基于智能视觉的舰船用零件加工控制优化设计

在复杂构件下进行舰船用零件加工中,受到曲面啮合诱导因素的影响,导致加工精度不高,且加工控制中的可视性效果不好。提出一种基于智能视觉的舰船用零件的加工控制优化方法。首先构建舰船用零件加工智能视觉环境,采用加工过程的视觉误差补偿和切削误差补偿结合的方法进行加工误差反馈与修正,采用自适应反演积分控制算法进行控制优化,实现加工控制改进。仿真结果表明,采用该方法进行舰船用零件加工的精度较高,能在可视化环境下进行加工辅助,控制效果较好。     

高速电火花线切割机床在舰船高精度零件加工中的应用

舰船螺旋桨等精密结构件的加工精度具有非常高的要求,实现舰船高精度零件的自动化加工是舰船工业领域的研究热点。高速电火花线切割技术是一个非常先进的加工技术,具有高精度、高效率等优点,目前在航空航天等精密结构件的加工方面有非常广泛的应用。本文对高速电火花线切割技术进行了详细介绍,重点介绍了一种舰船高精度零件的高速电火花线切割机床,以及该机床的精度检测与控制原理。     

基于CAD/CAM的舰船用高精度零件加工技术

传统舰船用高精度零件加工技术使用图纸对高精零件进行设计刻画,造成实际生产中出现较大的加工误差,为此设计基于CAD/CAM的舰船用高精度零件加工技术。完成零件几何加工建模的构建,使用多体拓扑结构描述高精度零件的几何形状,预留出精加工余量,使用周期传感器测定加工分度参数,审核精加工质量以及加工精度;使用编程代码在CAD/CAM技术上补偿测量零件误差,实现舰船高精度零件精准加工。实验数据表明,设计的高精度零件加工技术比传统高精度零件加工技术的加工精准度高25%,说明设计的方法具备极高的有效性。     

基于滑模观测器的舰船电机无位置传感器控制

舰船电机的传感器控制是保障舰船电机稳定供电输出的关键技术,电机控制容易受到电磁耦合小扰动干扰,导致控制精度不高,提出基于滑模观测器的舰船电机无位置传感器控制方法,采用滑模观测器进行舰船电机输出的电流、电压、功率等参量的原始采集,对采集的电机控制原始信息进行自镇定性处理,设计舰船电机的输出等效电路模型,构造电机无位置传感控制器的电流电压转换电路,采用滑模反演积分控制方法进行控制误差补偿,提高电机输出参量的调制精度,实现舰船电机的无位置传感器控制。测试结果表明,采用该方法进行舰船电机无位置传感器控制的输出性能较好,电机输出电压稳定,功率因素得到较大幅度提高,改善了舰船电机工况稳定性。     

影响船舶零件数控加工精度因素的建模研究

由于在利用原有方法进行影响船舶零件数控加工精度的因素建模研究时,在伺服系统定位精度为71.53%～90.53%的范围内,存在坐标轴跟随误差模拟精度较低的问题,因此提出一种新的影响船舶零件数控加工精度因素的建模研究方法。首先构建船舶零件数控加工机床的平动轴传动模型。接着构建船舶零件数控加工机床的旋转轴传动模型。根据构建的平动轴传动模型与旋转轴传动模型,构建船舶零件数控加工精度影响因素模型,实现影响船舶零件数控加工精度因素的建模研究。通过进行对比实验可知,该方法的坐标轴跟随误差模拟精度高于原有方法,实现了性能提升。     

基于遗传算法的舰船发电系统电路优化研究

传统舰船发电系统电路存在发电调度参数控制误差较大,电能控制响应时间过长的问题。针对问题电路,提出遗传算法的舰船发电系统电路优化研究。首先,对电力系统电路约束控制参量进行分析计算,根据计算参量对发电系统电路进行电力负荷的控制空间重组,通过遗传算法对重组空间电路进行控制目标函数计算,完成对电力系统电路控制目标的精准度优化。最后,通过仿真实验对提出优化效果进行可行性验证。     

高精度垂臂的工艺改进设计

汽车四轮定位仪中有一个垂臂零件,它的加工精度要求很高,采用加工中心可以实现,但成本很高。本文采用普通机床,改进了该零件的加工工艺,实现了一次装夹的精密分度达到同样的加工精度,避免加工过程中的工件发生位移,大幅降低了加工成本。     

基于智能视觉的船体焊接坏点识别

船体焊接坏点识别对保证舰船制造工艺精度具有重要的价值,也是提高舰船建造质量的关键技术。针对当前船体焊接坏点识别精度低的问题,设计基于智能视觉的船体焊接坏点识别方法。首先对船体焊接坏点识别的视觉图像进行采集,并对图像进行增强处理,提高图像的清晰度,然后提取船体焊接坏点的图像特征,采用人工智能技术对船体焊接坏点进行分类和识别。实验结果表明,本文方法可以提高船体焊接坏点识别精度,应用于实际舰船制造工艺中,能够保障舰船建造质量。     

前馈式神经网络的舰船电力电能测试与分析

为了提高舰船电力供电的稳定性和节能性,需要进行舰船电力电能的准确测试研究,提出一种基于前馈式神经网络的舰船电力电能测试分析方法。构造舰船电力电能系统测试的等效电路模型和约束参量模型,在舰船电力系统的永磁无刷谐振功率控制过程中,采用前馈式神经网络模型进行舰船电力电能测试参量的误差补偿和扰动抑制,实现舰船电力电能的测试优化。试验测试结果表明,采用该方法进行舰船电路电能测试和控制的稳定性好,抑制了电能测试的输出失真,有利于提高后期舰船电力供电系统的稳健性。     

复杂环境下的舰船视觉图像增强技术

针对当前增强技术存在的区域过渡不自然、块效应、信息丢失严重等问题,以改善舰船视觉图像质量为目标,设计一种复杂环境下的舰船视觉图像增强技术。首先对当前舰船视觉图像增强技术的研究现状进行分析,找到引起不足的因素,然后对舰船视觉图像进行分块操作,对每一个子块进行变换,然后通过Harr变换的方法计算不同子块间的相关度,确定图像增强系数,根据图像增强系数对舰船视觉图像进行自适应增强,最后对增强后的舰船视觉图像进行亮度调度,使图像更加清晰,视觉效果更佳。采用具体舰船视觉图像对增强技术的性能进行测试与分析,实验结果表明,本文方法的舰船视觉图像效果得到了极大改善,舰船视觉图像信噪比、亮度和对比度均要优于对比技术,为舰船视觉图像增强提供了一种新的技术。