针对刀具磨损状态在实际生产加工过程中难以在线监测这个问题,提出一种通过通信技术获取机床内部数据,对当前的刀具磨损状态进行识别的方法。通过采集机床内部实时数据并将其与实际加工情景紧密结合,能直接反映当前的加工状态。将卷积神经网络用于构建刀具磨损状态识别模型,直接将采集到数据作为输入,得到了和传统方法精度近似的预测模型,模型在训练集和在线验证... 【查看详情】
汽车传动系统疲劳验证通常采用模拟实际使用条件的方法,包括以下步骤:试验样本准备:选择一定数量的变速器样本,确保它们生产批次的典型特征。样本应该经过严格的质量检查,以排除制造缺陷。设定试验条件:根据变速器的设计和使用条件,制定试验计划,包括转速、负载、温度、湿度等参数。试验条件应尽量接近实际使用条件。进行试验:将试验样本安装在试验台或实... 【查看详情】
电机健康状态监测是指通过对电机运行过程中的各种参数进行实时监测和分析,以判断电机的健康状态和预测潜在故障的方法。电机健康状态监测通常包括以下内容:振动监测:通过振动传感器监测电机的振动情况,包括振动幅度、频率、方向等参数。当振动超过正常范围时,可能表明电机存在故障或磨损。温度监测:通过温度传感器监测电机的温度变化,包括电机内部和外部的温度... 【查看详情】
针对刀具磨损状态在实际生产加工过程中难以在线监测这个问题,提出一种通过通信技术获取机床内部数据,对当前的刀具磨损状态进行识别的方法。通过采集机床内部实时数据并将其与实际加工情景紧密结合,能直接反映当前的加工状态。将卷积神经网络用于构建刀具磨损状态识别模型,直接将采集到数据作为输入,得到了和传统方法精度近似的预测模型,模型在训练集和在线验证... 【查看详情】