创刊于1951年 月刊
ISSN 1005-2402
CN 11-3398/TH
主 管: 中国科学技术协会
主 办: 中国机械工程学会、北京机床研究所有限公司
主编: 黄正华
执行副主编: 谭弘颖
机床杂志社社长: 黄祖广
国内邮发代号: 2-636
国外代号: M397
境内定价: 18 元 , 全年 216 元
境外定价: 全年 180 美元
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2023, (9): 9-16.
doi: 10.19287/j.mtmt.1005-2402.2023.09.001
摘要:
静电监测是一种高灵敏的监测方式，能够更早监测到系统性能退化的发生，但静电信号微弱，在实际复杂环境中易受到工况变化干扰而降低其监测能力。在滚动轴承静电监测过程中，有效静电信号易被噪声淹没，故障特征难以提取。为解决上述问题，提出基于聚类收缩分段正交匹配追踪算法（cluster-contraction stagewise orthogonal matching pursuit，CcStOMP）稀疏表示的方法用于滚动轴承静电信号故障特征提取。该方法在分段正交匹配追踪算法（stagewise orthogonal matching pursuit，StOMP）中加入聚类收缩机制，在原子搜索过程中对所选原子进行二次过滤，更新支撑集，最后求解权值并更新残差对原始静电信号重构，提取滚动轴承故障特征成分，保持快速收敛性，同时提高了稀疏恢复的准确性。通过监测滚动轴承外圈和轴承滚子故障实测信号，与StOMP算法对比分析得出，CcStOMP算法具有更准确提取滚动轴承静电监测信号的故障特征的优点。
静电监测是一种高灵敏的监测方式，能够更早监测到系统性能退化的发生，但静电信号微弱，在实际复杂环境中易受到工况变化干扰而降低其监测能力。在滚动轴承静电监测过程中，有效静电信号易被噪声淹没，故障特征难以提取。为解决上述问题，提出基于聚类收缩分段正交匹配追踪算法（cluster-contraction stagewise orthogonal matching pursuit，CcStOMP）稀疏表示的方法用于滚动轴承静电信号故障特征提取。该方法在分段正交匹配追踪算法（stagewise orthogonal matching pursuit，StOMP）中加入聚类收缩机制，在原子搜索过程中对所选原子进行二次过滤，更新支撑集，最后求解权值并更新残差对原始静电信号重构，提取滚动轴承故障特征成分，保持快速收敛性，同时提高了稀疏恢复的准确性。通过监测滚动轴承外圈和轴承滚子故障实测信号，与StOMP算法对比分析得出，CcStOMP算法具有更准确提取滚动轴承静电监测信号的故障特征的优点。
2023, (9): 17-24.
doi: 10.19287/j.mtmt.1005-2402.2023.09.002
摘要:
针对滚动轴承发生故障时信息提取不充分、可用故障样本少等问题，文章提出一种改进的北方苍鹰优化算法（IMNGO）来优化变分模态分解（VMD）和支持向量机（SVM）进行小样本的轴承故障识别。首先使用云平台采集实验数据，然后利用IMNGO算法对VMD进行参数优化找到最佳的本征模态分量（IMF），构建特征向量能量谱和主元贡献图筛选最佳的IMF分量。然后将提取的特征信息导入到IMNGO优化后的SVM中进行轴承的小样本检测识别。经过IMNGO优化后，单工况下的识别准确率达到了99.20%，复杂工况下的识别准确率达到了94.45%。小样本数据下，文章提出的方法相对于传统的检测方法识别准确率有了大幅提升。
针对滚动轴承发生故障时信息提取不充分、可用故障样本少等问题，文章提出一种改进的北方苍鹰优化算法（IMNGO）来优化变分模态分解（VMD）和支持向量机（SVM）进行小样本的轴承故障识别。首先使用云平台采集实验数据，然后利用IMNGO算法对VMD进行参数优化找到最佳的本征模态分量（IMF），构建特征向量能量谱和主元贡献图筛选最佳的IMF分量。然后将提取的特征信息导入到IMNGO优化后的SVM中进行轴承的小样本检测识别。经过IMNGO优化后，单工况下的识别准确率达到了99.20%，复杂工况下的识别准确率达到了94.45%。小样本数据下，文章提出的方法相对于传统的检测方法识别准确率有了大幅提升。
2023, (9): 25-33.
doi: 10.19287/j.mtmt.1005-2402.2023.09.003
摘要:
针对在变工况中采集到的信号通常为非平稳信号，并且采集到的振动数据分布不一致等情况，提出了基于角域重采样的宽度迁移学习（ADR-BTL）算法，用于轴承故障诊断。首先将非平稳的时域振动信号转换为角域平稳信号，将平稳化处理后的信号进行特征提取，构建多域特征数据集，然后将不同工况下的源域数据和目标域数据通过平衡分布自适应（BDA）方法进行领域适配来减小域间的分布差异，最后构建宽度迁移学习模型。实验首先验证了角域重采样方法可以将振动信号进行平稳化处理，然后通过仿真样本分析得出BDA方法能够解决数据分布不一致问题，最后通过实验结果得出，提出的ADR-BTL识别率达到了98.9%，识别效果是最好的，证明了所提的方法在轴承故障诊断方面是有效的。
针对在变工况中采集到的信号通常为非平稳信号，并且采集到的振动数据分布不一致等情况，提出了基于角域重采样的宽度迁移学习（ADR-BTL）算法，用于轴承故障诊断。首先将非平稳的时域振动信号转换为角域平稳信号，将平稳化处理后的信号进行特征提取，构建多域特征数据集，然后将不同工况下的源域数据和目标域数据通过平衡分布自适应（BDA）方法进行领域适配来减小域间的分布差异，最后构建宽度迁移学习模型。实验首先验证了角域重采样方法可以将振动信号进行平稳化处理，然后通过仿真样本分析得出BDA方法能够解决数据分布不一致问题，最后通过实验结果得出，提出的ADR-BTL识别率达到了98.9%，识别效果是最好的，证明了所提的方法在轴承故障诊断方面是有效的。
2023, (9): 34-38, 51.
doi: 10.19287/j.mtmt.1005-2402.2023.09.004
摘要:
齿轮及其传动装置是现代机械装备的核心基础零部件，齿轮残余应力分布状态是影响其服役寿命的重要因素。文章以18CrNiMo7-6渗碳钢为研究对象，采用数值模拟与试验研究相结合的方法，研究了静压力、超声振幅和超声频率等超声滚压强化加工参数对试样表面残余应力的影响。结果表明超声滚压强化加工有效地改善了18CrNiMo7-6渗碳钢试样表面的残余应力，且随着静压力和超声振幅的增加，18CrNiMo7-6渗碳钢试样表面残余压应力、最大残余压应力和残余压应力场深度均得到显著提高。
齿轮及其传动装置是现代机械装备的核心基础零部件，齿轮残余应力分布状态是影响其服役寿命的重要因素。文章以18CrNiMo7-6渗碳钢为研究对象，采用数值模拟与试验研究相结合的方法，研究了静压力、超声振幅和超声频率等超声滚压强化加工参数对试样表面残余应力的影响。结果表明超声滚压强化加工有效地改善了18CrNiMo7-6渗碳钢试样表面的残余应力，且随着静压力和超声振幅的增加，18CrNiMo7-6渗碳钢试样表面残余压应力、最大残余压应力和残余压应力场深度均得到显著提高。
2023, (9): 39-43.
doi: 10.19287/j.mtmt.1005-2402.2023.09.005
摘要:
Ti2AlNb作为一种新型航空发动机关键材料，由于其高强度、刚度和蠕变抗力，使得它成为一种难加工材料。短电弧铣削（SEAM）是一种新型高效的放电加工方法，具有不受材料的硬度、强度和韧性制约等优点，已经成为难加工材料一种重要加工方法。文章以Ti2AlNb实验对象，采用钨铜和304不锈钢作为电极材料，使用直流电源研究了不同电压下SEAM的加工机理，分析了工件材料去除率（MRR）、表面粗糙度（Sa）、相对工具电极磨损率（RTWR）。此外，还对加工后Ti2AlNb的表面形态、元素分布和显微硬度进行了研究。实验结果表明，24 V电压下，钨铜电极与304不锈钢电极相比，MRR最高，为1 981 mm3/min；RTWR最低，相对电极损耗仅为0.82%。工件截面轮廓宽度尺寸绝对差异最小以及工件再铸层硬度接近母材硬度，有利于进一步加工。
Ti2AlNb作为一种新型航空发动机关键材料，由于其高强度、刚度和蠕变抗力，使得它成为一种难加工材料。短电弧铣削（SEAM）是一种新型高效的放电加工方法，具有不受材料的硬度、强度和韧性制约等优点，已经成为难加工材料一种重要加工方法。文章以Ti2AlNb实验对象，采用钨铜和304不锈钢作为电极材料，使用直流电源研究了不同电压下SEAM的加工机理，分析了工件材料去除率（MRR）、表面粗糙度（Sa）、相对工具电极磨损率（RTWR）。此外，还对加工后Ti2AlNb的表面形态、元素分布和显微硬度进行了研究。实验结果表明，24 V电压下，钨铜电极与304不锈钢电极相比，MRR最高，为1 981 mm3/min；RTWR最低，相对电极损耗仅为0.82%。工件截面轮廓宽度尺寸绝对差异最小以及工件再铸层硬度接近母材硬度，有利于进一步加工。
2023, (9): 44-51.
doi: 10.19287/j.mtmt.1005-2402.2023.09.006
摘要:
玻璃作为脆性材料，在磨削加工中极易发生碎裂、崩边等问题。文章以石英玻璃和微晶玻璃为研究对象，开展超声/非超声下磨削加工多因素试验，分析了磨削力和表面粗糙度影响因素的主次顺序和最优加工参数，研究了加工方式和参数、材料差异对两种玻璃磨削力和表面粗糙度的影响规律。研究结果表明：石英玻璃和微晶玻璃的磨削力和粗糙度都基本呈现随着主轴转速提高而减小、随着磨削深度的增加而增大、随着进给速度的提高而增大的趋势；相对于石英玻璃，微晶玻璃在相同的加工参数和加工方式下的磨削力和表面粗糙度值更大；相对于非超声工况，超声都可以显著减小两种玻璃的磨削力并对降低表面粗糙度起到一定作用；但是，超声加工对于微晶玻璃的磨削力抑制和表面粗糙度降低效果更明显。研究可为玻璃材料高效加工提供数据支撑。
玻璃作为脆性材料，在磨削加工中极易发生碎裂、崩边等问题。文章以石英玻璃和微晶玻璃为研究对象，开展超声/非超声下磨削加工多因素试验，分析了磨削力和表面粗糙度影响因素的主次顺序和最优加工参数，研究了加工方式和参数、材料差异对两种玻璃磨削力和表面粗糙度的影响规律。研究结果表明：石英玻璃和微晶玻璃的磨削力和粗糙度都基本呈现随着主轴转速提高而减小、随着磨削深度的增加而增大、随着进给速度的提高而增大的趋势；相对于石英玻璃，微晶玻璃在相同的加工参数和加工方式下的磨削力和表面粗糙度值更大；相对于非超声工况，超声都可以显著减小两种玻璃的磨削力并对降低表面粗糙度起到一定作用；但是，超声加工对于微晶玻璃的磨削力抑制和表面粗糙度降低效果更明显。研究可为玻璃材料高效加工提供数据支撑。
2023, (9): 52-59.
doi: 10.19287/j.mtmt.1005-2402.2023.09.007
摘要:
针对数控机床刀具健康状态特征提取不足以及识别准确率低等问题，提出了一种刀具健康状态监测方法。首先，利用改进完全集合经验模态分解（ICEEMDAN）和精细复合多尺度加权排列熵（RCMWPE）进行信号处理与特征提取，提取出能够表征刀具健康状态的特征信息；其次经t-SNE处理，实现特征信息的降维与融合；最后将获取的低维特征输入到构建的鲸鱼优化核极限学习机（WOA-KELM）健康状态识别模型，从而对刀具健康状态进行分类与识别。经实验验证表明，所提出的信号处理、特征提取以及状态识别模型在刀具健康状态监测方面取得了很好的成效，其状态识别准确率高达99.76%，能够高效、准确地对刀具磨损状态进行分类和识别。
针对数控机床刀具健康状态特征提取不足以及识别准确率低等问题，提出了一种刀具健康状态监测方法。首先，利用改进完全集合经验模态分解（ICEEMDAN）和精细复合多尺度加权排列熵（RCMWPE）进行信号处理与特征提取，提取出能够表征刀具健康状态的特征信息；其次经t-SNE处理，实现特征信息的降维与融合；最后将获取的低维特征输入到构建的鲸鱼优化核极限学习机（WOA-KELM）健康状态识别模型，从而对刀具健康状态进行分类与识别。经实验验证表明，所提出的信号处理、特征提取以及状态识别模型在刀具健康状态监测方面取得了很好的成效，其状态识别准确率高达99.76%，能够高效、准确地对刀具磨损状态进行分类和识别。
2023, (9): 60-65, 73.
doi: 10.19287/j.mtmt.1005-2402.2023.09.008
摘要:
以玻璃纤维增强复合塑料（GFRP）为试材，按照试验设计的切削速度（251.2、301.44、351.68、401.92、452.16 m/min）和进给速度（0.1、 0.2、 0.3、 0.4、 0.5 m/min），选用硬质合金刀具对GFRP进行了铣削开料试验，研究了切削速度和进给速度对铣削力、铣削温度和表面粗糙度的影响，并借助扫面电镜研究了GFRP表面损伤机理。结果表明：当增加切削速度时，铣削力和表面粗糙度逐渐降低，而铣削温度逐渐升高；当增加进给速度时，铣削温度升高、铣削力和表面粗糙度逐渐增大。均值分析得出进给速度对铣削力、铣削温度、表面粗糙度的影响大于主轴转速。GFRP表面损伤主要有树脂破坏和纤维破坏两种形式。
以玻璃纤维增强复合塑料（GFRP）为试材，按照试验设计的切削速度（251.2、301.44、351.68、401.92、452.16 m/min）和进给速度（0.1、 0.2、 0.3、 0.4、 0.5 m/min），选用硬质合金刀具对GFRP进行了铣削开料试验，研究了切削速度和进给速度对铣削力、铣削温度和表面粗糙度的影响，并借助扫面电镜研究了GFRP表面损伤机理。结果表明：当增加切削速度时，铣削力和表面粗糙度逐渐降低，而铣削温度逐渐升高；当增加进给速度时，铣削温度升高、铣削力和表面粗糙度逐渐增大。均值分析得出进给速度对铣削力、铣削温度、表面粗糙度的影响大于主轴转速。GFRP表面损伤主要有树脂破坏和纤维破坏两种形式。
2023, (9): 66-73.
doi: 10.19287/j.mtmt.1005-2402.2023.09.009
摘要:
针对复杂切削工况下钛合金结构件加工过程中刀具磨损监测的难题，提出基于主轴振动信号功率谱能量的刀具磨损监测方法。首先，在剔除振动信号原始数据异常点的基础上，通过功率谱分布提取反映刀具磨损退化过程的0～7f0频带能量指标、过齿频率基频f0和倍频3f0幅值等3个指标作为监测刀具退化过程的敏感指标。其次，提出基于结构件加工质量约束的刀具磨损失效阈值确定方法。最后，在钛合金槽腔结构件上验证了本方法的可行性。结果表明：相比于基于FFT谱、时域统计指标与小波包频带能量的刀具磨损监测方法，文章提出的复杂切削工况下的刀具磨损监测方法效果更加显著，可准确识别刀具的早期磨损。
针对复杂切削工况下钛合金结构件加工过程中刀具磨损监测的难题，提出基于主轴振动信号功率谱能量的刀具磨损监测方法。首先，在剔除振动信号原始数据异常点的基础上，通过功率谱分布提取反映刀具磨损退化过程的0～7f0频带能量指标、过齿频率基频f0和倍频3f0幅值等3个指标作为监测刀具退化过程的敏感指标。其次，提出基于结构件加工质量约束的刀具磨损失效阈值确定方法。最后，在钛合金槽腔结构件上验证了本方法的可行性。结果表明：相比于基于FFT谱、时域统计指标与小波包频带能量的刀具磨损监测方法，文章提出的复杂切削工况下的刀具磨损监测方法效果更加显著，可准确识别刀具的早期磨损。
2023, (9): 74-79.
doi: 10.19287/j.mtmt.1005-2402.2023.09.010
摘要:
当前切削表面粗糙度大多需要结合人工经验以及多次测试方法，加工质量难以得到保障。在充分发挥加工阶段历史参数作用的基础上，构建了磨损监测模型。同时为了满足算法精度以及响应速率的要求，引入了快速响应和逼近的自适应广义回归神经网络（AGRNN）进行粗糙度预测。研究结果表明：计算得到粗糙度预测数据和实际值相关系数达到R2=0.988，预测模型达到了理想的控制状态，预测精度满足调控标准，经过设备调节后可以继续缩短响应时间。在主轴转速1 000～2 000 r/min、进给量0.2～0.3 mm/r、轴向切深0.2～0.4 mm、径向切深1～5 mm范围内，AGRNN对应的磨损与粗糙度MAPE依次为3.685和2.236，低于卷积神经网络（CNN）、高斯过程回归（GPR）、支持向量机（SVM）和多元线性回归（MLR）4种算法，达到了理想预测效果，控制决策时间也明显缩短。
当前切削表面粗糙度大多需要结合人工经验以及多次测试方法，加工质量难以得到保障。在充分发挥加工阶段历史参数作用的基础上，构建了磨损监测模型。同时为了满足算法精度以及响应速率的要求，引入了快速响应和逼近的自适应广义回归神经网络（AGRNN）进行粗糙度预测。研究结果表明：计算得到粗糙度预测数据和实际值相关系数达到R2=0.988，预测模型达到了理想的控制状态，预测精度满足调控标准，经过设备调节后可以继续缩短响应时间。在主轴转速1 000～2 000 r/min、进给量0.2～0.3 mm/r、轴向切深0.2～0.4 mm、径向切深1～5 mm范围内，AGRNN对应的磨损与粗糙度MAPE依次为3.685和2.236，低于卷积神经网络（CNN）、高斯过程回归（GPR）、支持向量机（SVM）和多元线性回归（MLR）4种算法，达到了理想预测效果，控制决策时间也明显缩短。
2023, (9): 80-87.
doi: 10.19287/j.mtmt.1005-2402.2023.09.011
摘要:
针对高能耗企业能源消耗管理问题，设计了一种基于Lora传输的企业能耗监测与预测系统。系统由软、硬件两方面组成。硬件方面主要有智能仪表、Lora模块和LoraWAN网关，智能仪表进行采集能源消耗，Lora模块对采集数据进行接收与传输，同时采用以LoraWAN网关为中心节点的星形拓扑网络对平台服务器进行映射；软件方面采用B/S架构，整体以SpringBoot、Vue2作为主框架，Mybatis-plus作为ORM框架，通过Shiro进行权限控制。针对车间产生的大量能耗数据，设计了一种基于APSO-LSTM算法的预测模型对车间能耗值进行预测，进而为企业实现节约成本和低碳生产提供参考。测试结果表明，系统可视化效果良好，能耗预测准确性较高，有一定的应用价值。
针对高能耗企业能源消耗管理问题，设计了一种基于Lora传输的企业能耗监测与预测系统。系统由软、硬件两方面组成。硬件方面主要有智能仪表、Lora模块和LoraWAN网关，智能仪表进行采集能源消耗，Lora模块对采集数据进行接收与传输，同时采用以LoraWAN网关为中心节点的星形拓扑网络对平台服务器进行映射；软件方面采用B/S架构，整体以SpringBoot、Vue2作为主框架，Mybatis-plus作为ORM框架，通过Shiro进行权限控制。针对车间产生的大量能耗数据，设计了一种基于APSO-LSTM算法的预测模型对车间能耗值进行预测，进而为企业实现节约成本和低碳生产提供参考。测试结果表明，系统可视化效果良好，能耗预测准确性较高，有一定的应用价值。
2023, (9): 88-94.
doi: 10.19287/j.mtmt.1005-2402.2023.09.012
摘要:
为解决高铁吊弦预配智造单元组合大量通信协议采集数据，再集中传输到云端分析，面临的数据采集困难、响应时间延长等问题，基于边云协同框架，设计一种将单元设备融合到统一OPC UA架构进行通信的数据采集架构。采集到的数据在边缘就近预处理后协同到云端，云端结合电机振动数据特性，提出一种应用于边缘现场端到端的电机故障实时诊断方法。在腕臂预配生产线对所提方法进行应用验证，结果表明，该数据采集及故障分析方法具有通用性和高效性。
为解决高铁吊弦预配智造单元组合大量通信协议采集数据，再集中传输到云端分析，面临的数据采集困难、响应时间延长等问题，基于边云协同框架，设计一种将单元设备融合到统一OPC UA架构进行通信的数据采集架构。采集到的数据在边缘就近预处理后协同到云端，云端结合电机振动数据特性，提出一种应用于边缘现场端到端的电机故障实时诊断方法。在腕臂预配生产线对所提方法进行应用验证，结果表明，该数据采集及故障分析方法具有通用性和高效性。
2023, (9): 95-101.
doi: 10.19287/j.mtmt.1005-2402.2023.09.013
摘要:
在传统的单体架构中，制造执行系统的功能之间耦合程度高，难以快速地根据企业需求变化进行重构。为了提高制造执行系统的可重构性与可维护性，开展了面向微服务的制造执行系统关键技术研究，建立了基于微服务的系统多层架构，消除系统流程和业务逻辑之间耦合。文章提出了领域场景驱动的微服务划分技术，利用例图和数据表关系图建立用例数据调用模型，在此基础上计算数据表之间的关联度，利用Girvan-Newman（G-N）算法进行系统微服务划分，获得模块度最高的最优方案。最后以某轴承企业的制造执行系统作为应用实例进行了说明，能够根据用例图与数据表关系图得到模块度最高的制造执行系统微服务划分方案。
在传统的单体架构中，制造执行系统的功能之间耦合程度高，难以快速地根据企业需求变化进行重构。为了提高制造执行系统的可重构性与可维护性，开展了面向微服务的制造执行系统关键技术研究，建立了基于微服务的系统多层架构，消除系统流程和业务逻辑之间耦合。文章提出了领域场景驱动的微服务划分技术，利用例图和数据表关系图建立用例数据调用模型，在此基础上计算数据表之间的关联度，利用Girvan-Newman（G-N）算法进行系统微服务划分，获得模块度最高的最优方案。最后以某轴承企业的制造执行系统作为应用实例进行了说明，能够根据用例图与数据表关系图得到模块度最高的制造执行系统微服务划分方案。
2023, (9): 102-108, 137.
doi: 10.19287/j.mtmt.1005-2402.2023.09.014
摘要:
针对智能制造车间资源重调度快速响应的需求，以及隐性扰动难以测量捕捉的特点，提出了车间资源监测及重调度决策方法。首先利用支持向量机良好的连续监测性能，建立了资源异常状态监测模型；其次通过结合lasso回归算法和K近邻值分类算法提高SVM模型的预测值精准度，利用数据替代手段构建容错机制，保证系统异常时的短暂平稳运行；然后设计了车间资源重调度方式，通过历史案例数据训练分类器用于重调度方案抉择，指导智能制造车间在隐性扰动情况下的高效生产；最后，以实际车间隐性扰动为例，验证了所提的重调度决策方法的有效性。
针对智能制造车间资源重调度快速响应的需求，以及隐性扰动难以测量捕捉的特点，提出了车间资源监测及重调度决策方法。首先利用支持向量机良好的连续监测性能，建立了资源异常状态监测模型；其次通过结合lasso回归算法和K近邻值分类算法提高SVM模型的预测值精准度，利用数据替代手段构建容错机制，保证系统异常时的短暂平稳运行；然后设计了车间资源重调度方式，通过历史案例数据训练分类器用于重调度方案抉择，指导智能制造车间在隐性扰动情况下的高效生产；最后，以实际车间隐性扰动为例，验证了所提的重调度决策方法的有效性。
2023, (9): 109-114.
doi: 10.19287/j.mtmt.1005-2402.2023.09.015
摘要:
传统的铸件分拣检测由人工进行，其劳动强度大且容易因疲劳产生视觉误差以及有些铸件存在微小缺陷人眼难以识别，因而机器视觉技术在铸件分拣领域表现出了良好的应用前景。基于此，详细分析和探讨了机器视觉技术分拣检测系统的组成、关键技术以及机器视觉在缺陷检测和分拣机器人上的应用现状。最后对未来铸件分拣的发展趋势做出了展望。
传统的铸件分拣检测由人工进行，其劳动强度大且容易因疲劳产生视觉误差以及有些铸件存在微小缺陷人眼难以识别，因而机器视觉技术在铸件分拣领域表现出了良好的应用前景。基于此，详细分析和探讨了机器视觉技术分拣检测系统的组成、关键技术以及机器视觉在缺陷检测和分拣机器人上的应用现状。最后对未来铸件分拣的发展趋势做出了展望。
2023, (9): 115-121.
doi: 10.19287/j.mtmt.1005-2402.2023.09.016
摘要:
焊接特征点的自动提取是机器人自主规划焊接路径的关键。传统的焊接通常需要示教焊接中间点，当工件更改或装配出现误差时，通常需要重新进行示教，导致焊接效率较低。文章提出了一种基于单目相机的焊接特征点自动化提取的方法，首先采用双边滤波平滑图像；随后运用Sobel算子计算像素的梯度，以图像的平均灰度值为阈值进行二值化；接着通过闭运算填充细小孔洞并连接间断的细小轮廓线；使用改进的轮廓跟踪算子消除图像上的残留噪声；采用平均法从图像上提取特征点；然后通过相机标定将特征点从像素坐标系转换到用户坐标系。采取不同形状的平面薄板对接焊缝工件进行特征点提取实验，通过对比特征点与激光传感器采集得到的焊缝坡口中心点在用户坐标系y轴方向上的差值，获得混合型焊缝、直线型焊缝、曲线型焊缝的平均误差分别为0.45 mm、0.23 mm、0.42 mm，表明该方法能够从图像中自动识别焊缝并提取焊接特征点，免除焊接系统的示教环节。
焊接特征点的自动提取是机器人自主规划焊接路径的关键。传统的焊接通常需要示教焊接中间点，当工件更改或装配出现误差时，通常需要重新进行示教，导致焊接效率较低。文章提出了一种基于单目相机的焊接特征点自动化提取的方法，首先采用双边滤波平滑图像；随后运用Sobel算子计算像素的梯度，以图像的平均灰度值为阈值进行二值化；接着通过闭运算填充细小孔洞并连接间断的细小轮廓线；使用改进的轮廓跟踪算子消除图像上的残留噪声；采用平均法从图像上提取特征点；然后通过相机标定将特征点从像素坐标系转换到用户坐标系。采取不同形状的平面薄板对接焊缝工件进行特征点提取实验，通过对比特征点与激光传感器采集得到的焊缝坡口中心点在用户坐标系y轴方向上的差值，获得混合型焊缝、直线型焊缝、曲线型焊缝的平均误差分别为0.45 mm、0.23 mm、0.42 mm，表明该方法能够从图像中自动识别焊缝并提取焊接特征点，免除焊接系统的示教环节。
2023, (9): 122-130.
doi: 10.19287/j.mtmt.1005-2402.2023.09.017
摘要:
针对砂轮修整机在恶劣环境下无法对砂轮轮廓形状进行实时检测的问题，搭建了一种基于机器视觉的砂轮轮廓形状检测系统。使用基于边缘检测的背景分割算法设置ROI区域，图像在ROI内进行轮廓提取和三次样条插值补偿，获得完整的轮廓形状，再使用高斯拟合法进行亚像素边缘提取，获得更高精度的轮廓图像。实验表明：本系统可对光照变化范围在−200～150 Lux，轮廓缺失比少于25%的轮廓曲线进行完全补偿，单次图像处理用时在160 ms之内，用于准确度检测的图像质量指数、像素值平方根误差、结构相似度、峰值信噪比的均值分别为0.550 0、7 803、7.24、0.037 0，可实现加工过程中对砂轮轮廓形状的在线检测。
针对砂轮修整机在恶劣环境下无法对砂轮轮廓形状进行实时检测的问题，搭建了一种基于机器视觉的砂轮轮廓形状检测系统。使用基于边缘检测的背景分割算法设置ROI区域，图像在ROI内进行轮廓提取和三次样条插值补偿，获得完整的轮廓形状，再使用高斯拟合法进行亚像素边缘提取，获得更高精度的轮廓图像。实验表明：本系统可对光照变化范围在−200～150 Lux，轮廓缺失比少于25%的轮廓曲线进行完全补偿，单次图像处理用时在160 ms之内，用于准确度检测的图像质量指数、像素值平方根误差、结构相似度、峰值信噪比的均值分别为0.550 0、7 803、7.24、0.037 0，可实现加工过程中对砂轮轮廓形状的在线检测。
2023, (9): 131-137.
doi: 10.19287/j.mtmt.1005-2402.2023.09.018
摘要:
三维编织碳纤维增强铝基复合材料（以下简称为3D-CF/Al复合材料）因内部存在由连续碳纤维束构成的空间网状结构，具有更高的比强度、比刚度、抗冲击损伤和抗裂纹扩展能力。文章综述了编织结构和制备工艺参数对3D-CF/Al复合材料力学性能的影响以及关于其细观结构建模与力学分析方面的研究进展，并针对3D-CF/Al复合材料的设计、制备与应用的关联环节，提出一种宏细观结构与力学协同的理论构想，以期实现复合材料的数字化设计、制造与性能预测。
三维编织碳纤维增强铝基复合材料（以下简称为3D-CF/Al复合材料）因内部存在由连续碳纤维束构成的空间网状结构，具有更高的比强度、比刚度、抗冲击损伤和抗裂纹扩展能力。文章综述了编织结构和制备工艺参数对3D-CF/Al复合材料力学性能的影响以及关于其细观结构建模与力学分析方面的研究进展，并针对3D-CF/Al复合材料的设计、制备与应用的关联环节，提出一种宏细观结构与力学协同的理论构想，以期实现复合材料的数字化设计、制造与性能预测。
2023, (9): 138-145.
doi: 10.19287/j.mtmt.1005-2402.2023.09.019
摘要:
随着现代工业数字化发展，机器人等控制技术被重视并飞速发展，其中机械臂作为核心部件，其轨迹跟踪控制尤为重要。永磁同步电机（PMSM）具有快速、准确和稳定的伺服定位功能，逐渐成为机械臂的载体。由于传统伺服位置定位控制难以满足机械臂位置精度高、抗扰动能力强的要求，并存在调节参数多、速度不可控的缺点。针对这些问题，提出负载估计的PMSM指定位置速度跟踪的自抗扰反推控制方法。该方法在实现伺服位置定位的前提下，减少调节参数的数量，增加了速度控制量，增强了控制系统对电机内部参数变化的自抗扰性，同时可以根据机械臂质量的变化进行快速调整，提高位置控制的灵活性和可靠性。通过仿真和实验结果验证，该方法均具有较好的位置定位能力和抗干扰能力，验证了所提策略的有效性和可行性。
随着现代工业数字化发展，机器人等控制技术被重视并飞速发展，其中机械臂作为核心部件，其轨迹跟踪控制尤为重要。永磁同步电机（PMSM）具有快速、准确和稳定的伺服定位功能，逐渐成为机械臂的载体。由于传统伺服位置定位控制难以满足机械臂位置精度高、抗扰动能力强的要求，并存在调节参数多、速度不可控的缺点。针对这些问题，提出负载估计的PMSM指定位置速度跟踪的自抗扰反推控制方法。该方法在实现伺服位置定位的前提下，减少调节参数的数量，增加了速度控制量，增强了控制系统对电机内部参数变化的自抗扰性，同时可以根据机械臂质量的变化进行快速调整，提高位置控制的灵活性和可靠性。通过仿真和实验结果验证，该方法均具有较好的位置定位能力和抗干扰能力，验证了所提策略的有效性和可行性。
2023, (9): 146-153.
doi: 10.19287/j.mtmt.1005-2402.2023.09.020
摘要:
为探索提高机床综合性能的新途径，提出了采用钢-聚丙烯纤维增强人造花岗岩复合材料（steel-polypropylene fiber reinforced artificial granite，SPFRAG）代替铸铁制作机床床身的方案。以某车床床身为基础，运用中心复合实验设计法和Kriging插值法建立响应面模型，通过对各设计变量进行灵敏度分析确定权重占比；基于多目标遗传算法（multi-objective genetic algorithm，MOGA），以床身质量和一阶固有频率为约束条件、以最大总位移变形量和最大等效应力为优化目标，对复合材料床身结构进行了设计，并对优化后的床身结构经有限元软件进行动静态性能分析。结果表明：SPFRAG床身静、动态特性均优于铸铁床身，为复合材料床身结构设计提供了理论依据。
为探索提高机床综合性能的新途径，提出了采用钢-聚丙烯纤维增强人造花岗岩复合材料（steel-polypropylene fiber reinforced artificial granite，SPFRAG）代替铸铁制作机床床身的方案。以某车床床身为基础，运用中心复合实验设计法和Kriging插值法建立响应面模型，通过对各设计变量进行灵敏度分析确定权重占比；基于多目标遗传算法（multi-objective genetic algorithm，MOGA），以床身质量和一阶固有频率为约束条件、以最大总位移变形量和最大等效应力为优化目标，对复合材料床身结构进行了设计，并对优化后的床身结构经有限元软件进行动静态性能分析。结果表明：SPFRAG床身静、动态特性均优于铸铁床身，为复合材料床身结构设计提供了理论依据。
2023, (9): 154-161.
doi: 10.19287/j.mtmt.1005-2402.2023.09.021
摘要:
针对多轴数控砂带磨床的几何装配模型进行预处理，定义辅助坐标系与机床运动轴初始位置，分析机床工作台群组与刀具群组，将各运动轴的运动（平移、旋转）有序串联起来得到该磨床的运动学链。在机床运动学链的基础上推导坐标变换矩阵，获得磨床后置处理算法，构建后置处理坐标转换函数，基于MATLAB实现后置处理器的开发。最后，以宽弦空心风扇叶片为验证对象，通过VERICUT虚拟仿真环境和实机环境验证该后置处理算法的正确性。
针对多轴数控砂带磨床的几何装配模型进行预处理，定义辅助坐标系与机床运动轴初始位置，分析机床工作台群组与刀具群组，将各运动轴的运动（平移、旋转）有序串联起来得到该磨床的运动学链。在机床运动学链的基础上推导坐标变换矩阵，获得磨床后置处理算法，构建后置处理坐标转换函数，基于MATLAB实现后置处理器的开发。最后，以宽弦空心风扇叶片为验证对象，通过VERICUT虚拟仿真环境和实机环境验证该后置处理算法的正确性。
2023, (9): 162-166.
doi: 10.19287/j.mtmt.1005-2402.2023.09.022
摘要:
对永磁式磁流变传动装置进行了传动特性分析。传动装置采用圆筒型工作结构且励磁源设置为永磁体内置式，通过特有的导磁柱结构干扰工作区域处的流场，并增强工作区域处的磁场强度。在剪切-挤压的共同作用下能够更大程度地发挥出磁流变传动装置输出扭矩的能力。建立模型分析传动装置的输出转矩值的影响因素，研制了磁流变传动装置样机，并对样机进行了静载特性、调速特性和调矩特性的测试。结果表明：设计的传动装置可以持续稳定地传递力矩。磁场强度的增加会有效地调节输出转速。当磁场强度一定时，整个传动装置的输出转矩与电机输入速度呈现出一定的线性关系，表现为输出转矩持续且稳定。
对永磁式磁流变传动装置进行了传动特性分析。传动装置采用圆筒型工作结构且励磁源设置为永磁体内置式，通过特有的导磁柱结构干扰工作区域处的流场，并增强工作区域处的磁场强度。在剪切-挤压的共同作用下能够更大程度地发挥出磁流变传动装置输出扭矩的能力。建立模型分析传动装置的输出转矩值的影响因素，研制了磁流变传动装置样机，并对样机进行了静载特性、调速特性和调矩特性的测试。结果表明：设计的传动装置可以持续稳定地传递力矩。磁场强度的增加会有效地调节输出转速。当磁场强度一定时，整个传动装置的输出转矩与电机输入速度呈现出一定的线性关系，表现为输出转矩持续且稳定。
2023, (9): 167-174.
doi: 10.19287/j.mtmt.1005-2402.2023.09.023
摘要:
吸能盒高径比大，需多道次拉深成形，拉深系数对吸能盒成形质量影响重大，为客观合理确定每道次的拉深系数，提出一种基于BSO-BP神经网络的吸能盒多道次拉深系数优选方法。以某型汽车吸能盒为研究对象，将吸能盒的最大减薄率和FLD成形安全域占比作为成形质量评判标准。首先，以每道次拉深系数作为实验因素，应用拉丁超立方实验设计方法并结合有限元分析技术建立实验样本；其次，基于天牛群优化算法（BSO）优化BP神经网络的权重和阈值，建立多道次拉深系数的BSO-BP神经网络模型；再次，应用多目标粒子群算法（MOPSO）在建立的BSO-BP神经网络模型内进行寻优计算获得满足成形质量评判标准的最优多道次拉深系数值；最后，经过实际生产验证了所提方法的有效性，可为工程中深拉深制品的拉深系数客观合理确定提供一种可供参考的新方法。
吸能盒高径比大，需多道次拉深成形，拉深系数对吸能盒成形质量影响重大，为客观合理确定每道次的拉深系数，提出一种基于BSO-BP神经网络的吸能盒多道次拉深系数优选方法。以某型汽车吸能盒为研究对象，将吸能盒的最大减薄率和FLD成形安全域占比作为成形质量评判标准。首先，以每道次拉深系数作为实验因素，应用拉丁超立方实验设计方法并结合有限元分析技术建立实验样本；其次，基于天牛群优化算法（BSO）优化BP神经网络的权重和阈值，建立多道次拉深系数的BSO-BP神经网络模型；再次，应用多目标粒子群算法（MOPSO）在建立的BSO-BP神经网络模型内进行寻优计算获得满足成形质量评判标准的最优多道次拉深系数值；最后，经过实际生产验证了所提方法的有效性，可为工程中深拉深制品的拉深系数客观合理确定提供一种可供参考的新方法。
2023, (9): 175-180.
doi: 10.19287/j.mtmt.1005-2402.2023.09.024
摘要:
针对航天器薄壁舱体减轻槽底面加工壁厚精度难以保证以及加工效率低下的问题，基于超声测头对薄壁件壁厚进行在线测量和补偿加工方法研究。首先，利用超声测头测量获取减轻槽底壁厚度和外轮廓度，对外轮廓度偏差和厚度偏差同时补偿，设计补偿值计算和优选方法，计算得到对应减轻槽补偿值，然后，通过对NX编程软件后处理开发，将补偿值自动补偿到数控加工程序中，实现薄壁特征壁厚自动在机测量和补偿加工，提高加工效率和质量稳定性。
针对航天器薄壁舱体减轻槽底面加工壁厚精度难以保证以及加工效率低下的问题，基于超声测头对薄壁件壁厚进行在线测量和补偿加工方法研究。首先，利用超声测头测量获取减轻槽底壁厚度和外轮廓度，对外轮廓度偏差和厚度偏差同时补偿，设计补偿值计算和优选方法，计算得到对应减轻槽补偿值，然后，通过对NX编程软件后处理开发，将补偿值自动补偿到数控加工程序中，实现薄壁特征壁厚自动在机测量和补偿加工，提高加工效率和质量稳定性。
2023, (9): 181-188.
doi: 10.19287/j.mtmt.1005-2402.2023.09.025
摘要:
砂型成形机用于加工复杂砂型零件，成形机几何误差为21项，且各个误差项目对于不同零件加工要素的影响程度有较大区别。因此，文章提出识别典型零件加工要素的关键几何误差及相关补偿，通过补偿提高砂型件加工精度。以砂型成形机所加工砂型件的典型加工要素为例，第一，典型加工要素包含圆柱台、圆锥台、菱形台和斜四方台4个典型加工要素；第二，基于误差灵敏度分析识别出典型加工要素对应的关键几何误差；最后，按照典型零件加工要素进行有针对性地补偿。在CAMTC-SMM2000砂型成形机上进行了实验验证，识别得到的关键几何误差灵敏度影响因子之和均大于90%，实施误差补偿后4个典型零件加工要素的加工精度提高了55%～70%。结果表明该方法能有效识别不同零件加工要素下的关键几何误差，提高了砂型件的加工精度。
砂型成形机用于加工复杂砂型零件，成形机几何误差为21项，且各个误差项目对于不同零件加工要素的影响程度有较大区别。因此，文章提出识别典型零件加工要素的关键几何误差及相关补偿，通过补偿提高砂型件加工精度。以砂型成形机所加工砂型件的典型加工要素为例，第一，典型加工要素包含圆柱台、圆锥台、菱形台和斜四方台4个典型加工要素；第二，基于误差灵敏度分析识别出典型加工要素对应的关键几何误差；最后，按照典型零件加工要素进行有针对性地补偿。在CAMTC-SMM2000砂型成形机上进行了实验验证，识别得到的关键几何误差灵敏度影响因子之和均大于90%，实施误差补偿后4个典型零件加工要素的加工精度提高了55%～70%。结果表明该方法能有效识别不同零件加工要素下的关键几何误差，提高了砂型件的加工精度。
2023, (9): 189-195.
doi: 10.19287/j.mtmt.1005-2402.2023.09.026
摘要:
为了研究VC作为晶粒生长抑制剂对原位生成WC增强镍基涂层的影响，在H13钢表面分别制备了VC含量为0.1%、1.5%、2%的WC增强镍基涂层。熔覆试样经过切割、磨抛、腐蚀处理后，分别采用扫描电镜（SEM）、X射线衍射仪（XRD）、能谱仪（EDS）、显微硬度计、摩擦磨损试验机进行组织、物相、硬度、摩擦磨损性能的分析和测试。结果表明，VC抑制WC颗粒生长的效果显著。随着VC含量的增多，WC颗粒逐渐细化、涂层组织均匀细密。VC抑制剂减缓WC溶解-析出过程以及降低WC表面能是抑制WC晶粒生长的重要原因。随着VC的加入，WC硬质相的生成被抑制，含钒物质增多。WC增强镍基涂层的硬度随VC含量的增加而提高，但当VC含量大于1.5%时，涂层杂质相增多，WC含量减少而导致涂层硬度下降。当VC含量为1.5%时，能有效细化晶粒，提高涂层硬度。添加VC抑制剂的WC增强镍基涂层摩擦磨损性能更优，磨损机理主要为粘着磨损、脆性剥落和磨粒磨损。
为了研究VC作为晶粒生长抑制剂对原位生成WC增强镍基涂层的影响，在H13钢表面分别制备了VC含量为0.1%、1.5%、2%的WC增强镍基涂层。熔覆试样经过切割、磨抛、腐蚀处理后，分别采用扫描电镜（SEM）、X射线衍射仪（XRD）、能谱仪（EDS）、显微硬度计、摩擦磨损试验机进行组织、物相、硬度、摩擦磨损性能的分析和测试。结果表明，VC抑制WC颗粒生长的效果显著。随着VC含量的增多，WC颗粒逐渐细化、涂层组织均匀细密。VC抑制剂减缓WC溶解-析出过程以及降低WC表面能是抑制WC晶粒生长的重要原因。随着VC的加入，WC硬质相的生成被抑制，含钒物质增多。WC增强镍基涂层的硬度随VC含量的增加而提高，但当VC含量大于1.5%时，涂层杂质相增多，WC含量减少而导致涂层硬度下降。当VC含量为1.5%时，能有效细化晶粒，提高涂层硬度。添加VC抑制剂的WC增强镍基涂层摩擦磨损性能更优，磨损机理主要为粘着磨损、脆性剥落和磨粒磨损。
2023, (9): 196-200.
doi: 10.19287/j.mtmt.1005-2402.2023.09.027
摘要:
针对磨削加工过程中磨削温度高、表面质量差以及砂轮使用寿命低等问题，从运动学和切削力两方面分析了切向超声辅助磨削加工机理。以Ti6Al4V为工件材料，通过对比实验研究了超声振幅、磨削深度、进给速度与主轴转速对材料表面粗糙度的影响。实验结果表明：与单一磨削加工相比，引入超声振动后材料表面粗糙度Ra降低25%～40%，材料表面凹坑明显减少，表面形貌发生显著变化。随着振幅的升高材料表面粗糙度减小，最大降幅为40%；粗糙度随着转速的升高而降低，降低幅度为25%。证明了超声振动的引入可以减小粗糙度，提高磨削加工工件的表面质量。研究结果为磨削加工中参数的选择提供指导意义。
针对磨削加工过程中磨削温度高、表面质量差以及砂轮使用寿命低等问题，从运动学和切削力两方面分析了切向超声辅助磨削加工机理。以Ti6Al4V为工件材料，通过对比实验研究了超声振幅、磨削深度、进给速度与主轴转速对材料表面粗糙度的影响。实验结果表明：与单一磨削加工相比，引入超声振动后材料表面粗糙度Ra降低25%～40%，材料表面凹坑明显减少，表面形貌发生显著变化。随着振幅的升高材料表面粗糙度减小，最大降幅为40%；粗糙度随着转速的升高而降低，降低幅度为25%。证明了超声振动的引入可以减小粗糙度，提高磨削加工工件的表面质量。研究结果为磨削加工中参数的选择提供指导意义。
