In view of a series of problems in the development process of the traditional EMU bogie instability detection system,such as poor design data traceability,low model reusability,difficulty in ensuring the consistency of design information,and lack of overall system design concept,the model-based system engineering(MBSE)is applied to the design of the bogie instability detection system of the EMU in this paper.Based on Arcadia's modeling method,combined with the function definition analysis method,the architecture design of the bogie instability detection system of the EMU is carried out.The architecture model from"black box"to"white box"of its instability detection system is established through four levels of operation analysis,system analysis,logical architecture analysis and physical architecture analysis,and the function is defined and analyzed by identifying the function,expressing the function and evaluating the function.And the logic correctness of the final architecture is verified by means of state machine simulation.The research shows that in the process of designing the structure of the EMU bogie instability detection system,the model established by the MBSE method has good traceability and reusability,and the overall design of the system can be carried out in the early design stage to reduce decision-making risks,has a positive role in promoting the research and development of EMU bogies.
Composite damage failure form is various,the damage failure forms including laminated plate damage,colloid crack extension and interface debonding.To investigate damage of laminates,colloid crack propagation,interface delamination inherent relations among the three kinds of damage failure,the hybrid bending(MMB)fracture finite element model is firstly established by using ABAQUS/Explicit software,by comparing the simulation and experimental results,which proves the accuracy of MMB model.Then,the internal relationship among the three failure modes was studied by combining the Hashin failure criterion,extended finite Element method(XFEM)and cohesive force model(CZM).The results show that the damage of laminates can not only affect the time of interface viscous separation failure,but also affect the crack propagation path in colloid,which provides a certain reference for numerical analysis of the damage problem of composites.
本刊由西北工业大学主办,1981 年创刊,月刊,向国内外公开发行. 本刊是中文核心期刊、中国科学引文数据库(CSCD)核心期刊、中国科技信息研究所选定的科技论文统计源期刊. 1) 本刊刊登的学术论文主要包括:机械科学与技术的理论研究,设计计算,机构分析,实验研究,涉及机械工程的新方法、新工艺、新材料、新设备,CAD/CAM及机电一体化、学科发展前沿的领先成果.
According to the process and characteristics of the gangue sorting,a grasping trajectory planning scheme for the cable-driven gangue sorting robot was proposed.The kinematic model of the cable-driven gangue sorting robot was firstly expounded,and the accuracy of the model was verified by simulation,which provided a basis forjudging whether the trajectory of the end grab conforms to the change rule of the cable length.According to the characteristics of synchronous movement of the gangues and belt conveyor,the position of the gangue bin and the workspace geometric center,the grasping trajectory of the end grab was then planned four sections,namely as start,preparation,gangue grab,and gangue disposal sections.According to the different motion characteristics of the above sections,the S-type velocity curve,quintic polynomial and the combination of both were used to plan the motion of the end grab.The planned trajectory scheme was finally simulated and analyzed.The results showed that the trajectory,velocity and acceleration of the end grab were continuous,the change of cable length was smooth and continuous,and the trajectory parameters determined by the above method could adapt to the different distribution of gangue on the belt conveyor.
针对当前连续型机器人的运动学逆解求解复杂、低效这一问题,提出了一种基于平面圆弧法的运动学建模方法,其具有运动学逆解求解简单、高效的特点.利用该方法在平面内拟合连续型机器人的弯曲运动形状,建立其运动学模型,分析其驱动空间、关节空间和操作空间的映射关系,并描述其工作空间.分析连续型机器人在平面内弯曲形状的几何约束,建立关节空间变量之间的数学关系,降低求解复杂逆运动学问题的难度.对机器人末端执行器的位置和驱动线长度变化曲线进行仿真分析,求解逆运动学的有效解,并研制原理样机进行样机实验,实验表明该运动学模型的正确性以及逆运动学求解方法的有效性.
针对传统机械臂的遥操作控制直观性不强、操作繁琐等问题,本文提出了一种基于光学运动捕捉的机械臂遥操作控制方法.建立了运动捕捉系统与机械臂的标定模型,实现了坐标系之间的转换;在ROS-kinetic中建立服务器和客户端,实现了不同系统数据之间相互转化与实时传输.通过在引导机械臂末端粘贴标记点、构建刚体的方式进行跟踪试验,结果表明该方法降低了主端的复杂程度,在保证从端操作精度的情况下,可实时地完成六自由度机械臂遥操作任务,方法操作简单、可移植性和可扩展性强.
针对重型机械臂的电液驱动系统因非线性、参数时变等因素引起的控制精度下降问题,提出了一种基于RBF神经网络辨识动态负载的反步控制策略.以某锚杆钻车重型机械臂的电液系统为例,建立了系统的数学模型,将其分解为系统内部状态反馈、控制器驱动及外部负载驱动这 3 个动力学部分.考虑电液系统内部参数变化的缓慢性,通过离线辨识的方法,得到系统内部状态反馈中的标称模型参数.控制器的设计采用反步法,其输出计算需要对外部负载进行辨识,对此采用RBF神经网络进行动态负载辨识,辨识与控制的动态过程及设计原则依据Lyapunov稳定性原理.仿真与实验结果表明:所设计的控制算法有效提高了机械臂的位置跟踪精度,具有响应速度快、轨迹误差小的特点;控制器输出的控制量也相对较小和平滑.
针对不同负载下滚动轴承故障诊断准确率不高和样本稀缺的问题,本文提出了一种基于粒子群优化的半监督迁移学习(PSO-SSTCA)算法.在迁移学习算法的基础上,引入希尔伯特-施密特独立性系数(HSIC)增强迁移学习过程中不同数据标签的依赖性,加入粒子群优化算法自适应寻找多核函数的最优系数,缩小数据集的类内间距,并利用K-近邻算法进行不同负载间滚动轴承的故障诊断.对 4 种不同负载工况下的滚动轴承振动信号进行分析,结果表明:在单-单、多-单负载工况下,PSO-SSTCA算法的平均准确率分别为 85.92%与 88%,与重构信号相比分别提高了 10.75%与19.42%.该方法有效地为机械设备的状态监测与故障诊断提供了技术支撑.
针对道岔转辙设备故障频发,且工作人员无法准确评估及预测其健康状态的问题,进行结合SOM-LSTM混合神经网络的道岔转辙设备健康状态评估及预测方法研究.首先,依据道岔动作功率曲线特点分三段提取其时域特征参数,利用自组织映射神经网络(Self organizing map,SOM)中最小量化误差求解道岔转辙设备健康因子(Health index,HI);其次,运用长短时记忆神经网络(Long short term memory,LSTM)算法预测道岔转辙设备后续健康因子曲线;最后,利用现场采集数据,对算法的有效性进行验证.实验结果表明:SOM方法可有效追踪道岔转辙设备健康状态变化规律,实现对健康因子的快速准确计算;相较于误差反向传播神经网络(Back propagation,BP神经网络)和循环神经网络(Recurrent neural network,RNN神经网络),LSTM算法预测效果较好,准确度提升,对道岔转辙设备的健康管理具有一定的指导意义.
针对冗余度双臂机器人协调操作过程中机械臂本体避障及躲避环境障碍问题,提出了基于冗余机械臂自运动特性的双臂机器人协作策略下实时避障算法.首先,利用障碍物在机械臂连杆上的投影矢量筛选掉不会避碰杆件,再计算可能避碰杆件与障碍物的最短距离;其次,根据双臂协作的运动学约束关系,得到冗余度双臂机器人协调搬运避障的运动学逆解;再次,引入梯度"安全距离"和两个避障因子,实时改变机械臂的避障速度,使机器人末端完成协作任务以及双臂实时自避碰及躲避环境障碍物的任务;最后,利用冗余度双臂机器人进行仿真及实验.结果表明:双臂机器人末端执行器执行协作任务的同时机器人双臂可以躲避障碍物,且各关节运动连续、平稳.
为准确识别滚动轴承当前故障状态,提出一种集合经验模态分解(EEMD)、特征选择与t-分布邻域嵌入(t-SNE)的诊断方法.采用EEMD分解故障信号获得若干本征模态函数(IMF),采用峭度准则筛选有效IMF分量并重构;求出重构信号的高维时、频域特征矩阵并对其归一化,采用t-SNE算法获得对故障状态更敏感的低维特征矩阵;将特征矩阵输入粒子群优化的最小二乘支持向量机(LSSVM)中,实现轴承的故障识别与诊断.采用实验分析并对比几种典型的降维法,证明了t-SNE的优越性,所提方法可以实现故障状态的 100%识别,验证了该方法的有效性.
针对机器人位姿标定模型中位置和姿态数据的权重不合理导致参数识别精度低甚至发散问题,给出一种直接基于末端位置坐标测量的机器人位姿标定方法,避免了位置和姿态数据量级不同对参数识别精度的影响.采用指数积方法,建立一种包含 3 点位置信息的机器人运动学模型.通过对运动学模型取微分,利用指数映射微分公式推导出机器人末端 3 点位置误差与几何参数误差之间映射关系的显示表达并给出参数误差识别方法.采用激光跟踪仪作为测量设备,以UR5 机器人为标定对象进行运动学参数标定和验证试验.试验结果表明,机器人末端位置误差模和姿态误差模的平均值分别降低了 90%和 92%.
针对高端电动开启车门锁多工况下多支链主被动运动相容及力柔顺需求,基于变拓扑柔顺副提出了新型电动开启空间柔顺机构,该柔顺机构可实现运动空间相容、具有力顺应特征.依汽车门锁原动件、限位不同情况自动切换 4 种运动模式适应上解保险、开启门锁等不同工况;以含槽连杆槽内端点作为连杆特征点,研究该多模式空间柔顺机构的连杆空间轨迹、力柔顺特征、模式切换特征;根据特征点电动开启过程的相图与轨迹可视化分析,发现柔顺副扭簧刚度kT是影响机构运动稳定性关键因素.提出将最大Lyapunov指数作为柔顺机构动力系统稳定性的评价指标,以带时标连杆特征点三维轨迹构造时变位移序列,用Wolf算法计算其最大Lyapunov指数,进行空间柔顺机构运动稳定性衡量,最终优选得到柔顺副刚度kT值,确保了机构运动稳定性.
针对矿井非结构化、形状狭长的地形结构以及传统BRRT算法规划路径曲折、转折点较多等路径质量较差问题,提出一种基于B样条-APF-BRRT算法的矿井救援机器人路径规划方法.首先根据BRRT路径中产生的目标点和矿井环境中障碍物信息,引入APF目标引力的思想,构建人工势场;然后利用Douglas-Peuker算法进行分线段处理,重新提取关键节点;最后使用B样条函数进行光滑拟合获得路径,减少了APF-BRRT算法所得路径的转折点和长度.对B样条-APF-BRRT算法进行实验,结果表明改进算法所获路径转折点和长度都明显优于BRRT算法,在矿井狭窄巷道中,相对于BRRT算法,B样条-APF-BRRT方法产生的路径更加平滑,转折次数减少到 9 次,路径长度减少了 7.73%.
通过根切试验获得了大量锯齿形切屑根部样本,对样本进行金相处理之后得到了清晰的锯齿形切屑根部组织图片,基于切屑根部组织的变形特征,分析了锯齿形切屑的形成过程及机理,并建立了锯齿形切屑形成过程模型.研究结果表明:锯齿形切屑形成过程可分为第 1 变形区内剪切挤压变形积累和初步剪切面的形成阶段、切屑自由表面与切削层自由表面分离即剪切面的形成阶段、第 1 和第 2 变形区内锯齿单元发生整体集中剪切滑移阶段;锯齿形切屑的形成是由于第 1 变形区内靠近刀尖处材料发生热塑性失稳导致;绝热剪切带内部和切削层表面处有裂纹产生,裂纹产生于锯齿单元整体剪切滑移阶段,并且靠近切削层表面处更容易产生裂纹.
刀具状态监测是实现加工过程智能化的关键技术之一,其状态直接影响到工件的表面质量和加工效率.在切削加工过程中刀具的细微崩刃不易察觉但却对工件表面质量影响较大,针对该问题提出了一种基于多尺度卷积胶囊网络的方法实现刀具破损状态监测.首先通过采集振动信号来表征刀具的状态,然后在模型中通过多尺度卷积层初步提取信号特征,随后将特征胶囊化输入胶囊层中进一步挖掘特征中的隐藏信息,最终通过分类层识别刀具在不同切削参数下是否发生细微崩刃.实验结果表明,该方法能够在噪声环境中准确识别不同切削参数下切削刃是否微崩,并且识别精度优于卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)和宽核卷积神经网络(Convolution neural network with wide first-layer kernels,WDCNN).
在实际智能设备的故障诊断中,往往很难获得大量的故障样本,这对基于机器学习的故障诊断的分类精度造成不可估量的影响.为了提高小样本情况下的故障诊断精度,提出一种基于条件对抗网络的生成模型(Conditional generative adversarial networks-gradient penalty,CGAN-GP),用于数据增强来获得充足的故障样本.CGAN-GP利用二维卷积,学习预处理后获得的二维故障样本的分布特性,生成与真实样本相似的样本,并使用Wasserstein距离和梯度惩罚(Gradient penalty,GP)策略解决模型训练中的问题,同时将故障样本的标签信息输入模型引导模型生成特定的故障样本,实现一个模型可生成多种故障样本,并且在CWRU轴承数据集上得以验证.研究表明提出的模型可以生成与真实样本特征相似的高质量样本,能够有效提高小样本情况下故障诊断的识别率.
针对煤炭生产过程中,原煤含矸率时变性引起分拣效率低的问题,本文综合考虑矸石质量、矸石识别置信度、机械臂分拣时间等因素,通过一种多因素融合效益矩阵的方法,优化时变含矸率条件下的多机械臂煤矸分拣策略.提出了一种基于效益矩阵的多机械臂协同策略模型,以分拣效益和拣矸率共同作为策略的评价标准.通过采用相似性原理,构建小样本矸石流模型;利用熵权法量化效益矩阵的元素参量;最后,采用FCFS策略方法及本文策略方法进行多组对比实验,实验结果表明,通过效益矩阵优化的多臂协同策略能够有效解决过矸量大时的矸石任务分配问题,相对FCFS策略方法,提高拣矸率的同时,有效提高了选煤质量.
针对滚动轴承的早期故障特征微弱的特点,提出了自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)与多尺度排列熵(MPE)结合提取故障特征,采用支持向量机(SVM)进行故障状态判别的滚动轴承早期故障诊断方法.利用CEEMDAN将信号分解为若干分量,计算各分量与原信号的相关系数,将大于相关系数阈值的分量重构,对MPE的参数运用PSO算法寻优,计算重构后的信号的MPE值并作为故障特征向量,使用SVM对故障状态进行识别.将该方法运用于XJTU-SY滚动轴承加速寿命试验数据集,并与MPE参数未优化以及未CEEMDAN分解且MPE参数未优化得到的MPE值作为特征向量SVM进行识别的结果进行对比,结果表明本文所提方法的故障识别率分别提高了10.71%和 14.28%.
齿轮齿根是具有非穿透性的三维裂纹,其应力强度因子计算求解难度大且过程复杂.对此应用片条合成权函数法将三维裂纹问题转化为一系列"等效的"薄片单元二维裂纹问题.根据作用在薄片单元上的法向力按照其啮合刚度进行分配,求出作用于每个薄片单元上的法向力,再运用二维裂纹权函数法计算每个薄片单元裂纹应力强度因子.其求解结果与有限元法计算结果十分吻合,最大误差为 3.9%.
