基于多元混沌时间序列的数控机床运动精度预测

为了解决有限长度且含有噪声时的单元精度时间序列相空间重构中的信息丢失问题,提出了基于多元混沌时间序列的数控机床运动精度预测方法。首先,引入多元相空间技术,将多个精度特征量时间序列映射到高维相空间,建立多元精度状态空间。然后采用主成分分析法,对高维相空间实现降维,去除冗余。最后,构建一种小波神经网络模型,将重构信息输入到预测模型中训练,实现对数控机床运动精度的预测。实验表明,该方法能够很好地分析数控机床运动精度变化规律,比单元混沌时间序列方法有更好的预测效果,且适应性和实用性更强。     

基于混沌相空间重构的数控机床运动精度预测

针对难以通过数学建模方法分析数控机床运动精度演化规律的问题,提出了基于混沌相空间重构理论的数控机床运动精度非线性演化预测方法。采用平均互信息法计算延迟时间,以虚假最近邻点法计算最小嵌入维数,对数控机床运动精度的一维时间序列进行相空间重构,获得与原系统拓扑同构的状态空间。基于混沌系统内在的规律性和有序性,用相点轨迹描述运动精度在相空间中的演化规律,以相点的多维分量构成输入向量,以运动精度预测值为输出向量,构造了基于RBF神经网络的非线性预测模型。引入了量子粒子群方法对预测模型参数进行优化,得到RBF预测网络的中心点、宽度及连接权值的全局最优值,采用优化后的模型对数控机床运动精度演化趋势进行了预测。实验结果表明,基于混沌相空间重构的预测模型,可以很好地追踪数控机床运动精度的演变趋势和规律,有较高的预测精度。     

基于自适应深度学习的数控机床运行状态预测方法

针对机床状态动态标签及差异化分布数据下的预测适应性差与准确度低问题,结合时序特征关系和模型融合方法,建立自适应混合深度学习模型进行机床状态预测.首先,通过融合最小近邻分类器,设计一种基于权值累积的自适应更新法则,建立具有数据自适应性的状态预测模型.在此基础上,提出一种基于中心损失函数的特征距离度量优化策略,构建综合决策...     

基于深度学习的输电线路故障预测方法研究

输电线路的故障会给电力系统带来重大影响,因此对其进行准确预测变得尤为重要,文章旨在探索如何有效地结合现有输电线路监控系统与先进的深度学习技术,以实现对故障的预测。本研究选择了基于MobileNet架构的卷积神经网络,采用了深度分离卷积、Transformer注意力机制、多尺度特征提取等技术,训练过程中还采用了迁移学习和域自适应技术来增强模型的泛化能力。在验证数据集上,本研究算法实现了更短的检测时间和更高的正确率,优于VGG16和原卷积神经网络,也证明了模型在各种场景下的鲁棒性。本次探索为输电线路的维护和预测提供了可行的方法,也为电力行业在实际应用中集成深度学习技术提供参考。     

基于并联深度信念网络的数控机床热误差预测方法

针对基于传统浅层网络理论的热误差数学模型存在适应性、鲁棒性差的问题,提出一种基于并联深度信念网络的数控机床热误差预测与补偿方法。建立一种基于3个子深度信念网络并联的深度学习预测模型,各子深度信念网络具有相同的网络结构、不同的权值参数,并共享输入层的限制玻尔兹曼机;构建基于预测误差的并联深度网络结构,确定每个RBM隐含层的神经元数量;提出初始权值共享的并联深度网络训练方法,采用对数散度无监督学习方法预训练模型中的1个深度信念网络,其他深度信念网络共享该初始权值,并用反向传播算法分别微调生成各子深度信念网络的最优权值。实验结果表明,预测的主轴热误差均方根误差为2.2μm,在提高预测准确性的同时,显著提高了热误差补偿的适应性和鲁棒性。     

深度学习框架下融合注意机制的机床运动精度劣化预示

数控机床运动精度衰退是一个动态的演化过程。为尽早发现数控机床潜在的失效风险,挖掘蕴含在各类监测数据序列中的运动精度演化特征,在深度门控循环网络（Gated recurrent unit,GRU）框架下,提出了一种融合注意机制的数控机床运动精度劣化预示方法。为了克服传统深度卷积神经网络不能学习时序特征的缺陷,采用深度编码器-解码器框架,提出基于深度GRU的运动精度深度学习建模方法,以数据驱动,自动挖掘运动精度与振动、温度、电流等状态信号时间序列的时空特征,预测运动精度,根据预测曲线对机床劣化趋势进行预示。为了增强主要状态信号和关键时间点的信息表达,提高精度劣化预测的准确性,提出一种在深度学习框架中融合注意机制的方法,建立状态参量的注意网络,计算振动、温度等状态信号与机床精度间关联程度,自动调整各信号的权值;进一步,建立时序注意网络自主选取精度劣化历史信息关键时间点,以提升较长时间段预示的准确性。实验结果表明,基于深度学习网络与注意机制的预示模型可以很好地追踪数控机床运动精度的劣化趋势和规律,有较高的预测精度,优于传统方法。     

浅谈数控机床精度的检测方法

随着我国制造业的快速发展,数控机床在机械制造业已得到广泛应用,且对数控机床的精度要求也越来越高。如何检测数控机床的精度,成为各行业用户在验收与维护数控机床时非常关注的问题     

对数控机床精度问题的探讨

社会的进步给数控机床的应用带来了便利,随着机械加工技术的进一步发展,人们对数控机床性能的要求也提出了新的建议。本文主要针对数控机床的精度问题进行探讨,根据影响精度问题的因素进行分析,提出合理的解决方案,进一步推进数控机床的高精度化发展。     

数控机床加工精度的影响因素及提高方法

数控机床在工业生产加工中有着至关重要的作用,在加工产品的质量与品质方面都与其加工精度的程度有着密不可分的关系。因此,现在众多工业生产企业都在对数控机床加工精度进行科学的研究工作,使其能够找到影响加工精度因素,并对影响因素进行有效的处理,使数据机床能够在加工精度方面得到有效的提升。     

基于深度学习的水果图像识别系统

随着模式识别领域不断的发展,图像识别作为该领域中的典型应用,受到了众多学者的关注,尤其是在图像快速识别方面。对此,该文将从深度学习的概述入手,选择卷积神经网络算法应用于水果图像识别中。通过对卷积神经网络算法的网络结构以及卷积神经网络训练过程的详细分析,采用卷积神经网络架构设计、分类器设计建构了基于卷积神经网络的水果图像识别系统。并将识别结果与传统水果图像识别结果进行对比验证,为水果图像识别领域提供参考。      

关于数控机床的精度检测的探讨

现代数控机床集合了电子计算机、伺服系统、自动控制系统、精密测量系统及新型机构等先进技术,能够加工形状复杂、精密、小批量零件,并且具有加工精度高、生产效率高、适应性强等特点.随着我国制造业的快速发展,数控机床在机械制造业已得到广泛应用,且对数控机床的精度要求也越来越高.如何检测数控机床的精度,正成为各行业用户在验收与维护数控机床时非常关注的问题.     

基于深度学习的大豆生长期叶片缺素症状检测方法

为了检测作物叶片缺素,提出了一种基于神经网络的大豆叶片缺素视觉检测方法。在对大豆缺素叶片进行特征分析后,采用深度学习技术,利用Mask R-CNN模型对固定摄像头采集的叶片图像进行分割,以去除背景特征,并利用VGG16模型进行缺素分类。首先通过摄像头采集水培大豆叶片图像,对大豆叶片图像进行人工标记,建立大豆叶片图像分割任务的训练集和测试集,通过预训练确定模型的初始参数,并使用较低的学习率训练Mask RCNN模型,训练后的模型在测试集上对背景遮挡的大豆单叶片和多叶片分割的马修斯相关系数分别达到了0.847和0.788。通过预训练确定模型的初始参数,使用训练全连接层的方法训练VGG16模型,训练的模型在测试集上的分类准确率为89.42%。通过将特征明显的叶片归类为两类缺氮特征和4类缺磷特征,分析讨论了模型的不足之处。本文算法检测一幅100万像素的图像平均运行时间为0.8 s,且对复杂背景下大豆叶片缺素分类有较好的检测效果,可为农业自动化生产中植株缺素情况估计提供技术支持。     

数控机床强化加工精度的技术措施探讨

数控机床作为机电一体化的加工设备,将数字化电子技术及自动控制有机地整合在一起,加工产品精度高,质量稳定,有效提高了工作效率.技术人员应认真分析数控机床各种问题的影响因素,改进技术措施,强化零件的加工精度,提高企业的经济效益和社会效益.     

提高数控机床精度方法

我国很多单位从国外引进了很多中高档数控机床,有的服役期满,有的不能正常工作,处于闲置,造成巨大资源浪费.文章基于此在论述了数控机床改造特点的基础上对于常见的提高数控机床改造精度的措施进行了较详细的阐述.     

基于深度学习的无人机土地覆盖图像分割方法

编制土地覆盖图需要包含精准类别划分的土地覆盖数据,传统获取方法成本高、工程量大,且效果不佳。提出一种面向无人机航拍图像的语义分割方法,用于分割不同类型的土地区域并分类,从而获取土地覆盖数据。首先,按照最新国家标准,对包含多种土地利用类型的航拍图像进行像素级标注,建立无人机高分辨率复杂土地覆盖图像数据集。然后,在语义分割模型DeepLab V3+的基础上进行改进,主要包括:将原始主干网络Xception+替换为深度残差网络ResNet+;引入联合上采样模块,增强编码器的信息传递能力;调整扩张卷积空间金字塔池化模块的扩张率,并移除该模块的全局池化连接;改进解码器,使其融合更多浅层特征。最后在本文数据集上训练和测试模型。实验结果表明,本文提出的方法在测试集上像素准确率和平均交并比分别为95. 06%和81. 22%,相比原始模型分别提升了14. 55个百分点和25. 49个百分点,并且优于常用的语义分割模型FCN-8S和PSPNet模型。该方法能够得到精度更高的土地覆盖数据,满足编制精细土地覆盖图的需要。     

数控机床加工精度提高技术的进展及存在的问题

至今为止,数控机床技术及加工机械设施已经成为了我国现阶段机床生产环节中最为常用的技术手段.随着我国工业领域的不断发展,数控机床加工精度作为影响其所制造机械质量的重要因素,人们对于数控机床加工的精度要求愈发增加.这对于数控机床加工的发展既是机遇也是挑战,如何能够把握住其发展的机遇为我国未来的机械制造产业添砖加瓦,成为了制造研究者研究的重点问题.     

五轴数控机床的加工精度建模研究

加工精度建模是优化五轴数控机床的重要举措,能够有效提高五轴数控机床的应用效率。五轴数控机床具有较强的自动化、优越的柔性等多种明显优势,对服务现代制造业具有重要意义。     

基于G-RepVGG和鱼类运动行为的水质监测方法

水质恶化会直接造成水产养殖产量下降,严重时会导致水产动物大量死亡,给养殖企业造成严重经济损失。因此对水产养殖中水质参数进行实时监测具有重要意义。本文以斑石鲷为研究对象,提出了一种基于鱼类行为的水质监测方法。该方法通过摄像机拍摄到的图像数据就可以非侵入地完成水质参数的实时监测,避免了安装复杂设备、对鱼类行为进行量化等繁琐过程。为了增加推理速度和降低模型参数量,通过将RepVGG block与GhostNet相结合构建了G-RepVGG模型,使该模型更适用于移动设备的部署。提出了计算量较少、推理速度快、更适合水质快速监测的Cheap Ghost操作和计算量大、精确率高、更适合水质的精确监测Expensive Ghoost操作。由于多分支网络适合进行训练但是在推理速度上低于单分支网络,因此通过模型重参数化首先将卷积层以及批归一化（Batch normalization, BN）层合并,随后再将3路卷积合并为1路,大大降低模型参数量、提高了模型推理速度,使模型更加适用于移动设备的推理。结果表明：使用Cheap Ghost操作的G-RepVGG在测试集中准确率达到96.21%,图像处理速度达到442.27f/s,使用Expensive Ghost操作的G-RepVGG模型在测试集中准确率达到97.63%,图像处理速度达到349.42f/s,从而在保证较高精度的前提下依旧具有较高的推理速度,在多个数据集中测试具有较好的鲁棒性。     

数控机床加工中切削用量对加工精度的影响分析

随着我国制造业的不断发展,数控机床被广泛应用在各种加工制造的企业中,对于数控机床的研究可以有效促进制造业的发展。本文就数控机床的切削用量对于机械零件的加工精度产生的影响进行了深入分析和研究,通过对其产生的误差进行分析,提出有效对策,旨在提升数控机床的加工水平。     

基于深度学习的杂草识别方法研究进展

伴生杂草不仅与作物争夺养分和水分,而且还是多种病虫害的中间寄主,成为困扰作物高效生产的难题。随着深度学习技术的发展,杂草的自动检测和分类识别在清除杂草过程中得到重要应用。首先阐述应用于杂草识别过程中深度学习的硬件需求以及软件实现过程,分析用于深度学习不同硬件的优缺点,阐述深度学习模型建立、训练、模型评估以及模型部署等基本步骤;并重点论述深度学习方法在杂草和作物识别以及杂草分类识别的研究进展。然后指出深度学习数据需求量大,目前无通用数据集,杂草、作物相互遮挡,光照环境复杂,机器作业条件恶劣等情况下识别准确率低的问题。最后提出图像与光谱数据融合、杂草识别模型模块化、杂草长势预测、模型嵌入式部署研究将成为基于深度学习的杂草识别方法未来的研究方向。