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公开(公告)号：CN101318301B
公开(公告)日：2010-06-02
申请号：CN200810048244.1
申请日：2008-07-01
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了数控机床低速进给负荷标定装置，包括油箱、液压回路块、单向阀、整流板、电液比例调速阀、液控单向阀、液压缸、主轴刀柄、连接螺母、霍尔电流传感器，放大器，数据采集卡和标定处理器；电液比例调速阀与整流板、单向阀、液控单向阀组成阀组进行标定时，液压缸、液压回路块与阀组构成液压系统，通过连接螺母、主轴刀柄将液压缸活塞与主轴相连；实现装置的控制和标定数据采集、分析，实现轴向进给负荷与进给电机电流关系的标定。本装置生产成本低廉，广泛适用于在生产车间条件下进行数控机床的标定，是一种普及型的标定装置。
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公开(公告)号：CN101183048A
公开(公告)日：2008-05-21
申请号：CN200710168723.2
申请日：2007-12-10
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明提供了一种数控车床误差自动测量装置，包括杠杆式电感测位仪、步距规、夹具、夹持机构和数据采集与处理器；杠杆式电感测位仪的测头与步距规的测量基准面接触，杠杆式电感测位仪的夹持端与夹持机构的夹持端相连接；杠杆式电感测位仪与数据采集与处理器相连接，用于向数据采集与处理器传输位移信号；步距规放置在夹具上。本发明提高了数控车床误差测量效率，降低误差测量操作的复杂性和误差测量成本。
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公开(公告)号：CN119846958A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411946795.5
申请日：2024-12-27
Applicant: 华中科技大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明属于伺服进给系统分析相关技术领域，其公开了一种伺服进给系统摩擦模型参数的在线辨识方法及设备，步骤为：(1)在传统摩擦模型上增加了位置相关项h(x)以得到伺服进给系统的摩擦模型；(2)基于实验数据获取不同速度位置下伺服驱动系统摩擦力矩的实验Stribeck曲线；(3)将实验数据对应的不同位置x与不同速度v输入摩擦模型，所述摩擦模型拟合得到摩擦模型参数及拟合Stribeck曲线，同时采用粒子群算法对摩擦模型参数进行调整，直到找到使实验Stribeck曲线与拟合Stribeck曲线之间误差最小的摩擦模型参数；(4)采用递归最小二乘法对摩擦模型参数进行实时修正，实现摩擦模型参数的实时辨识。本发明提高了精度。
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公开(公告)号：CN119537953A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411683383.7
申请日：2024-11-22
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/2433 , G06F18/2131 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06N3/08 , G01M13/045 , G06F123/02
Abstract: 本发明属于轴承异常相关技术领域，并公开了一种滚动轴承异常检测模型的构建方法及系统。该方法包括下列步骤：采集轴承振动的振动信号形成原始振动信号集A并赋予故障标签；利用数据生成模型对原始振动信号集进行数据处理生成新的振动信号，形成新的振动信号集B；将该振动信号集B与原始振动信号集A中的振动信号进行拼接形成拼接的振动信号，拼接的振动信号的故障标签与振动信号集B中的振动信号相同，将拼接后的振动信号添加至原始振动信号集A形成振动信号集C；利用振动信号集C训练异常检测模型获得所需的滚动轴承的异常检测模型，该异常检测模型的输入为振动信号，输出为故障标签。通过本发明解决在轴承异常检测困难的技术问题。
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公开(公告)号：CN118607312A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410756798.6
申请日：2024-06-13
Applicant: 武汉重型机床集团有限公司 , 华中科技大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/17 , G06F17/16 , G06F17/11 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及一种基于结合部刚度矩阵的机床薄弱环节优化方法及系统，其方法包括：获取目标机床的多个结构参数，并根据所述多个结构参数对目标机床进行模态分析；所述多个结构参数包括质量矩阵、阻尼矩阵和刚度矩阵；基于模态分析结果，将目标机床的薄弱环节视为移动部件，余下的环节视为固定部件；根据所述移动部件和所述固定部件确定的结合部刚度矩阵，对目标机床的零件尺寸和质量分布进行优化，得到一个或多个优化方案；基于外加力的频带和能量，通过频响函数确定最佳优化方案。本发明通过模态分析结合结合部刚度矩阵理论对机床的零件尺寸，质量分布进行优化，计算量小，具备可重复性，并实现了动力学性能的优化。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111914721B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202010732749.0
申请日：2020-07-27
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F18/213 , G01H17/00 , G06F18/10
Abstract: 本发明属于智能制造相关技术领域，其公开了一种基于线性回归及高斯阈值的加工状态识别方法，所述方法包括以下步骤：(1)获取振动信号的MFCC特征；(2)对空转段及切削段的MFCC特征进行核密度估计以确定两个阶段的数据分布为近似正太分布，并使用n‑σ原则对比不同n值下P{X≥n×σ}内数据量的大小以确定高斯阈值，进而使用该高斯阈值，并结合移动帧对MFCC特征进行处理以获得过零点特征；(3)基于线性回归及过零点特征提取梯度特征，接着分别对空转段及切削段的梯度特征数据进行统计分析以确定各段梯度特征数据的分布区域，并确定切入及切出位置，进而完成加工状态的识别。本发明提高了识别准确度，且适用性强。
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公开(公告)号：CN117034575A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310906218.2
申请日：2023-07-21
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F30/20 , G06F17/15 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于应变片的机床频响函数获取方法及系统，属于机械装备结构动力学分析技术领域，本发明利用应变片获取机床在振动过程中发生的形变，根据应变片的形变与机床所受激励力的映射关系获取机床所受激励力，结合机床响应信号获取机床频响函数。本发明不需要对机床进行停机测量，允许机床在运行过程中实时获取机床结构状态的频响函数，测量过程中不需要人为干预，弥补了传统环境激励方法固有的难以获得归一化模态参数的缺陷，从而获取准确的频响函数，且本发明可以实时监控机床的动态特性，准确性较高。
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公开(公告)号：CN115319540B
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202210881654.4
申请日：2022-07-26
Applicant: 南阳煜众精密机械有限公司 , 华中科技大学
Abstract: 本发明属于数控加工刀具领域，并具体公开了一种在机刀具偏心参数的视觉测量方法，其包括如下步骤：S1、将刀具安装在主轴上，并安装相机使其能从侧面拍摄到刀具；S2、分多次将刀具共旋转360°，过程中保持相机不动，拍摄每次旋转对应的刀具图像照片；S3、分别获取所有照片中同个轴向微元切削刃上的刀具几何中心以及刀具几何中心距离照片一侧边缘的距离，进而计算得到刀具的偏心距和偏心角，本发明通过多次固定角度旋转刀具和相机拍照测量，可以快速、精确求得在机刀具偏心参数，从而判断刀具是否精确安装，有助于进行加工参数调整和再装夹，实现高精度加工，便于在实验室和工厂中进行使用。
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公开(公告)号：CN115688563A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211218896.1
申请日：2022-10-07
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明属于切削参数加工优化相关技术领域，其公开了一种基于多智能体进化强化学习的加工参数优化方法，该方法包括以下步骤：(1)采集变参数切削工况下的加工振动数据并测量工件表面粗糙度，同时提取振动信号的时域特征和频域特征；(2)构建加工过程知识图谱，并基于集成图注意力网络建立加工质量估计模型；(3)将加工参数优化问题形式化的表示为马尔科夫决策过程，并确定状态、动作空间和奖励函数，进而构建多智能体强化学习模型；(4)确定适应度函数，并结合进化学习方法在与加工质量估计模型交互过程中训练所述多智能体强化学习模型，继而采用所述多智能体强化学习模型实现加工参数优化。本发明提高了预测性能。
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公开(公告)号：CN115129003A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210642939.2
申请日：2022-06-08
Applicant: 华中科技大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开了基于自学习时变数字孪生的自动化产线智能监测系统，属于高端装备状态监测技术领域，物理产线层利用加工参数执行加工工序；边缘监测层基于物理产线层数据获得工件质量数据与刀具磨损敏感特征；将工件质量数据与刀具磨损敏感特征输入当前刀具磨损表征模型获取当前磨损状态，根据当前磨损状态、加工参数、实际质量等优化加工参数并输出优化后期望质量；云端进化层根据优化后期望质量、当前磨损状态和当前实际质量评估当前刀具磨损表征模型并根据评估结果对其进行更新。本发明通过时变的物理和虚拟数据双向驱动，刀具磨损表征模型根据实际情况进行实时评估、自学习、更新、验证，实现刀具状态监测的泛化性智能性、准确性和鲁棒性。
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