组合机床与自动化加工技术

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许佳斌, 吴永明, 梁济民, 王卫军, 韩彰秀, 李根

组合机床与自动化加工技术. 2022, 0(10): 1-4. https://doi.org/10.13462/j.cnki.mmtamt.2022.10.001

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为提高机器人的定位精度和鲁棒性，避免使用激光雷达和高精度惯性测量单元(inertial measurement unit，IMU)等高成本传感器，采用一种ArUco码作为人工标识，相机作为主要的传感器定位方法。进一步，提出基于无迹卡尔曼滤波(unscented kalman filter，UKF)的融合定位算法，其融合了视觉信息和轮式编码器信息，有效的降低了光照变化、运动模糊、路面不平对定位精度的影响。通过搭建基于ROS(机器人操作系统)的实验平台，对比了三种定位方法，验证了UKF融合定位算法可以有效提高定位精度和鲁棒性。

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基于Sin混沌空翻反向学习鼠群算法的路径规划

林伟, 朱豪洋

组合机床与自动化加工技术. 2022, 0(10): 5-9. https://doi.org/10.13462/j.cnki.mmtamt.2022.10.002

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对于移动机器人路径规划问题，鼠群优化算法存在求解效率和精度低下等不足，为克服此不足，提出Sin混沌空翻反向学习鼠群优化算法。受空翻动作启发提出一种新颖的空翻反向学习策略，将其引入算法搏斗行为中对种群进行空翻反向学习，提高算法全局寻优能力；同时，引入Sin混沌空翻反向学习机制丰富算法初始种群，保证算法初期寻优效率与精度；进一步，在算法追逐行为中，嵌入非线性跳跃衰减波动因子实现算法全局勘探与局部开发之间的动态平衡，增强算法局部和全局寻优能力。实验结果表明，所提出的算法寻优性能优于其他算法，且能快速稳定获得最小路径长度，具有较好的实际实用性。

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薄壁结构件的随动定位支承布局优化

刘洋, 关世玺, 赵宏, 刘莞尔

组合机床与自动化加工技术. 2022, 0(10): 10-15. https://doi.org/10.13462/j.cnki.mmtamt.2022.10.003

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薄壁结构件在航空航天及汽车制造等重要领域中应用广泛，但其刚度低，加工过程中易变形等缺陷已严重影响了企业生产效率。为了有效解决此问题，现提出一种针对薄壁结构件的新型随动定位支承布局优化策略，其最优布局随着切削力位置和大小的变化而变化。该策略大致分为两步，一是将框架类工件简化为固支梁与固支薄板的变形问题，根据弹性变形公式对工艺凸台的数量进行选择，经MATLAB仿真得出满足条件的工艺凸台数目；二是建立针对定位支承钉位置的优化模型，使用Abaqus二次开发的方式对每个加工位置的工件总变形以及相关约束条件进行计算并使用非线性规划的方式对该模型进行求解，经多次迭代优化得出支承钉的最优布局。通过仿真结果可知，此优化策略可以得到满足要求的支承钉布局。

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基于改进点线特征的移动机器人视觉SLAM算法

王宪伦, 孙志鹏, 余功兴, 杨骐睿

组合机床与自动化加工技术. 2022, 0(10): 16-20,26. https://doi.org/10.13462/j.cnki.mmtamt.2022.10.004

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针对现有视觉SLAM(同步定位与建图技术)系统鲁棒性较差问题，以ORB-SLAM3框架为基础，用自监督的深度神经网络替换其点特征提取器，并提出一种阈值—自适应局部仿射匹配法对点误匹配进行剔除，有效提高系统实时性与精度；此外，在前端信息提取中引入线特征，提出一种基于最小二乘法的自适应线特征提取模型，并对割裂线特征进行合并处理，对线特征的特征描述、误匹配剔除过程进行效率优化；最后，在构造点线误差模型中引入新的权重分配思想，依据场景的丰富程度，对点线的权重合理分配。在TUM数据集的绝对误差轨迹实验表明，改进的算法与ORB-SLAM3、RGBD-SLAM等系统相比，有效提高精度与鲁棒性，与PL-SLAM系统相比，有效提高实时性。

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量子动态交叉正余弦混合并行算法的路径规划

李月英

组合机床与自动化加工技术. 2022, 0(10): 21-26. https://doi.org/10.13462/j.cnki.mmtamt.2022.10.005

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为提高复杂环境下移动机器人路径规划的求解精度和寻优效率，提出了量子动态交叉正余弦混合并行算法。该算法采用量子位Bloch球面初始化种群，提升算法初始搜索精度与效率；嵌入动态交叉边界因子实现种群实时动态分级调整，采用混合并行分级精细策略对种群位置动态更新；引入逐维随机反向学习和退火混合搜索策略对算法个体进行扰动，以平衡算法的全局探索与局部开发能力。测试函数和路径规划实验结果表明，所提出的算法整体寻优能力优于其他算法，具有较强的稳定性和鲁棒性，可高效地解决复杂环境中的移动机器人最优路径规划问题。

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基于互评的空间正则化背景感知滤波跟踪算法

孙祥, 袁亮, 张建杰

组合机床与自动化加工技术. 2022, 0(10): 27-31,36. https://doi.org/10.13462/j.cnki.mmtamt.2022.10.006

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为了解决基于相关滤波器的视觉跟踪算法在面对各种复杂场景时精度低、鲁棒性差的问题，提出一种互评架构下的空间正则化背景感知相关滤波算法。基于背景感知的方法，在滤波器训练过程中引入空间正则化以减少边界效应的影响，并基于特征表征能力的不同，提出一种互评架构，实现多特征的自适应融合。通过在多个类型数据集上的实验结果表明，所提出的跟踪器可以在面对背景杂波、目标变形和遮挡等挑战时能够保持稳定跟踪，并且在整体性能方面优于现有跟踪器。

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微铣削刀具磨损图像的超分辨率重建研究

孙剑, 郭浩, 朱锟鹏

组合机床与自动化加工技术. 2022, 0(10): 32-36. https://doi.org/10.13462/j.cnki.mmtamt.2022.10.007

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采集到清晰的刀具磨损图像是实现刀具磨损视觉监测方法的关键。针对微铣削加工中直接获取的刀具磨损图像分辨率较低难以实现高精度磨损监测的问题，提出了一种基于深度学习的单幅刀具磨损图像超分辨率重建算法，可以将低分辨率的刀具磨损图像重建为高分辨率的图像。低分辨率刀具磨损图像的特征图被提取后，由注意力模块计算特征图的特征权重，重新对特征图进行特征分配，并结合亚像素卷积对其进行上采样完成刀具磨损图像的超分辨率重建。特征提取无需深层网络，网络结构小。与插值和建模的传统重建方法相比，重建的刀具磨损图像的刀具边缘更加清晰，峰值信噪比和结构相似性指标也得到显著提升。

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基于LSTM网络的在线圆度预测

程亚红, 郑鹏, 刘栋梁, 曹满义, 郑显润

组合机床与自动化加工技术. 2022, 0(10): 37-39,45. https://doi.org/10.13462/j.cnki.mmtamt.2022.10.008

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为解决在线测量圆度误差控制问题，利用长短时记忆网络(LSTM)对在线测量加工的工件圆度进行预测，并根据预测值对误差进行补调。通过LSTM网络实时预测工件信息，当预测值大于理论边界时及时调整工艺参数，避免了误差累积；最后设计并进行了基于长短时记忆网络的在线测量磨加工实验，通过实验结果对输入张量的维度与预测精度之间的关系进行分析。结果表明，长短时记忆网络满足在线磨削加工中圆度序列预测的需求，且具有较强的抗干扰能力。使用长短时记忆网络进行在线圆度预测及补调，可有效提高加工精度。

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基于改进RRT的智能巡检机器人狭窄通道路径规划

陈法法, 蒋浩, 李振, 肖文荣, 陈保家

组合机床与自动化加工技术. 2022, 0(10): 40-45. https://doi.org/10.13462/j.cnki.mmtamt.2022.10.009

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针对智能巡检机器人在狭窄通道上的路径规划问题，设计了一种多次根节点快速扩展随机树算法。首先通过多个次根节点扩展得到局部扩展树，实现对局部区域探索；其次，通过不断重启生成新的根采样节点，找到狭窄空间区域；最后，进行迭代搜索，得到一条从起点到目标点的代价最小且无碰撞的最优路径。通过与传统的RRT^*算法和Bi-RRT^*算法以及Informed-RRT^*算法进行对比实验，算法在在整个连通路径上采样节点的分布更加均衡、探索成功率更高、路径成本更小，出现过度采样和欠缺采样的概率大大降低，通过狭窄通道的性能明显提高。

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刀尖圆弧半径对车削颤振稳定性影响分析

王明海, 葛鹏程, 崔林琳, 郑耀辉

组合机床与自动化加工技术. 2022, 0(10): 46-49,54. https://doi.org/10.13462/j.cnki.mmtamt.2022.10.010

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薄壁环形工件具有尺寸大、壁厚薄、刚度低的特点，为避免车削加工时发生再生颤振影响加工精度，首先，基于工件特点建立外圆车削动力学模型并进行稳定性极限分析，通过试验获取7075铝合金薄壁件模态参数与不同刀尖圆弧半径下的车削力参数，运用数值仿真绘制出稳定性叶瓣图，对工件车削稳定性预测；其次，运用MATLAB/Simulink模块进行时域仿真，结合稳定性叶瓣图探究刀尖圆弧半径对车削稳定性的影响，验证预测的准确性。结果表明，选择稳定区域的车削参数可以有效避免车削颤振，选择较小的刀尖圆弧半径时工件的车削稳定性好，加工效率高。该项研究为铝合金薄壁环形工件车削切削参数与刀具参数的选择提供依据。

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基于多策略改进鼠群算法的机器人路径规划

解瑞云, 海本斋

组合机床与自动化加工技术. 2022, 0(10): 50-54. https://doi.org/10.13462/j.cnki.mmtamt.2022.10.011

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鼠群优化(RSO)算法求解复杂环境下移动机器人路径规划问题时易出现早熟现象导致求解精度不足，针对此问题，提出一种多策略改进鼠群优化(MRSO)算法。首先，提出一种旋转小孔成像反向学习搜索策略，将其嵌入算法攻击猎物过程中对种群进行反向学习，提高算法全局搜索能力；其次，引入Iterative混沌RPOBL反向学习策略保证了算法的初始种群多样性，提高了算法初始寻优效率与收敛精度；最后，在算法追逐猎物过程中，采用“双平滑”和“双碗式”非线性自适应因子动态平衡了算法的全局搜索与局部探索，增强了算法局部和全局寻优能力。结果表明，在不同地图环境中，MRSO算法的路径寻优结果优于RSO、TSO和GWO算法，MRSO算法可快速和高效地解决复杂环境中移动机器人路径规划问题。

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面向智能仓储的特征融合物品检测算法

白欢, 袁庆霓, 王晨, 李恒, 孙睿彤, 衣君辉

组合机床与自动化加工技术. 2022, 0(10): 55-58,63. https://doi.org/10.13462/j.cnki.mmtamt.2022.10.012

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针对现有的仓储货柜环境复杂，货柜物品检测效率低的问题，提出一种特征融合的物品检测算法。该算法在RFBNet网络的基础上通过双线性插值操作将语义信息丰富的深层特征融入到细节信息丰富的浅层特征中，以加深特征间的关联提取出更多的目标特征信息；在特征图后添加注意力机制，让网络调整不同通道中重要特征的权重，提高模型性能。实验结果表明，本文所提的网络模型的mAP值为87.47%，比RFBNet提高了8.42%。

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基于改进YOLOX-S的机械臂自主识别抓取

任军胜, 晁永生

组合机床与自动化加工技术. 2022, 0(10): 59-63. https://doi.org/10.13462/j.cnki.mmtamt.2022.10.013

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为实现机械臂对待抓取目标的实时识别与抓取，提出一种基于改进目标检测算法YOLOX-S的机械臂自主识别抓取方法。首先对深度相机进行自标定和手眼标定，尽可能降低定位误差，实验对比了常见的四种手眼标定方法并选择最优解。其次，建立常见机械零件数据集，在使用卷积神经网络目标识别算法YOLOX-S的基础上，引入注意力机制(CBAM)，验证网络识别准确率。最后，为验证机械臂抓取效果，在ROS上搭建了眼在手上的目标抓取仿真实验平台，模拟了整个识别和抓取过程；同时在协作机械臂UR5上进行抓取实验。结果表明，机械臂能够自主识别并抓取目标物体，且识别定位误差较小，能够满足机械臂自主抓取的要求。

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端对端长短时序特征的轴承故障诊断

黎红志, 唐向红, 陆见光, 杨青, 何强

组合机床与自动化加工技术. 2022, 0(10): 64-68. https://doi.org/10.13462/j.cnki.mmtamt.2022.10.014

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滚动轴承振动信号具有时序性，针对如何有效提取轴承振动信号长短时序特征并实现端对端故障诊断的问题，提出一种端对端长短时序特征的轴承故障诊断方法LSS。该方法将原始振动信号直接输入模型，利用一维卷积神经网络层提取原始振动信号的短时序特征并降维，并通过门控循环单元层对降维数据进行长时序特征提取，最后将不同层提取的长短时序特征融合实现端对端滚动轴承故障诊断。通过在凯斯西储大学及CUT-2的数据上进行实验，准确率分别为99.60%和99.92%，验证了该方法在诊断精度上的有效性和泛化性。

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小波包能量谱结合LSTM-CNN-CBAM的旋转机械故障诊断

郭文博, 石刚, 刘晓松

组合机床与自动化加工技术. 2022, 0(10): 69-73,78. https://doi.org/10.13462/j.cnki.mmtamt.2022.10.015

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针对旋转机械故障特征不明显，故障识别准确率低的问题，提出了一种能够提取故障信号特征并且能够准确识别的LSTM-CNN-CBAM智能诊断模型。首先，使用小波包变换对旋转机械原始振动信号进行特征提取，得到具有时频特性的能量谱序列，将其归一化后作为数据集来训练模型；其次，通过LSTM提取数据的时间特性，利用卷积神经网络CNN和注意力机制模块CBAM对重要特征进一步提取；最后，通过softmax层实现分类。实验结果表明，有效提升了模型收敛性能和识别准确率，能够精准识别各类故障。

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基于改进自抗扰PMSM位置控制

白国长, 娄轲, 马超群

组合机床与自动化加工技术. 2022, 0(10): 74-78. https://doi.org/10.13462/j.cnki.mmtamt.2022.10.016

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为提高永磁同步电机控制系统抗负载扰动和电机电气参数时变的能力，提出一种基于ADRC通过最小二乘参数辨识的方法，将电机电气参数实时辨识获得电流环内外扰动总和反馈到电流环自抗扰控制器中，并采用径向基神经网络(RBF)方法对非线性扩张观测器(NLESO)参数进行在线整定，获得最优参数，从而对上述扰动进行精确补偿。实验结果表明该方法改进控制器将观测器参数由三个且范围在±10⁶减少为两个参数、调节范围在0～1，当负载扰动由0突增至3.9 N·m时，位置误差波动由原来的41.05%降低至4.21%，同时在小于100 r/min的低速时速度波动由原来的15.52%降低至2.00%；当输入位置角度信号，位置角度误差由原来的4.06%降低至0.89%，进一步提高了电机控制系统位置控制精度和抗扰动能力。

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基于Linemod-2D与Otsu的多目标工件快速分拣方法研究

杨俊杰, 袁清珂, 梁杰超, 叶凯冬

组合机床与自动化加工技术. 2022, 0(10): 79-82,87. https://doi.org/10.13462/j.cnki.mmtamt.2022.10.017

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针对多目标工件快速分拣的需求，提出一种改进的边缘特征模板匹配算法。首先，采取图像金字塔搜索策略提高实时性；其次，在金字塔顶层用Linemod-2D的快速查表法进行所有旋转模板的全局粗匹配；再次，采用双阈值最大类间方差法获取自适应梯度幅值阈值，以此来筛选顶层中参与相似性度量的梯度方向；最后，精匹配的过程交由传统边缘特征模板匹配来完成。实验结果表明，改进算法比传统边缘特征模板匹配算法快了5倍，解决了传统算法搜寻多旋转位姿多目标耗时较长的问题，并且保持着传统算法的准确性和稳定性，可有效提高多目标工件分拣效率。

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基于广义预测控制和滑模观测器的永磁同步电机级联控制

王鹏程, 崔佳伦, 申江卫, 李万超

组合机床与自动化加工技术. 2022, 0(10): 83-87. https://doi.org/10.13462/j.cnki.mmtamt.2022.10.018

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为改进永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor, PMSM)的动态性能和鲁棒性，提出了一种基于非线性广义预测控制(nonlinear generalized predictive control, NGPC)策略和滑模扰动观测器(sliding mode disturbance observer, SMDO)的级联控制策略。在永磁同步电机数学模型的基础上，根据NGPC策略设计转速-电流级联控制器。为进一步消除NGPC策略中由电机参数不匹配和外部扰动产生的稳态误差，设计了一种新型趋近率的SMDO对系统扰动估算并对NGPC控制器前馈补偿，充分抑制扰动对系统的影响。为验证策略的可行性与稳定性，开展了仿真试验，通过d-q轴电流绝对误差、超调量等对比分析，结果表明所设计控制策略具有良好的静、动态性能和强鲁棒性。

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基于S变换时频特征的刀具磨损监测方法

李鑫, 张宇, 朱锟鹏

组合机床与自动化加工技术. 2022, 0(10): 88-91,96. https://doi.org/10.13462/j.cnki.mmtamt.2022.10.019

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针对刀具磨损状态监测中特征提取过程往往忽略信号相位的问题，引入一种具有高时频分辨率同时能揭示相位成分的时频变换方法，提出基于S变换时频特征的刀具磨损状态识别方法。首先，对加工中的力及振动信号使用S变换，发现各个磨损状态下时频幅值及相位矩阵存在显性差异；其次，分别从时频幅值/相位矩阵的等高线轮廓、时间最大值曲线及频率最大值曲线等多个方面进行特征提取，结合最大相关最小冗余算法进行特征降维；最后，使用隐马尔可夫模型完成刀具磨损状态的识别，识别率为97.4%。结果表明，S变换作为一种特征提取技术能够有效地用于刀具磨损状态监测，同时加工中力以及振动信号的相位成分能够表征刀具磨损。

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基于DCNLP的分拣机械臂最优能耗控制

彭见辉, 陈军杰, 李佳玉

组合机床与自动化加工技术. 2022, 0(10): 92-96. https://doi.org/10.13462/j.cnki.mmtamt.2022.10.020

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针对机械臂执行重复工作时不断加减速所造成的能耗过高问题，借助符号编程法对拉格朗日-欧拉方程进行推导，以最优化控制必要条件构建系统限制方程及能耗指标函数，建立了机械臂的最优能耗控制模型，采用直接配置和非线性规划方法解决了机械臂最优能耗控制面临的两端点边界值问题，通过程序迭代计算仿真。结果表明，随着减速长度的增大，机械臂完成工作的最优能耗指标J值增加，增大或减小工作用时t_f，J值也会明显增加，为选择合适的减速长度、最优工作用时保证机械臂以最优能耗平稳的完成工作提供了重要参考，同时此方法在解决机械臂最优能耗控制方面展现了突出的优势、很好的鲁棒性。

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基于光散射法和GA-SVM的高速钢轧辊粗糙度检测

李健, 吴怀超, 赵丽梅, 杨绿

组合机床与自动化加工技术. 2022, 0(10): 97-99,104. https://doi.org/10.13462/j.cnki.mmtamt.2022.10.021

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针对传统接触式检测高速钢轧辊粗糙度操作复杂、效率低的问题，提出一种利用光散射法非接触检测粗糙度的技术方案，通过搭建平台采集不同粗糙度高速钢轧辊的光散射图像，利用MATLAB提取图像特征值，将提取出的特征值作为遗传算法优化支持向量机分类的训练集与测试集并查看分类准确率，通过对比四种优化算法支持向量机，结果发现利用遗传算法优化支持向量机粗糙度分类运行时间短、准确率高，可以用来非接触式检测高速钢轧辊的粗糙度。

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基于改进残差网络的旋转机械变工况故障诊断

段泽森, 郝如江, 王一帆, 杨文哲, 郭梓良

组合机床与自动化加工技术. 2022, 0(10): 100-104. https://doi.org/10.13462/j.cnki.mmtamt.2022.10.022

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针对旋转机械在实际运转中存在变负载、变噪声和两种同时存在的复合工况干扰而产生的故障诊断效果不理想问题，提出了一种注意力机制、Inception结构、DropBlock层和残差网络相结合的故障诊断模型。该模型以旋转机械的一维振动信号作为输入，通过首层卷积后进入多尺度网络结构，通过增加网络对卷积核尺寸的适应性，提取出更丰富的特征信息。再通过多个残差块进行更深层的特征提取，利用注意力机制提取更加关键的信息，使模型分类能做出更准确的判断，最后通过Softmax分类器进行故障识别。通过动力传动故障诊断综合实验台(DDS)的齿轮箱数据和美国凯斯西储大学(CWRU)的滚动轴承数据验证，结果表明本文方法在复杂的变工况下有很强的鲁棒性。

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基于机器视觉的车铣刀具磨损检测方法

邓晓鹏, 胡小锋

组合机床与自动化加工技术. 2022, 0(10): 105-108,114. https://doi.org/10.13462/j.cnki.mmtamt.2022.10.023

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针对加工过程中人工检测刀具磨损效率较低、难以获取刀具磨损全局信息等问题，提出一种基于机器视觉的车铣刀具磨损检测方法。首先通过傅里叶变换将刀具图像映射到频域空间，去除刀体条纹对应的频率分量，消除刀具图像中的条纹干扰。通过自适应区域生长算法分割图像背景区域，并以分割结果为模板，实现图像对比度自适应增强与刀体非磨损区域分割。合并两次分割结果，得到磨损区域二值图像，实现刀具磨损量的自动测量。最后，通过磨损数据的一致性分析验证算法的有效性。结果表明：所提方法测量结果与人工测量结果具有较强的一致性；相较于已有的视觉检测算法，该方法抗干扰能力强，可从低质量图像中准确提取刀具磨损信息，从而实现刀具磨损状态的有效检测。

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“井”字形双驱龙门模型参考自适应控制

万云飞, 陈思鲁, 张勇, 张驰, 杨桂林

组合机床与自动化加工技术. 2022, 0(10): 109-114. https://doi.org/10.13462/j.cnki.mmtamt.2022.10.024

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为了在大行程范围内实现快速精确定位，研究了一种X-Y双边冗余驱动的“井”字形双驱龙门。分析了同步误差对末端工作头实际精确位置的影响，利用拉格朗日方法推导了其动力学模型。针对两平行轴同步性能易受到由末端工作头运动引起的非对称负载影响的问题，设计了一种模型参考自适应控制方法以用于实时补偿该非对称负载，并利用李亚普诺夫理论证明了该方法的稳定性。在实际龙门平台上的实验表明，相较于传统的主从PID控制，所提控制方法在不增加电机推力负担的情况下，明显减小了轨迹跟踪误差和同步误差，有效提高了龙门平台的精确定位性能。

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基于失效信息和客户需求的再制造工艺方案决策

吕磊, 王蕾, 曹建华, 张泽琳, 夏绪辉

组合机床与自动化加工技术. 2022, 0(10): 115-119. https://doi.org/10.13462/j.cnki.mmtamt.2022.10.025

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针对废旧零部件失效形式多样性、客户需求个性化以及再制造工艺复杂性，导致的再制造工艺方案决策匹配精度差、客户满意度低等问题，提出一种快速匹配失效信息和客户需求的再制造工艺方案决策方法。首先，确定再制造工艺规划的关键因素，构建实例集合，选择相似度计算方法，获得再制造工艺的可行方案；其次，通过分析客户需求，构建客户需求偏好函数，将客户需求偏好融入到工艺方案决策中；最后，通过决策者对工艺方案满意度反馈，决策出客户满意度最大的工艺方案。以某废旧轧辊再制造工艺方案决策过程为例验证所述方法的有效性。

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基于深度相机的机械臂动态避障研究

邱宏波, 司徒仕忠, 高萌, 孔德良, 冯桑

组合机床与自动化加工技术. 2022, 0(10): 120-123. https://doi.org/10.13462/j.cnki.mmtamt.2022.10.026

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为提高6自由度机械臂的智能化程度以及自主避障能力，通过眼在手外的深度相机来实时监控机械臂的工作环境，并利用OpenCV和PCL库对采集到的图像和点云数据进行处理。在分析了传统包围盒算法的基础上，提出了利用虚拟包围球对机械臂模型进行简化，并通过距离计算完成机械臂与障碍物的碰撞检测过程。在笛卡尔空间中，对传统的人工势场法进行改进，并通过雅可比矩阵将合速度转化到关节空间。基于开源机器人操作系统ROS搭建实验平台，实现了连续、实时的动态避障，验证了所提出的6自由度机械臂动态避障方法的有效性。

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基于力传感器的下肢康复机器人柔顺控制

项文凭, 潘海鸿

组合机床与自动化加工技术. 2022, 0(10): 124-127. https://doi.org/10.13462/j.cnki.mmtamt.2022.10.027

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针对下肢康复训练机器人被动训练过程中没有考虑到人机交互力可能对患者造成二次损伤问题，提出一种基于力传感器的下肢康复训练机器人柔顺控制的方案。通过位置控制内环进行轨迹跟踪训练，通过力传感器将检测到的力作用于阻抗控制力外环，当人机交互力大于设定阈值时进行柔顺运动，并且考虑到过大力值转化的顺应位移可能过大问题，通过设定角度阈值，对顺应位移进行限制，避免关节运动范围过大对患者造成伤害。当小于阈值时按照原定的轨迹继续进行被动康复训练。实验结果表明，所设计控制算法实现了对被动训练过程中力的柔顺控制，在保证康复训练效果的同时提高了康复训练的安全性。

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基于双通道自监督编码器的机械声音异常检测

万智勇, 周松斌, 刘忆森, 肖明, 李昌, 邱泽帆

组合机床与自动化加工技术. 2022, 0(10): 128-132. https://doi.org/10.13462/j.cnki.mmtamt.2022.10.028

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针对工业复杂环境下机械异常声特征提取困难，时序异常识别率低等问题，提出了一种基于双通道自监督编码器的无监督机械声异常检测方法。该方法利用双向循环网络和全连接网络构成双通道编码器压缩正常信号，实现正常声的时序信息和频域信息的深度提取与融合, 同时设计自监督分类器引导上述双通道自编码器的训练，提升其提取的时频特征对于异常检测任务的有效性。实验使用MIMII数据集上的fan、valve、slider、pump四种机械声音数据进行验证，得到平均AUC检测结果为0.810，与DCASE2020 Challenge Task2的基线系统结果相比提高11.8%，尤其是非稳态数据集上提升达19.2%，表明该方法能够有效提取正常声音数据的时频特征，从而显著提升异常检测性能。

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双磁盘磁力钝化机理与实验研究

游科, 赵雪峰, 袁银, 殷小龙

组合机床与自动化加工技术. 2022, 0(10): 133-135,140. https://doi.org/10.13462/j.cnki.mmtamt.2022.10.029

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为研究磁盘间隙对磁力刀具钝化的影响以及准确预测钝化材料去除率，基于磁力刀具钝化实验进行了相应的探索。首先，基于电荷模型分析了永磁体外部空间的磁场强度，并计算出双磁盘磁力钝化磁场强度；其次，基于双磁盘磁场强度以及钝化压力，分析出刀具截面切向力与法向力分布，建立双磁盘磁力钝化材料去除率模型；最后，进行了不同磁盘间隙的磁力刀具钝化实验。结果表明，材料去除率随着磁盘间隙的增大而减小，揭示了双磁盘磁力钝化机理；同时，材料去除率预测误差小于20%，验证了双磁盘磁力钝化材料去除率模型的准确性。

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小样本下基于元学习的跨机械部件故障诊断

颜丙生, 刘兆亮, 刘自然

组合机床与自动化加工技术. 2022, 0(10): 136-140. https://doi.org/10.13462/j.cnki.mmtamt.2022.10.030

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深度学习在故障诊断领域的成功依赖于大量的训练样本，但在小样本情况下，实现对变工况特别是跨机械部件的故障诊断是一项挑战。针对此问题，提出一种基于元学习的多通道一维卷积神经网络(MC-1DCNNML)的故障诊断方法。利用完备集合经验模态分解(CEEMDAN)方法对信号进行处理，得到多通道一维信号；建立基于元学习的多通道一维卷积模型(MC-1DCNNML)，对多通道一维信号进行了特征提取，解决小样本下的故障诊断问题。实验结果表明，MC-1DCNNML方法在小样本下的变工况与跨机械部件故障诊断准确率分别为99.62%和93.48%，明显优于MAML与1DCNN两种模型。

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大跨度旋转夹具平台快速定位的振动抑制

潘海鸿, 韦颖, 陈琳, 陈博扬, 丁可帅, 冯喆

组合机床与自动化加工技术. 2022, 0(10): 141-143,149. https://doi.org/10.13462/j.cnki.mmtamt.2022.10.031

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针对使用典型输入整形器抑制大跨度旋转平台残余振动时产生时间滞后的问题，提出一种最优输入整形器与零延时输入整形相结合的方法。该方法使用比例系数对原始轨迹进行加速以缩短其运行时长，以此抵消输入整形造成的延时；其次，使用最优输入整形器对加速后的轨迹进行整形，以此抑制大跨度旋转夹具平台的残余振动；最后，搭建实验平台进行PTP运动实验，并与未整形轨迹、最优整形轨迹和零延时整形轨迹进行对比测试。结果显示，所提出方法的最大加速度比零延时整形轨迹减小23.9%且轨迹更为平滑；在整形前后运动轨迹总时长一致，且该方法的残余振动比未整形轨迹减小89.4%、稳定时间减少93.4%，表明该方法能够有效地抑制大跨度旋转夹具平台的残余振动并消除时间滞后。

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基于MAJDA无监督迁移的旋转机械跨工况故障诊断

黄尧, 韦代平, 刘万, 张池

组合机床与自动化加工技术. 2022, 0(10): 144-149. https://doi.org/10.13462/j.cnki.mmtamt.2022.10.032

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针对跨工况故障诊断常用的无监督域适应方法进行条件分布对齐时目标域伪标签不准确的问题，提出了一种多尺度异步联合分布对齐(MAJDA)故障诊断网络。该网络一方面利用3种不同卷积核尺寸的一维卷积神经网络提取不同尺度的特征，分别输入3个分类器，融合3个分类结果确保伪标签更准确；一方面在对齐条件分布之前先对齐边缘分布以确保伪标签更准确，避免了直接进行条件分布对齐时错误伪标签过多引起的负迁移。利用本文采集的轴承数据集和PHM2009齿轮箱数据集进行实验验证。结果表明，在目标工况数据无标签的情况下，该方法诊断准确率显著高于其它常见的域适应方法。

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自适应扩展卡尔曼滤波机械臂末端定位

张彦泽, 于斌超, 马大智, 刘巍

组合机床与自动化加工技术. 2022, 0(10): 150-153,158. https://doi.org/10.13462/j.cnki.mmtamt.2022.10.033

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为满足工业机械臂末端精确定位的需求，提出了一种适用于“眼在手上”机械臂-相机系统的自适应扩展卡尔曼滤波方法。该方法基于协方差匹配理论通过设置并利用已知的测量噪声协方差更新运动状态噪声协方差增量，实现对运动噪声协方差矩阵的精确估计进而实现对机械臂末端运动的精确估计。仿真结果表明，提出的自适应扩展卡尔曼滤波方法实现了比传统的扩展卡尔曼滤波和Sage-Husa自适应扩展卡尔曼滤波更好的机械臂末端运动估计，同时在不同的运动噪声协方差输入的情况下，该自适应扩展卡尔曼滤波方法具有较高的鲁棒性。

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立式加工中心平动轴几何误差元素辨识方法

李晓晓, 孙付春, 吴昊荣

组合机床与自动化加工技术. 2022, 0(10): 154-158. https://doi.org/10.13462/j.cnki.mmtamt.2022.10.034

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针对激光干涉仪直接测量机床几何误差元素时存在的设备调试复杂、检测效率低的问题，提出一种基于球杆仪间接测量原理的立式加工中心几何误差元素辨识方法。借助螺旋理论建立立式加工中心刀具运动链末端相对于工件运动链末端的实时运动学方程，利用球杆仪实时测量空间距离，得到了几何误差元素与DBB杆长误差相关的辨识模型。考虑到辨识模型的病态程度严重、求解稳定性差等问题，通过模拟退火遗传算法进行求解。DBB辨识实验验证了各验证点最大平均偏差为1.62 μm，证明了所提方法的有效性。

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考虑可变速度和载重的多AGV任务调度

张彦如, 陈灏, 石珂

组合机床与自动化加工技术. 2022, 0(10): 159-163. https://doi.org/10.13462/j.cnki.mmtamt.2022.10.035

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研究了多AGV多目标任务调度的数学模型，考虑了自主移动小车的可变速度和载重量，对完成任务的最大时间、自主移动小车的数量、以及小车用电量3个目标进行优化，结合一种改进的自适应遗传算法(IAGA)，通过对初始种群和自适应策略的优化，提高算法的收敛速度。最后，经过算例分析，得到相应任务调度结果的甘特图以及算法的收敛曲线，实验表明，改进的自适应遗传算法相对于传统的遗传算法，在合适的速度下，使用了较少的AGV可以完成所有任务，不仅缩短了最大完工时间，也减少了AGV的使用数量，降低了总功耗。

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基于CEEMDAN与PSO-MOMEDA的滚动轴承故障诊断方法

郭金泉, 吴欣然, 钟建华

组合机床与自动化加工技术. 2022, 0(10): 164-168. https://doi.org/10.13462/j.cnki.mmtamt.2022.10.036

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针对滚动轴承故障冲击成分易淹没在强噪声中这一问题，提出了一种自适应噪声完备集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise，CEEMDAN)和粒子群优化的多点最优最小熵解卷积(partical swarm optimized multipoint optimal minimum entropy deconvolution adjusted，PSO-MOMEDA)相结合的故障诊断方法。由于MOMEDA的重要影响参数故障周期搜索范围T和滤波器长度L依赖人为经验选择，采用粒子群优化算法对这两个参数进行寻优。首先，采用CEEMDAN分解信号，依据峭度-相关系数准则筛选最优分量；其次，使用PSO对MOMEDA进行参数寻优，对最优分量使用MOMEDA进行滤波处理；最后，对滤波后的信号做包络谱分析，提取故障特征信息。通过仿真信号和实验信号分析表明，与单独使用CEEMDAN算法，将MOMEDA方法替换成MCKD方法相比较，该方法能够有效增强噪声中的故障冲击成分，准确提取轴承故障特征频率，准确诊断轴承故障。

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