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基于标签时间Petri网的DES故障概率及发生时间预测

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控制与决策 2025年第2期40卷 581-589页

作者：刘慧敏黎良武汉科技大学信息科学与工程学院武汉430081 武汉科技大学冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心武汉430081

为了解决部分可观离散事件系统(discrete event systems,DES)的故障预测问题,提出一种基于标签时间Petri网的DES故障概率及发生时间的预测方法.首先,利用标签时间Petri网系统的修正状态类图,得到与观测到的时间标签序列一致的有效路径,... 详细信息

为了解决部分可观离散事件系统(discrete event systems,DES)的故障预测问题,提出一种基于标签时间Petri网的DES故障概率及发生时间的预测方法.首先,利用标签时间Petri网系统的修正状态类图,得到与观测到的时间标签序列一致的有效路径,从而获得初步的故障诊断结果;然后,根据检测到的故障类的概率密度分布,并结合Gauss-Kronrod积分法计算每个故障类的发生概率;接着,将时间段细分,进而预测故障类发生的时间,实现对DES的故障预防;最后,以交替位协议为实例验证所提出方法的可利用性.实验结果表明,所提出方法能够有效地估计故障发生的概率,并提供有针对性的故障发生时间信息;其应用有望在实际工业系统中提高故障诊断的效率和准确性,且能够提前预防故障的发生来降低系统故障造成的损失.

关键词：离散事件系统 Petri网概率密度函数 Gauss-Kronrod积分法故障诊断故障预测

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非线性支承裂纹转子动力学特性研究

组合机床与自动化加工技术 2025年第1期 32-36页

作者：陈林海王念先刘明政武汉科技大学机械自动化学院武汉430081 武汉科技大学冶金装备及其控制教育部重点实验室武汉430081

对非线性支承磁悬浮裂纹转子系统进行了研究,首先采用呼吸函数模拟裂纹的呼吸效应,建立了Timoshenko梁—轴裂纹转子系统的刚度矩阵,基于有限元法建立了系统的运动方程,考虑了系统的漏磁与磁饱和效应建立了非线性支承力模型,并采用Newma... 详细信息

对非线性支承磁悬浮裂纹转子系统进行了研究,首先采用呼吸函数模拟裂纹的呼吸效应,建立了Timoshenko梁—轴裂纹转子系统的刚度矩阵,基于有限元法建立了系统的运动方程,考虑了系统的漏磁与磁饱和效应建立了非线性支承力模型,并采用Newmark-β法进行求解,讨论了磁悬浮轴承非线性支承特性对裂纹转子动态响应的影响,分析了非线性程度与系统动态响应存在的关系。结果表明,在非线性支承的情况下,裂纹转子系统的频率响应中会激发出线性支承情况下几乎不存在的高频分量,且非线性特性越强,激发的高频分量越多。

关键词：磁悬浮轴承非线性特性裂纹动态响应有限元法

基于深度迁移度量学习的跨工况轴承故障诊断方法

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组合机床与自动化加工技术 2025年第2期 177-183,187页

作者：丁改革徐增丙王志刚武汉科技大学机械自动化学院武汉430081 武汉科技大学冶金装备及其控制教育部重点实验室武汉430081

针对因跨工况引起的轴承不同故障边界处模糊性增大以及数据分布发生改变,从而导致待诊断样本识别精度不高的问题,提出了一种基于深度迁移度量学习的跨工况轴承故障诊断方法。首先,将轴承振动信号转化为频域样本并归一化;其次,构建基于Y... 详细信息

针对因跨工况引起的轴承不同故障边界处模糊性增大以及数据分布发生改变,从而导致待诊断样本识别精度不高的问题,提出了一种基于深度迁移度量学习的跨工况轴承故障诊断方法。首先,将轴承振动信号转化为频域样本并归一化;其次,构建基于Yu范数的深度迁移度量学习模型(Yu_DTML),利用基于Yu范数的边际Fisher分析(MFA)对网络顶层的源域特征进行约束,同时采用源域与少量有标签目标域特征间的联合最大均值差异(JMMD)来表征域间分布差异,并通过最小化损失函数以实现知识迁移;之后,在网络特征输出层添加反向传播神经网络(BPNN)分类器,从而实现轴承故障样本的跨工况诊断;最后,通过对跨工况轴承数据的诊断分析和抗噪性分析,结果表明所提出的方法优于基于迁移成分分析与深度信念网络的故障诊断方法(TCA+DBN)、基于Yu范数与最大均值差异(MMD)的深度迁移度量学习方法(Yu_DTML(MMD)),以及基于欧式距离与JMMD的深度迁移度量学习方法(Euc_DTML(JMMD))。

关键词： Yu范数迁移学习跨工况故障诊断

织构特征参数对滑动轴承摩擦副润滑性能的影响

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润滑与密封 2025年第2期50卷 41-47页

作者：余成锋黄千稳谢志豪夏靖武汉科技大学机械自动化学院湖北武汉430081 武汉科技大学冶金装备及其控制教育部重点实验室湖北武汉430081

不同特征参数的表面织构以及因局部压力过低产生的空穴现象直接影响到织构化滑动轴承的润滑效果。探究在考虑空化效应的条件下,织构特征参数对轴承摩擦副润滑性能的影响。建立织构单元的Fluent有限元模型,选用Mixture多相流模型模拟空... 详细信息

不同特征参数的表面织构以及因局部压力过低产生的空穴现象直接影响到织构化滑动轴承的润滑效果。探究在考虑空化效应的条件下,织构特征参数对轴承摩擦副润滑性能的影响。建立织构单元的Fluent有限元模型,选用Mixture多相流模型模拟空穴现象,分析织构面积密度、织构厚度以及非对称织构对油膜承载力、摩擦力和摩擦因数的影响。结果表明:空化效应能有效增强油膜承载能力,在合理范围内,增加织构的面积密度或入口角度均能提升油膜承载力,降低摩擦因数,且增加面积密度时摩擦力降幅更大;随织构厚度的增加,承载力先增大后减小,摩擦力缓慢下降,摩擦因数先减小后增大;随上壁面移动速度增大,气穴体积分数增加,但过大的速度会增大回流强度,部分织构摩擦因数有上升趋势。

关键词：滑动轴承表面织构特征参数空化效应润滑性能

基于6D光笔的工业机器人高精度示教方法研究

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中国机械工程 2025年

作者：梁继煌汪炜锋吴海彬福州大学机械工程及自动化学院

针对目前工业机器人视觉示教方法存在精度较低、对光照敏感和示教范围易受限等问题，提出一种基于6D光笔的机器人高精度引导示教方法。光笔设有三个红外发光标记球，通过固定于机器人末端的红外双目相机捕捉光笔标记球即可获得其3D位置... 详细信息

针对目前工业机器人视觉示教方法存在精度较低、对光照敏感和示教范围易受限等问题，提出一种基于6D光笔的机器人高精度引导示教方法。光笔设有三个红外发光标记球，通过固定于机器人末端的红外双目相机捕捉光笔标记球即可获得其3D位置坐标和3D姿态信息。采取了两种措施提升6D光笔的视觉示教精度，一是提出一种基于红外发光标记球的手眼标定方法，有效提升了相机坐标系到机器人工具坐标系的转换精度；二是提出了一种相机视野自适应跟踪方法，使机器人能够通过固定在末端的相机自动跟踪光笔的位置，从而保证光笔标记球始终处于相机视野中心区域，有效提高了示教精度。最后将捕捉到的示教轨迹转换到机器人基坐标系下实现轨迹的编程跟踪。实验结果表明，利用该光笔得到的单点最大误差为0.63mm，姿态最大误差为2.1432°，示教轨迹最大误差为0.73mm，所提出的示教方法能够实现机器人高精度、高效率示教。

关键词：机器人示教 6D光笔红外双目相机手眼标定

基于掩膜与多模态BEV特征引导的点云全景分割

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激光与光电子学进展 2025年

作者：张家铭彭育辉张淦孙宝哲林申炀福州大学机械工程及自动化学院

针对目前基于掩膜注意力机制的点云全景分割算法存在的注意力掩膜预测不准确和实时性差等问题，本文提出了一种基于多模态鸟瞰图（BEV）特征引导的端到端点云全景分割网络模型BEVGuide-PS。首先，通过转换器（Transformer）对BEV特征进... 详细信息

针对目前基于掩膜注意力机制的点云全景分割算法存在的注意力掩膜预测不准确和实时性差等问题，本文提出了一种基于多模态鸟瞰图（BEV）特征引导的端到端点云全景分割网络模型BEVGuide-PS。首先，通过转换器（Transformer）对BEV特征进行解码，生成目标查询，并通过置信度排序与位置编码嵌入进行特征增强。其次，构建交叉注意力机制模块，融合目标查询和可学习查询特征，利用融合物体实例信息的查询特征预测注意力掩膜，提高了注意力掩膜预测的准确性。最后，降低掩膜注意力机制网络的输入特征维度，以提升检测速度。基于nuScenes数据集的实验结果表明，与基线网络相比，BEVGuide-PS在全景分割指标PQ、PQ、RQ、SQ上分别提高了17.7%、17.0%、18.3%、20.9%，推理时间减少了48.3%，且训练效率大幅提升。

关键词：全景分割掩膜注意力多模态交叉注意力端到端

基于LiDAR-IMU的动态场景点云建图方法

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系统仿真学报 2025年第1期37卷 95-106页

作者：李维刚甘磊王永强武汉科技大学冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心湖北武汉430081 武汉科技大学信息科学与工程学院湖北武汉430081

针对在城市道路等动态场景下构建点云地图时易受到动态物体干扰,导致建图精度和准确性下降的问题,提出了一种基于激光雷达(LiDAR)与惯性测量单元(IMU)的动态场景点云地图构建方法。利用基于索引的八叉树体素结构来提高局部感知地图(loca... 详细信息

针对在城市道路等动态场景下构建点云地图时易受到动态物体干扰,导致建图精度和准确性下降的问题,提出了一种基于激光雷达(LiDAR)与惯性测量单元(IMU)的动态场景点云地图构建方法。利用基于索引的八叉树体素结构来提高局部感知地图(local perception map,LP-Map)的增量更新和近邻搜索效率;通过地面分割、聚类和动态分数计算的方法对点云进行处理,实时地识别出动态目标点云;利用区域增长方法剔除LP-Map中的动态物体行驶轨迹。实验结果证明,所提方法在建图层面能有效识别并剔除场景中的动态目标,同时具备出色的计算速度和实时性能,为动态场景下实时地构建精确点云地图提供了可靠的解决途径。

关键词：激光雷达惯性测量单元点云地图构建动态场景局部感知地图

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基于改进ResNet50和迁移学习的竹片表面缺陷检测方法

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控制与决策 2025年第2期40卷 432-440页

作者：常青郑世祺邓宇书唐小琦中国地质大学(武汉)自动化学院武汉430074 邵阳先进制造技术研究院湖南邵阳422100 华中科技大学机械科学与工程学院武汉430074

在竹片表面缺陷检测中,竹片表面缺陷形状各异,成像环境脏乱,现有基于卷积神经网络(CNN)的目标检测方法面对这样特定的数据时检测准确率较低;竹片来源复杂且有其他条件限制,例如不同季节成色各异等限制,无法采集所有类型的数据,导致竹片... 详细信息

在竹片表面缺陷检测中,竹片表面缺陷形状各异,成像环境脏乱,现有基于卷积神经网络(CNN)的目标检测方法面对这样特定的数据时检测准确率较低;竹片来源复杂且有其他条件限制,例如不同季节成色各异等限制,无法采集所有类型的数据,导致竹片表面缺陷数据量少,以至于CNN不能充分学习.针对以上问题,提出一种改进的ResNet50网络与迁移学习结合的竹片缺陷识别方法.首先,将获得的正负样本数据按照一定比例分为训练集、验证集和测试集;其次,利用OTSU算法和LBP算法对竹片图像进行二值化处理和特征提取,以减少噪音影响;最后,将ResNet50作为骨干网络加入L_(2)正则化和标签平滑与迁移学习结合,得到适应于竹片缺陷检测识别的优化模型.将所提检测网络与VGG16、DenseNet121、ResNet50以及目前常用于工业检测的YOLOv3分别在相同比例训练测试集上进行训练和测试.实验结果表明,在竹片数据集上所提检测网络的平均精度均值(mAP)比VGG16、DenseNet121、YOLOv3和ResNet50分别提高了23.45%、18.6%、19.51%和2.76%.所提方法能够针对形状各异的竹片表面缺陷进行有效检测,且降低时间消耗,在实际工业运用中具有很好的效果.

关键词：缺陷检测竹片 OTSU算法 LBP算法 ResNet50 迁移学习

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扇形段拉矫力数据突变特征提取方法

计算机集成制造系统 2025年第1期31卷 254-263页

作者：代超容芷君但斌斌都胜朝刘洋肖浩武汉科技大学机械自动化学院湖北武汉430081 武汉钢铁有限公司设备管理部湖北武汉430081 中交第二航务工程局有限公司工程装备技术部湖北武汉430081

多维时序拉矫力的幅值突变表征着扇形段机组的故障,多维时序数据的时间和空间复杂度对突变特征提取方法的准确率和效率提出了更高的要求。利用多维时序数据的时间和空间相似性,提出小波相关滤波结合主成分分析的多维时序突变特征提取方... 详细信息

多维时序拉矫力的幅值突变表征着扇形段机组的故障,多维时序数据的时间和空间复杂度对突变特征提取方法的准确率和效率提出了更高的要求。利用多维时序数据的时间和空间相似性,提出小波相关滤波结合主成分分析的多维时序突变特征提取方法。首先,将每一维时域含噪拉矫力分别变换到小波域,利用拉矫力的自相似性进行降噪;然后,将去噪后的拉矫力映射到正交空间中,利用多维拉矫力之间的互相似性,通过线性变换将多维拉矫力映射到一维,再根据一维特征曲线的统计特征确定阈值,提取突变特征;最后,应用基于时间的滑动窗口动态更新数据,实现状态的连续在线识别;通过现场实测数据分析表明,小波相关滤波-主成分分析模型对多维时序数据的突变特征提取的准确率和效率分别达到90.39%和97.56%。

关键词：扇形段多维时间序列主成分分析突变特征