【摘 要】
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鉴于钢丝螺套安装过程发生的卡滞、跳扣等现象严重影响安装效率和安装质量,提出了一种基于扭矩监测的钢丝螺套自动安装过程特征识别与质量风险评判算法,为智能安装与质量保障
【机 构】
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特种车辆及其传动系统智能制造国家重点实验室,西安交通大学机械工程学院
【基金项目】
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国防基础科研计划资助项目(JCKY2018208C006)
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鉴于钢丝螺套安装过程发生的卡滞、跳扣等现象严重影响安装效率和安装质量,提出了一种基于扭矩监测的钢丝螺套自动安装过程特征识别与质量风险评判算法,为智能安装与质量保障提供依据。通过卷积神经网络对力矩-时间图像进行分类,从而识别安装过程的监测信号特征及特征对应的可能异常类型。在此基础上,提出了基于信号能量特征和力矩特征的安装过程的阶段辨识与质量风险评判算法,建立了钢丝螺套自动安装系统。对扭矩监测数据的分析表明,提出的算法能够准确分辨信号特征及其类型,甄别拧入阶段、稳定安装阶段和拧出阶段,可准确判定明显的单点脉冲
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