测与误差补偿系统

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作者：陈绍涛东莞理工学院

学位级别：硕士

在现代工业应用中,机械手作为重要的自动化设备,其精度对生产效率和产品质量至关重要。然而由于各种误差的存在,例如传感器误差、机械结构变形等,导致了定位误差的出现,降低了机械手的性能。因此,对机械手进行智能维护与定位误差补偿显... 详细信息

在现代工业应用中,机械手作为重要的自动化设备,其精度对生产效率和产品质量至关重要。然而由于各种误差的存在,例如传感器误差、机械结构变形等,导致了定位误差的出现,降低了机械手的性能。因此,对机械手进行智能维护与定位误差补偿显得十分必要。本文针对这一问题,提出了一种低成本的数字孪生驱动的机械手定位误差补偿方法。首先,在机械手中建立了完整的数字孪生模型,包括物理层、数据传输层、模型层、功能层和应用服务层等组成部分,以全面模拟机械手的工作状态。接着,利用低成本的姿态传感器实时向数字孪生模型提供机械手的实际信息,使模型能够准确感知机械手的位置和姿态。在搭建完机械手的数字孪生平台以及单轴机械手定位误差补偿功能实现的基础上,本文进一步拓展到了基于数字孪生的多轴机械手定位误差补偿。单轴到多轴的跨越涉及到更复杂理论计算、控制算法,提出的多轴定位误差补偿方法通过矢量转换方法计算了虚拟姿态传感器在各轴上的理论角度变化,然后将来自物理传感器的信息传输到数字孪生体中,并与虚拟传感器进行比较从而实现误差补偿,通过实验验证该定位误差显著降低81.23%,提升了数字孪生的误差补偿能力。此外,引入深度学习技术对误差进行预测,提出基于LSTM网络的机械手定位误差在线补偿方法,通过比较BP、RNN和LSTM模型的评价指标选择更优的模型,同时又通过实验验证得出LSTM网络在误差预测中表现更为出色。因此,将基于LSTM的机械手误差预测模型应用于数字孪生的定位误差补偿系统中,进一步提高了误差补偿的速度和能力。最后,搭建了机械手的状态监测系统,实时展示机械手的位置状态,使操作人员能够直观地了解误差补偿的过程。研究结果表明,数字孪生技术结合深度学习预测模型在机械手误差补偿中取得了一定的效果,为未来进一步优化与改进提供了基础和方向。

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基于ROS的机器人自主导航与视觉识别抓取研究

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作者：黄文杰东莞理工学院

学位级别：硕士

移动抓取机器人,凭借其移动性和可操作性,在智能制造、智慧农业和现代物流等领域发挥了重要作用。其中,自主导航、机械臂控制、视觉识别等技术一直是该领域的研究重点和难点。长期以来,存在路径规划中效率与精度无法兼得、图像自适应阈... 详细信息

移动抓取机器人,凭借其移动性和可操作性,在智能制造、智慧农业和现代物流等领域发挥了重要作用。其中,自主导航、机械臂控制、视觉识别等技术一直是该领域的研究重点和难点。长期以来,存在路径规划中效率与精度无法兼得、图像自适应阈值分割稳定性不足等问题。为此,本文在自主导航中提出可提高路径规划效率的自适应角度搜索模式;在图像分割中提出可保持分割结果稳定的改进最大类间方差法(简称OTSU法)。主要研究内容如下:研究里程计信息对建图与定位的影响。推导了机器人Gmapping建图与自适应蒙特卡洛定位(Adaptive Monte Carlo Localization,AMCL)定位原理,研究了里程计信息对定位的影响。扩展卡尔曼滤波器(Extended Kalman Filter,EKF)在噪声情况下,通过不断迭代预测与更新轮式编码器里程与惯导(Inertial Measurement Unit,IMU)数据,提供较为准确的里程计值。实验结果表明:将进行EKF融合后的数据作为里程计信息,相较直接使用轮式编码器作为里程计信息,可有效提升里程计信息的稳定性与准确性。基于A star算法开展计算时效性最优全局路径分析。推导了路径规划原理,研究搜索模式对全局路径规划算法计算量与规划效果的影响。针对全向搜索模式的搜索范围冗余、计算量大的问题,创新地提出自适应角度搜索模式,通过舍弃对低概率邻域的搜索,仅保留特定情况的全向搜索能力,以此来降低搜索过程中的计算量。仿真与实验结果表明:以A star算法为例,相较于全向搜索模式,自适应角度搜索模式在保持全局路径效果的同时,可降低搜索过程中约20%的计算量,明显提升了路径规划的计算效率。开展视觉识别与抓取研究。一方面在“手眼标定”基础上,通过蒙特卡洛法计算机械臂的工作空间,并将其转换至像素坐标系作为兴趣域(Region of Interest,ROI),以确保抓取系统的准确性。另一方面设计了融合颜色特征、K-means算法和改进OTSU算法的视觉识别与定位的算法。其中,在视觉识别与定位算法中为克服OTSU算法空间性不足而导致分割阈值不稳定的缺点,通过灰度直方图变换的方式,使目标物在光照变化下图像的类间差异保持一致,以保持分割结果的稳定。仿真与实验结果表明:融合算法不仅计算效率提升了约30%,且能在光照变化的环境下保持分割结果的稳定性。设计与验证了机器人决策框架与控制框架,在室内走廊开展了抓取机器人自主导航和视觉识别抓取实验,实验结果表明,机器人自主导航和机械臂执行的成功率均超过90%,在光照变化的情况下目标物识别成功率约为95%。展现出高效性与灵敏性,从而验证了决策框架与控制框架在实际应用中的有效性。

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BCZT基压电陶瓷制备及其催化降解偶氮染料废水研究

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作者：梁瑞伟东莞理工学院

学位级别：硕士

印染废水是工业废水处理最棘手的难点之一。其中,偶氮染料因在纺织品、皮革制品和塑料工业中广泛应用,其废水在印染废水占比较大,该废水的处理受到研究者的广泛重视。压电催化技术相比传统催化方法,其独特优势在于能够有效地将机械能转... 详细信息

印染废水是工业废水处理最棘手的难点之一。其中,偶氮染料因在纺织品、皮革制品和塑料工业中广泛应用,其废水在印染废水占比较大,该废水的处理受到研究者的广泛重视。压电催化技术相比传统催化方法,其独特优势在于能够有效地将机械能转换为化学能,驱动催化反应。压电催化法因其能够在机械应力作用下产生极化电场,激发电子-空穴对分离,从而有效促进污染物降解,已成为废水处理领域的研究热点。特别是(BaCa)(ZrTi)O（BCZT）无铅压电陶瓷,以其优异的压电性能和环境友好性,在催化降解偶氮染料方面展现出潜力。然而,目前BCZT基无铅压电陶瓷（下文简称:BCZT陶瓷）的研究仍面临若干挑战:其一,BCZT压电陶瓷优异的压电性能取决于相变共存的临界点,而该点对材料组分和温度极为敏感,任何偏离都可能导致压电性能显著下降;其二,高性能BCZT陶瓷需要高达1500℃以上的烧结温度,增加陶瓷致密化的难度。上述问题制约了BCZT陶瓷的应用。针对BCZT陶瓷存在的挑战性问题,本文通过精细调控制备工艺、采用金属离子掺杂等,制备出具有一定压电性能的BCZT陶瓷,并研究上述工艺参数对陶瓷晶相组成、结构形貌、理化性质和电学性能的影响规律及作用机制。主要研究工作如下:（1）采用传统固相法制备BCZT陶瓷,详细研究保温时间、烧结温度、球磨时间和成型压力对陶瓷结构形貌、物相组成、理化性能及电学性能的影响。结果表明,对陶瓷粉体球磨12 h、1200℃煅烧2 h、8 MPa压力下成型,再经1460℃烧结温度下保温4 h的工艺条件下,能够制备出具有5.53 g/cm高密度的BCZT陶瓷。该陶瓷具备的电学性能:d=235 p C/N,k=20.61%,ε=2825,T=87 ℃,tanδ=0.01819。（2）研究Al、Li离子单一掺杂及烧结温度对陶瓷材料结构组成和电学性能的影响。当LiCO掺杂量为6 mol%,烧结温度为1420 ℃时,BCZT陶瓷电性能:d=151p C/N,k=18.82%,ε=1903,T=73 ℃,tanδ=0.01994,同时,陶瓷的密度为5.48 g/cm,相对密度为91.46%。当AlO掺杂量为0.05 mol%,烧结温度为1460 ℃时,BCZT陶瓷表现出较好的电性能:d=285 p C/N,k=32.10%,ε=2764,T=85 ℃,tanδ=0.01743,同时,陶瓷密度为5.75 g/cm,相对密度为95.88%。（3）探讨Al和Cu、Al和Ce复合掺杂及烧结温度对陶瓷材料结构组成和电学性能的影响。当Cu O掺杂量为0.025 mol%,烧结温度为1440 ℃时,BCZT陶瓷表现出较好的电学性能:d=271 p C/N,k=34.48%,ε=3478,T=80 ℃,tanδ=0.02218,同时,陶瓷的密度为5.57 g/cm,相对密度为92.94%。当Ce O掺杂量为0.4 mol%,烧结温度为1460 ℃时,BCZT陶瓷表现出较好的电性能:d=334 p C/N,k=35.16%,ε=3756,T=82 ℃,tanδ=0.01034,同时,陶瓷的密度为5.64 g/cm,相对密度为94.02%。（4）探究上述BCZT压电陶瓷的压电催化及光催化降解亚甲基蓝（MB）溶液性能,并着重分析在过硫酸盐活化作用下,该材料对模拟偶氮染料废水的催化降解效能及作用机理。研究发现,当添加AlO和Ce O的BCZT压电陶瓷具备较好降解性能,获得压电催化效率及光催化效率分别为32.22%、42.88%。当在催化体系中引入2.4mmol/L的PMS后,对10 mg/L、10 m L、pH值为7的亚甲基蓝模拟废水催化处理120min后,其压电催化和光催化的降解率分别达到66.19%和67.76%。通过对活性基团进行检测,结果表明,羟基自由基（·OH）在催化降解过程中起主导作用。

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面向滚珠丝杠副的孤立森林无监督诊断方法研究

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作者：梁秦东莞理工学院

学位级别：硕士

滚珠丝杠副作为各类机械设备的主要部件之一,对其进行高效、精准的故障诊断是工业生产中必不可少的环节。然而,传统的故障诊断方法往往会消耗大量的物力和人力成本,影响诊断效率。所以本课题以滚珠丝杠副为研究对象,利用振动信号和驱动... 详细信息

滚珠丝杠副作为各类机械设备的主要部件之一,对其进行高效、精准的故障诊断是工业生产中必不可少的环节。然而,传统的故障诊断方法往往会消耗大量的物力和人力成本,影响诊断效率。所以本课题以滚珠丝杠副为研究对象,利用振动信号和驱动端融合信号的特点,结合孤立森林、神经网络和迁移学习的优势,对滚珠丝杠副的无监督机械故障诊断方法开展了相关研究。主要研究内容如下:对孤立森林算法、经典神经网络和迁移策略进行了理论分析,针对传统故障诊断方法需要大量标签样本训练模型,和从头开始训练模型费时费力的难题,首次提出一种基于孤立森林的无监督机械故障诊断方法。该方法首先循环利用孤立森林优秀的异常检测能力,巧妙地通过检测基准-比较数据集上的异常样本比例来自动生成源域样本的伪标签;其次,将大量带伪标签的源域样本用于迁移模型的预训练,并保存预训练的参数后,利用目标域的少量标记样本进行参数微调;最后,完成目标域的迁移故障诊断。该方法不需要工程师具备丰富的先验知识,并且很大程度减少了从头训练模型的时间,为基于振动信号或驱动端融合信号的滚珠丝杠副故障诊断实验提供理论和方法基础。设置滚珠丝杠副故障实验,采集实验平台的振动信号,利用振动信号特征明显、易于采集的优点,将振动信号应用于基于孤立森林的无监督故障诊断方法中,依次经过源域样本的伪标签生成、神经网络预训练和目标域少量样本的参数微调过程后,完成了基于振动信号的滚珠丝杠副无监督故障诊断实验和分析。滚珠丝杠副的振动信号用于完成同一设备不同工况下的跨工况迁移故障诊断,并将齿轮箱和CWRU轴承实验的振动信号用于完成不同设备下的跨设备迁移故障诊断。通过5个常见神经网络的实验结果证明该方法不仅能缓解标记源域样本需要消耗大量资源的难题,还可以有效避免浪费在跨工况和跨设备条件下重新训练模型的时间。针对振动信号存在采集设备昂贵,且易受环境和传动路径干扰的缺点,提出基于驱动端多源信号融合的孤立森林无监督故障诊断方法。分析滚珠丝杠副电机电流和转速信号的特殊采集方法,有效提取驱动端信号特征。利用驱动端信号不易受外界因素干扰的优点,把电流和转速信号进行融合,并将其应用于本研究所提方法中,完成基于驱动端多源信号融合的故障诊断,同时也实现了跨工况诊断。经过实验对比分析进一步验证了该方法在微调策略和诊断准确率方面的优势。设计并开发了滚珠丝杠副故障诊断平台,实现了基于孤立森林的伪标签生成功能,和基于振动信号或驱动端融合信号的故障诊断功能,为工程师对设备进行保养和维修提供参考。

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基于飞秒双光梳机械工件表面三维形貌测量的研究

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作者：肖涵东莞理工学院

学位级别：硕士

当人类对实现高精密测量这一方面的需求不断上升时,工业界和科学界也随之面临着全新的挑战。这些挑战包括了开发更高分辨率、更高精度、更快速度的测量方法。传统的表面形貌测量如台阶仪、扫描电子显微镜、白光干涉仪等方法往往受限于... 详细信息

当人类对实现高精密测量这一方面的需求不断上升时,工业界和科学界也随之面临着全新的挑战。这些挑战包括了开发更高分辨率、更高精度、更快速度的测量方法。传统的表面形貌测量如台阶仪、扫描电子显微镜、白光干涉仪等方法往往受限于分辨率、测量速度以及测量区域大小等方面的问题,这些限制意味着传统方法在捕捉和分析微小表面特征、高速运动物体或大范围区域测量时可能存在困难。上世纪末精密稳定的光学频率梳的出现给精密计量学及精密光谱学带来了革命性的影响,并成为2005年的诺贝尔物理学奖的核心内容之一。本文创新性地利用了两台高重复频率光频梳作为光源,将双光梳绝对距离测量技术作为手段,使用在对机械工件表面三维形貌测量上,展示了飞秒双光梳三维成像系统在工业形貌测量、缺陷检测等方面的潜在应用。本文工作主要包含:描述频率梳的理论模型和产生过程。介绍多种光频梳测距手段,并着重探讨双光梳测距技术及其在三维形貌测量中的应用。对国内外多种光频梳形貌测量技术进行介绍,并对双光梳形貌测量与其他方法的优缺点进行比较。设计了满足非合作物体表面绝对距离测量的光路原理图,同时完成了峰值间隔法的仿真,并基于此设计了双光梳测量原始信号的距离解析算法。搭建了两套针对机械工件表面三维形貌测量的光路系统。方案一是以抛物面镜为收光模块的成像系统,在反射信号足够强的前提下可实现任意尺度的绝对距离测量。可在102.4ms时间可获得最高0.798μm的测距分辨率。第二种是以环形器+透镜组作为测量臂的成像系统。系统能够实现优于30μm的横向分辨率和最高660nm的纵向分辨率。利用Lab VIEW实现了示波器和电控平移台的联动控制,使得待测物体能按照特定轨迹移动扫描,并实时将原始信息存储在电脑中。对流程做集成化处理,设计了上位机界面,可一键完成指定区域的数据采集。设计了批处理脚本和图像处理算法,以应对大批量原始数据的一键解析工作和图像的平滑降噪。对量规的厚度进行了验证,对铝合金片台阶、U盘表面logo分别开展了形貌测量实验,从实际角度出发展示自主搭建的双光梳三维测量系统的形貌复原能力。

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活性滑石粉结晶鸟粪石从模拟养猪废水中回收磷的处理技术研究

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作者：李林隆东莞理工学院

学位级别：硕士

随着生猪养殖规模日益扩大,养猪废水中的高浓度磷酸盐对环境的影响日益严重。同时,磷矿石是一种不可再生资源,随着人类对磷肥的需求进一步扩大,为实现磷资源的可持续发展,将磷从养猪废水中回收受到广泛的关注。鸟粪石结晶法是目前从养... 详细信息

随着生猪养殖规模日益扩大,养猪废水中的高浓度磷酸盐对环境的影响日益严重。同时,磷矿石是一种不可再生资源,随着人类对磷肥的需求进一步扩大,为实现磷资源的可持续发展,将磷从养猪废水中回收受到广泛的关注。鸟粪石结晶法是目前从养猪废水中回收磷最有应用前景的方法之一。然而,使用化学药剂作为镁源和碱源结晶鸟粪石显著增加了该技术的应用成本。为降低鸟粪石结晶过程中化学试剂的成本,本文利用活性滑石粉（ATP）作为镁源和碱源结晶鸟粪石回收磷。主要研究内容如下:（1）通过机械活化法提高滑石粉的活性并考察了活性滑石粉（ATP）用于鸟粪石结晶的可行性。利用SEM、XRD、FTIR对活化滑石粉进行矿物学分析。结果表明机械活化破坏了滑石粉的晶体结构,提高了Mg和OH的反应活性,使其可以自发地释放到水溶液中,其释放量随着活化时间的增加而增加。同时,研究考察了接触时间、添加量、铵根浓度和pH等因素对ATP中Mg和OH释放的影响,以验证活性滑石粉释放镁和碱的性能。结果显示,ATP能快速溶解到水溶液中,镁离子浓度随着ATP的投加量增加而增大,铵根浓度的变化影响了溶液的pH进而影响了镁离子浓度。（2）在掌握ATP释放镁性能基础上,开展了ATP-60（活化60分钟滑石粉）去除氮磷的实验和有机物的共存离子影响实验。并设计了利用ATP-60回收养猪废水中磷的循环处理连续流工艺。该工艺将ATP-60与回用的含氮废水（RNW）搅拌,所得上清液在模拟养猪废水中促使磷酸根结晶为鸟粪石,并探究了ATP-60添加量、镁磷比和pH对该工艺磷回收的影响。利用以上影响因素得出最佳工艺参数并对该工艺进行20小时连续运行实验。结果显示,该工艺可以稳定回收磷（去除率>93%）。综合利用SEM-EDS、XRD、FTIR对回收沉淀物进行矿物学分析,回收的沉淀物中鸟粪石纯度大于97%且结晶良好。最后利用XRF分析滑石粉的成分构成,并计算了ATP作为镁源的物料成本。（3）为了将ATP-60用于K-鸟粪石结晶体系,对比了KOH和NaOH调节溶液pH回收磷酸盐为K-鸟粪石的去除效率,结果显示KOH作为碱调节剂去除磷酸盐的效率高达98.7%。将两种碱试剂生成的沉淀产物进行SEM、XRD、FTIR表征分析。结果显示,KOH作为碱调节剂能生成磷酸钾镁（K-鸟粪石）。K-鸟粪石的最佳反应pH区间为9.5-11。而NaOH作为碱调节剂不能生成K-鸟粪石,其沉淀物为磷酸镁盐。在以KOH作为碱调节剂的基础上,使用ATP-60对磷酸盐进行了去除效率实验。结果显示,当ATP-60投加量为10 g/L,溶液初始pH为11.5时磷酸盐的去除效率为32.2%。这显示ATP-60作为K-鸟粪石结晶体系中的镁源和碱源是可行的。

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固晶机芯片柔性吸取与贴合技术研究

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作者：张彬东莞理工学院

学位级别：硕士

随着芯片超薄化的快速发展,并且因为芯片材料的脆弱特性,贴装工艺面临了新的技术挑战,因此如何快速可靠无损地完成贴合芯片,并保证贴合质量成为了研究重点。在芯片贴装的过程中,固晶机的吸取贴合机构在吸取和贴芯片过程中对芯片的柔性... 详细信息

随着芯片超薄化的快速发展,并且因为芯片材料的脆弱特性,贴装工艺面临了新的技术挑战,因此如何快速可靠无损地完成贴合芯片,并保证贴合质量成为了研究重点。在芯片贴装的过程中,固晶机的吸取贴合机构在吸取和贴芯片过程中对芯片的柔性接触以及贴合后保持输出的贴合压力都对芯片的贴装质量产生影响,因此需要对固晶机的吸取贴合机构进行研究改进。为了解决传统的机械弹簧缓冲和伺服运动控制系统等解决方案,不能同时满足柔性接触和持续稳定地输出精准的贴合压力的技术难点,本文创新性地提出了引入新型气体弹簧的气动压力伺服控制系统作为通用型芯片固晶机的柔性吸取贴合机构模块的设计方案。本文的主要研究方法和研究成果如下:通过详细了解芯片的贴装工艺,对于固晶机的吸取贴合机构所要求相关技术指标进行总结,并完成设计符合技术要求的通用型柔性吸取贴合机构的技术方案。并对芯片贴合工艺过程进行运动受力分析,设计了气动伺服机构的压力控制方案,解决了柔性吸取贴合机构模块的压力控制逻辑,提出气体弹簧能解决吸取贴合机构模块的柔性接触和精准的压力控制。根据柔性吸取贴合机构模块对气体弹簧的性能要求,设计生产既能为机构提供缓冲作用,实现对芯片的柔性接触过程,同时还利用气体弹簧的弹力将机构输出的作用力转化输出为贴合压力的新型气体弹簧。通过对该新型气体弹簧进行特性分析,证明采用的间隙密封和内置气体轴承的创新性设计,有效解决气体弹簧因内部摩擦力而影响弹力输出精确度的问题,保证输出的弹力是持续稳定并精准可控制调节大小。设计符合气体弹簧性能要求的气体轴承,通过数学模型探究分析影响气体轴承性能的关键因素。通过仿真分析验证外部供气压强、节流孔直径和轴承间隙对轴承气膜的影响,得到最优的工作压强、节流孔直径和轴承间隙,优化气体轴承的设计参数。设计制造优化参数后的新型气体弹簧,并用于搭建柔性吸取贴合机构模块测试平台,以测试机构在芯片贴装过程中对芯片冲击力的超调量、贴合压力的输出范围和精度以及贴合压力输出稳定时间,验证所设计的机构是否满足芯片贴装的生产要求。经测试冲击力超调量不超过15%,贴合压力在0.3N-50N之间可以精准可控地持续稳定输出,贴合压力误差在允许范围内,最小精度控制在0.01N,同时稳定时间小于30ms,贴合定位精度误差为10μm的设计要求,各项测试稳定性能指标CPK值均大于1.33,证明测试结果是稳定可靠的。

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基于改进Transformer的滚动轴承剩余寿命预测方法研究

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作者：林春宇东莞理工学院

学位级别：硕士

滚动轴承作为机械设备中非常关键但容易损坏的旋转组件,其健康状况将直接决定整个设备的运行状态。一旦轴承发生故障,将导致巨大的经济损失,甚至可能引发无法预估的严重后果。但是由于轴承运行周期较长,实现定点检测并准确进行剩余寿命... 详细信息

滚动轴承作为机械设备中非常关键但容易损坏的旋转组件,其健康状况将直接决定整个设备的运行状态。一旦轴承发生故障,将导致巨大的经济损失,甚至可能引发无法预估的严重后果。但是由于轴承运行周期较长,实现定点检测并准确进行剩余寿命预测一直以来都是一个困扰的问题。基于此,本研究利用深度学习算法对轴承健康阶段划分和剩余寿命预测进行了深入研究。为了更准确高效地实现轴承健康阶段划分和剩余使用寿命预测,提出了基于双通道退化分类器的健康阶段划分方法以及基于时频域改进Transformer模型的剩余寿命预测方法。首先针对现有健康阶段划分的不足,提出了基于双通道退化分类器的健康阶段划分方法。第一阶段通过快速傅里叶变换将滚动轴承振动信号从时域转化为频域数据,然后利用自编码器进行降维处理,并计算异常分数以建立异常阈值。同时,采用K-means对自编码器编码的潜层表示进行聚类,从而得到轴承退化标签。第二阶段将退化标签训练双通道退化分类器,最后通过双通道退化分类器可实现对轴承健康阶段的准确划分。由FEMTO-ST和XJTU-SY数据集的实验可表明,本文提出的健康阶段划分方法在划分的准确性和及时性上相比其他划分方法都具有较高的水准。为了解决目前主流的深度学习框架存在的模型适应性受限、长期依赖关系难以捕捉和特征提取的复杂性等不可避免的缺陷,同时也为了充分发挥深度学习模型的潜力,本文提出一种基于时频域改进Transformer模型的滚动轴承剩余寿命预测方法。第一阶段,首先使用短时傅里叶变换对轴承振动信号的非平稳特征进行预提取,在相对较高维度的空间中提取底层特征。在第二阶段,提出了一种创新的时频域改进Transformer模型,因果卷积操作用于从时频域特征数据中提取局部特征,并将位置编码输入进信号中,而Encoder层用于进一步提取退化特征并通过多头掩码自注意力机制融合它们。本文模型对低级特征与轴承的剩余寿命之间的关系进行建模,从而抑制了梯度消失的问题,更适合表示复杂的时间退化特征,而且可以学习长期依赖关系。本文通过FEMTO-ST和XJTU-SY数据集来检验所提方法的可靠性。在对两个案例进行研究的过程中,比较了目前存在的几种先进的剩余寿命预测方法,并进行了详尽的模型自身结构消融研究。实验结果表明,本文提出的剩余寿命预测方法在轴承寿命预测方面具有较高的精准度和优势,同时验证了提出的模型在内部结构方面的有效性。

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基于标准化流模型的滚动轴承故障检测方法研究

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作者：吴圳鹏东莞理工学院

学位级别：硕士

数据驱动的故障检测技术在机械设备健康管理和预防性维护中得到广泛研究,同时也在传统制造业数字化转型中扮演着重要角色。滚动轴承作为旋转机械设备中常见的零部件,被广泛应用于工业制造、航空航天等领域。在旋转机械设备长时间的工作... 详细信息

数据驱动的故障检测技术在机械设备健康管理和预防性维护中得到广泛研究,同时也在传统制造业数字化转型中扮演着重要角色。滚动轴承作为旋转机械设备中常见的零部件,被广泛应用于工业制造、航空航天等领域。在旋转机械设备长时间的工作过程中,滚动轴承容易出现各种故障。因此,对滚动轴承等关键部件进行故障检测和健康监测,在降低设备维护成本、保证设备安全性方面具有重要现实意义。在实际生产中,滚动轴承故障数据稀缺和标注困难限制了有监督故障检测方法的应用,推动了无监督故障检测方法的发展。然而,现有的无监督方法大多需要进行特征工程,或者利用似然函数的变分下界来近似代替正常轴承数据分布,依赖于使用重构误差或密度近似来间接进行故障检测,未能直接从正常轴承数据中推断出有意义的低维潜在空间,并在其中进行故障检测。本文针对此问题,研究了标准化流模型的可逆变换能力,提出基于标准化流模型的滚动轴承故障检测方法。主要研究内容如下:首先,为了在轴承故障数据稀缺的条件下进行故障检测,针对只有正常轴承振动数据可用的情况,提出基于实值非体积保持(Real-valued Non-Volume Preserving,Real NVP)变换的滚动轴承故障检测方法。本方法仅使用正常轴承振动数据训练故障检测模型,利用一系列可逆变换对正常轴承数据分布进行建模,通过在潜在空间中构建故障检测指标,实现了无监督端到端的滚动轴承故障检测。实验结果表明,该方法能够有效识别轴承的故障状态,表现出较强的鲁棒性,得到优于其他常用故障检测方法的检测结果。其次,针对故障数据稀缺导致的正常轴承振动数据与故障轴承振动数据不平衡问题,提出基于条件Real NVP变换的滚动轴承故障检测方法。本方法将Real NVP变换和轴承故障类型的条件信息相结合,利用条件Real NVP变换对稀缺的故障轴承振动数据进行数据增强,通过生成高质量的信号样本,构建轴承类别均衡的训练集,解决数据不平衡问题。在滚动轴承故障数据集上的实验结果表明,与其他数据增强方法相比,条件Real NVP变换生成的轴承振动信号数据在有监督故障检测模型中表现更为出色,证实了条件Real NVP变换在实际滚动轴承故障检测中的有效性。本文从数据驱动的角度出发,以标准化流模型作为工具,为故障数据稀缺情况下的滚动轴承故障检测提供了可行的解决方案,不仅有效提高了滚动轴承故障检测的准确率,还具有一定的理论研究意义与工程参考价值。

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