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期刊信息/Journal information
机床与液压
机床与液压

闵新和

半月刊

1001-3881

jcy@gmeri.com;jybjb@163.net

020-32385312

510700

广州市黄埔区茅岗路828号

机床与液压/Journal Machine Tool & Hydraulics北大核心CSTPCD
查看更多>>本杂志是国内外公开发行，中文核心科技期刊，中国期刊光盘版源刊，《中国学术期刊文摘》源刊，我国科技论文统计分析用刊。主要介绍液压、气动和控制技术，及其在工厂生产制造、机电工程设计、工程机械中的应用情况；同时也介绍设备使用维修和技术改造、开发方面的最新科研生产成果。此外，本刊还经常报道机电行业技术有关领域的专题综述，技术讲座，国内外发展动态及最新信息。内容坚持理论与实际、普及与提高、国内与国外相结合的原则，具有新颖性、先进性和实用性。是科研院所和企事业单位宣传企业形象的理想窗口，读者是遍布全国的科研、工程技术人员，工厂的技术人员，设备管理、维修人员，企业管理干部，经营促销人员，大专院校师生等。
正式出版
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    基于损伤等效的压裂泵柱塞疲劳载荷谱研究

    李魁王蒙蒙王安伟郭福征...
    204-209页
    查看更多>>摘要：在页岩气作业中,压裂泵柱塞受到周期性载荷的作业易出现疲劳破坏,而压裂泵柱塞产品开发初期没有疲劳计算所需的实测疲劳载荷谱.针对此问题,根据 6000 型机械压裂泵的百万冲次试验测试柱塞组件的应变载荷谱,采用一定方法对柱塞的疲劳载荷谱进行等效编谱,评估柱塞疲劳寿命并对柱塞的结构进行优化设计,最后锁定柱塞设计数据.通过分析证明了通过测试与仿真相结合可评估柱塞疲劳耐久性,提升产品质量.为了减少重型件产品设计的验证时间,基于采集的柱塞载荷谱以一定方法获得柱塞疲劳载荷谱.基于等效损伤原理,采用block cycle方法进行柱塞台架试验载荷谱的提取,为后续搭建柱塞台架试验台提供设计依据.

    压裂泵柱塞疲劳载荷谱等效损伤原理

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    数控机床几何与热误差研究方法综述

    马文竹付双松齐向阳卢然...
    210-218页
    查看更多>>摘要：数控机床加工精度是衡量机床性能的关键指标.影响加工精度的误差源有多种,最显著的是几何误差与热误差,占据机床总误差的 60％～70％.误差补偿被认为是提高机床加工精度经济高效的手段,其中误差精确测量、误差模型的建立是进行误差补偿的基础和前提.针对数控机床综合误差的测量、建模、补偿过程进行归纳总结,分析测量工具、建模和补偿方案的优缺点,列举数控机床精度优化方面的问题,并探讨未来的研究方向.

    几何误差热误差误差测量误差补偿

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    基于DBN的液压泵劣化程度评估方法研究

    李振宝伊明李富强张磊...
    219-226页
    查看更多>>摘要：针对轴向柱塞泵中心弹簧失效故障难以有效评估的问题,提出一种基于梅尔频率倒谱系数(MFCC)和深度信念神经网络(DBN)的液压泵劣化程度评估方法.对现场采集的正常数据和 3 种不同程度中心弹簧失效故障的液压泵振动信号进行信号预处理,包括预加重、分帧和加窗等;对预处理后的信号进行快速傅里叶变换(FFT),得到其频率谱和功率谱,然后让其通过Mel滤波器组,得到信号的对数能量;最后对对数能量进行离散余弦变换,得到信号的倒谱系数和一阶差分系数,并以此构成特征向量.基于DBN方法搭建深度学习模型,对特征向量进行学习,将测试样本导入深度学习模型,对中心弹簧失效程度进行评估,并将倒谱系数和一阶差分系数的识别结果进行对比.结果表明:当选择倒谱系数为特征向量时,具有较高的识别精度,能够有效识别轴向柱塞泵中心弹簧的性能劣化程度.

    梅尔频率倒谱系数深度信念神经网络轴向柱塞泵劣化评估

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    基于DBSCAN-ML的液压风力发电机故障诊断研究

    宾世杨李利强程乐陈浩武...
    227-235页
    查看更多>>摘要：传统风力发电机对于系统故障的解决方案是有限和预先确定的,而具有大量传感器数据的故障预测诊断可以有效预防可能发生的系统故障,从而降低设备维护成本.为此,提出一种基于DBSCAN-ML的风力发电机故障诊断策略.基于密度的应用噪声算法空间聚类(DBSCAN)从正常状态数据中分类出异常状态的风力机数据,然后采用决策树和随机森林算法 2 种机器学习(ML)算法构建预测模型,最后使用K折交叉验证进行测试.通过广西 31 台风力发电机组数据对此故障诊断方案进行案例验证.结果表明:DBSCAN算法可以有效分离异常状态数据,且决策树预测模型和随机森林模型可以分别获得 92.7％和 92.1％的准确率,通过数据挖掘和建模可以检测风力发电机组的故障,并可以预测部件的维护需求.

    风力发电机基于密度的应用噪声算法空间聚类(DBSCAN)机器学习(ML)决策树随机森林K折交叉验证故障诊断

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    基于LMS滤波算法优化数控加工速度误差的应用

    王舒玮
    236-240页
    查看更多>>摘要：针对数控加工过程中速度误差导致加工精度低的问题,研究所加工零件的加工精度、切削加减速误差和切削加速度变化规律等,提出基于LMS滤波算法的数控加工速度误差优化.通过对非均匀有理B样条(NURBS)曲线进行仿真加工,对数控机床加工速度进行自适应控制.通过引入最小均方算法进行误差分析,从而提高插补速度精度,使数控机床加工误差降低、效率提高.通过实验测试对所提误差控制方法进行验证.结果表明:基于LMS滤波算法优化数控加工误差控制,不仅使数控机床加工速度得到提高,还有效解决了数控机床加工运动过程中存在的加工误差问题,使加工精度得到有效提升,证明所提加工误差控制方法具有一定可行性.

    数控加工最小均方算法非均匀有理B样条滤波算法

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