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期刊信息/Journal information
组合机床与自动化加工技术
组合机床与自动化加工技术

宋鸿升

月刊

1001-2265

zhjcqk@126.com

0411-86658407

116033

大连市沙河口区新生路80号504室

组合机床与自动化加工技术/Journal Modular Machine Tool & Automatic Manufacturing Technique北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊是中国机械工程学会与大连组合机床研究所共同主办，中国科协主管的，由科技部和新闻出版署共同审核批准的公开发行的学术性科技期刊。1959年创刊。本刊主要讨论新技术在生产工程领域内的实际应用，内容侧重以汽车生产为代表的大批量制造技术及成套技术装备的开发设计。本刊也多视角、全方位的报道制造领域的研究成果，理论探讨，应用实践，技术展望及行业动态。《组合机床与自动化加工技术》的读者对象是从事机床及其它工艺装备开发、设计的工程师，从事新技术、新设备、新工艺开发及应用的科研院所工程师；汽车、内燃机、摩托车、农机、家电等大批量生产企业的工艺设计、技改设计及设备规划的工程技术人员、机电院校师生等。《组合机床与自动化加工技术》在国内制造业及机电工程院校中具有广泛的影响，相当的权威性和较高的知名度。本刊是历届中文核心期刊，长期以来一直被国内主要数据库、文摘刊物所收录，历年来一直被科技部中国科技信息所列为《中国科技论文统计源期刊》，被中国科学文献计量评价研究中心、中科院文献评价中心、中国社科院文献信息中心等六部门认定为"中国科学引文数据库来源期刊"、"中国学术期刊综合评价数据库来源期刊"。
正式出版
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    硅片磨床伺服进给系统仿真模型与分析

    张逸民朱祥龙董志刚康仁科...
    102-104,109页
    查看更多>>摘要：在硅片磨削时,硅片加工质量与硅片磨床的进给系统性能密切相关.为了提升硅片磨床进给系统的精度和稳定性,提出了采用上位机、运动控制卡、伺服驱动器、位置传感器进行闭环控制进给的技术方案.研究了伺服系统和机械系统两者之间的相互耦合关系,建立了动力学模型,搭建了基于PID控制的三闭环控制系统,采用MATLAB中Simulink模块对进给系统进行仿真分析.仿真结果表明,磨床进给系统速度波动量在1%以下满足硅片磨削对进给精度的要求.

    硅片磨床伺服进给系统三闭环控制动力学模型

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    基于改进SMO与变参数LTD的PMSM无传感器控制

    代成刚杨其华袁月峰李锐鹏...
    105-109页
    查看更多>>摘要：为解决基于滑模观测器的PMSM无感控制系统抖振大、响应速度慢等问题,在转速环PI控制器前引入变参数线性跟踪微分器,实现由I/F起动向转速-电流双闭环控制模式的平稳过渡.采用sigmoid函数替换sign函数消除由sign函数在滑模面切换给等效反电动势带来的高次谐波;根据反电动势与电机转速关系以自适应滑模增益提高系统响应速度,并利用李雅普诺夫稳定性判据分析改进后算法稳定性.在仿真平台以及PMSM控制系统上进行控制算法验证,表明了所提出的改进PMSM无传感器控制策略对抑制系统抖振与提高系统的响应速度具有良好的效果.

    滑模观测器变参数线性跟踪微分器I/F起动sigmoid函数自适应滑模增益

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    基于滑窗滤波器的改进MRAS转动惯量辨识

    陈冠廷魏海峰闵琦
    110-114,120页
    查看更多>>摘要：交流伺服电机在负载突变时,传统模型参考自适应(model reference adaptive system,MRAS)不能同时满足辨识精度和收敛速度两方面的需求,鉴于此,提出一种基于滑窗滤波器的改进MRAS转动惯量辨识策略.首先,利用曲率模型(curvature model,CM)对电机的负载扰动进行实时估测;其次,对传统MRAS法进行改进,基于滑窗滤波器原理设置变增益机制的判断依据,使负载突变时系统自动调整自适应率中的增益系数,确保转动惯量被快速、精准的辨识;最后,通过仿真和搭建实平台对所提方法进行验证,结果证明此方法不仅具备较高的辨识精度,同时收敛速度快,很好的克服了传统方法的不足,表现出优异的动态性能.

    交流伺服电机模型参考自适应负载扰动惯量辨识滑窗滤波器

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    基于非奇异负载转矩观测器的永磁同步电机抗扰动控制

    彭诚王兵郭皓源李罗...
    115-120页
    查看更多>>摘要：针对永磁同步电机负载转矩波动及惯性负载的变化对控制性能的影响,采用一种非奇异负载滑模观测器实时辨识负载转矩,并将观测的负载转矩按比例转化为补偿电流值对控制系统进行前馈补偿,以降低负载扰动的影响;采用模型参考自适应算法辨识系统的转动惯量,并将观测出的惯量输入到负载转矩观测器中,减少惯性负载扰动的影响.实验结果表明,在不同工况下负载转矩和系统惯量变化时,设计的非奇异负载转矩滑模观测器补偿效果比一阶滑模负载转矩观测器补偿效果好,能够快速恢复到给定速度,系统的抗扰性能有很好改善.

    永磁同步电机负载转矩观测器转动惯量辨识滑模控制

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    光电稳定平台的模型修正自抗扰控制

    熊东海
    121-124,130页
    查看更多>>摘要：针对光电稳定平台易受摩擦力、载体运动姿态变化等扰动影响导致稳定精度降低的问题,提出一种模型修正自抗扰控制方法.根据系统辨识获得的光电稳定平台模型参数信息,设计模型扩张状态观测器准确估计系统各阶状态变量,在控制律中对总扰动进行补偿,将被控对象模型改造成准确的辨识模型形式,并基于该辨识模型设计误差反馈控制器,实现对光电稳定平台的稳定控制.实验结果表明,所提方法在低速跟踪正弦信号的实验中表现出更好的跟踪性能;对于载体运动带来的速度扰动,模型修正自抗扰控制方法的稳定精度有了明显提升.从而验证了本文方法在光电稳定平台速度跟踪和扰动抑制方面的良好性能.

    光电稳定平台模型修正自抗扰控制扰动

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    基于终端约束MPC的轮式移动机器人轨迹跟踪控制

    徐佳宝张国良罗国攀
    125-130页
    查看更多>>摘要：针对轮式移动机器人具有非线性特性和时域约束从而导致跟踪精度较低的问题,提出了一种终端约束MPC(model predictive control)的控制方案.首先,将轮式移动机器人的状态误差方程作为预测模型;其次,在成本函数中加入终端约束,设计了合适的终端域和终端惩罚矩阵,迫使系统在有限时域内跟踪上期望轨迹;然后,利用Lyapunov稳定性框架,建立终端约束MPC控制方案在系统中可行性和稳定性的充分条件;最后,通过在圆形及双移线两种工况下与传统模型预测控制进行对比实验,验证了终端约束MPC控制方案的有效性.仿真表明,相比于传统模型预测控制,终端约束MPC在预测范围内更好地满足了约束条件,从而提高了系统的稳定性和跟踪精度.

    模型预测控制终端约束轮式移动机器人轨迹跟踪

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    基于FPGA的永磁同步电机速度控制

    于长松刘曰涛姜佩岑邹大林...
    131-134,140页
    查看更多>>摘要：针对永磁同步电机(PMSM)速度控制器中采用传统PI控制存在响应速度慢、超调量大以及容易出现积分饱和等问题,设计了采取Anti-Windup策略的速度控制器,并在现场可编辑逻辑门阵列(FPGA)中实现对PMSM的控制.首先采用高层次综合技术(HLS)对PMSM伺服控制关键模块完成建模,其次封装成IP核导入到工程中,最后下载到FPGA芯片上完成对PMSM的控制.经过与传统PI控制器实验比较,使用该速度控制方法超调量减小到4.3%,在负载处转速下降了14 r/min,调节时间为0.01 s,具有良好的动态性能和抗干扰性能,满足永磁同步电机伺服控制系统的应用需求.

    现场可编辑逻辑门阵列高层次综合技术永磁同步电机Anti-Windup策略

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    基于TD-Mask R-CNN的机械装配体图像实例分割

    唐若仪陈成军王金磊代成刚...
    135-140页
    查看更多>>摘要：在机械产品装配过程中,为了准确识别机械装配体零件信息以减少零件漏装、错装等现象,提出一种改进的机械装配体图像实例分割方法TD-Mask R-CNN.首先,在主干网络ResNet101 中引入可变形卷积(deformable convolutional networks,DCN)以增加网络模型的泛化能力;其次,使用Transfiner结构作为掩码分支以提高机械零件边缘的分割精度;最后,在Transfiner结构中引入离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT)模块以提升模型对机械装配体图像整体的分割能力.实验结果表明,提出的实例分割方法在合成深度图像数据集和真实彩色图像数据集上得到的掩码平均精度(average precision,AP)分别为87.7%和92.0%,与其他主流实例分割算法相比均有所提升.

    深度学习装配监测实例分割TD-MaskR-CNN

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    基于PointNet ++的焊装夹具零件识别

    徐华陶长城乐鑫淼
    141-144页
    查看更多>>摘要：焊装夹具是汽车白车身焊接生产线中重要的组成部分,有效的管理和归纳焊装夹具零件设计数模能够显著提高设计效率.将原始设计数模离散为点云,利用点云数据和PointNet ++深度学习网络探讨了一种焊装夹具零件智能分类方法,并对比各模型的分类精度,选取运行效率和精度最高的单尺度分组(SSG)模型完成焊装夹具零件的分类.训练结果表明,该方法在验证集上的准确率为97.5%,型块、连接块、定位销、销座、支座的验证集类内准确率分别为92.5%、97.5%、100%、97.5%和100%.这些结果表明该方法具有较高的识别精度,能够满足焊装夹具零件分类的精度要求.

    焊装夹具三维点云分类PointNet++

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    基于VSD-YOLOv5s的轻量化注塑齿轮缺陷检测

    申飞周敏黄周林李鑫炎...
    145-148,153页
    查看更多>>摘要：针对注塑齿轮加工过程中在线缺陷检测存在的识别速度较慢、识别精度较低等问题,提出了一种基于ShuffleNetV2 主干网络的改进YOLOv5s网络模型.在YOLOv5s网络模型的基础上将原来的C3 主干网络结构替换为轻量化ShuffleNetV2 结构,降低模型参数量和尺寸,提升识别速度.引入SE注意力机制,并通过DIOU-NMS方法去除冗余框,减少错误抑制,提高识别精度.实验结果表明:相比于原模型,改进的模型识别准确率提升了0.9%,平均识别精度提升了1.7%,识别速度提升了5 fps,满足注塑齿轮表面缺陷在线识别的速度以及精度要求.

    ShuffleNetV2YOLOv5s注塑齿轮缺陷检测

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