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公开(公告)号：CN101984376B
公开(公告)日：2012-09-05
申请号：CN201010550163.9
申请日：2010-11-19
Applicant: 华中科技大学 , 武汉华中数控股份有限公司
IPC: G05B17/00
Abstract: 本发明涉及一种数控机床故障模拟装置，该装置采用现场总线与数控装置相连，内部采用上下位机结构。下位机为采用Linux实时操作系统的工控机，主要负责运行数控机床的PLC逻辑模型，并通过现场总线与数控装置进行数据交换；上位机则采用运行WINDOWS操作系统的PC机，通过通用以太网与下位机相连，主要解决数控机床参数设置、故障设置、故障报警等人机交互工作。本装置主要解决高档数控装置的故障检测功能和能力的试验条件，可以模拟数控机床故障、可编程控制器故障、伺服驱动器和伺服电机故障、主轴驱动器和主轴电机故障。利用该装置模拟数控机床的故障可以用来检测数控装置对数控机床故障的响应、保护、自动修复等能力。
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公开(公告)号：CN101630997B
公开(公告)日：2012-08-15
申请号：CN200910061656.3
申请日：2009-04-14
Applicant: 华中科技大学 , 武汉华中数控股份有限公司
Abstract: 本发明提出一种环形总线数据报文CRC校验字的动态修正方法，该方法采用FPGA实现。当网络报文经过各从站点时，网络报文与从站完成数据交换并被发送给下一站，与此同时，从站根据交换数据后的新网络报文的数据计算新的CRC校验字，新的CRC校验字的计算采用按位计算法，并采用4至16倍网络芯片工作时钟作为CRC的高频计算频率，减少了CRC校验字的计算时间，在网络报文几乎无延时等待的情况下，实现新的CRC校验字紧随网络报文发送给下一站，从而实现CRC校验字的动态修正。网络报文延时和CRC高频计算频率和CRC类型有关，8倍网络芯片工作时钟下，CRC-32校验的网络延时是2个网络芯片工作时钟。本发明数据报文的延时很短，几乎可以忽略不计，非常适合于“飞读”通信模式。
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公开(公告)号：CN101984379B
公开(公告)日：2012-03-28
申请号：CN201010518746.3
申请日：2010-10-25
Applicant: 武汉华中数控股份有限公司 , 华中科技大学
IPC: G05B19/404
Abstract: 本发明公开了一种基于指令序列分析的数控车削加工过程振动抑制方法，步骤为：①通过模态实验，识别出数控机床的动力学参数；②通过切削力实验，识别切削过程的静态切削力系数；③ 根据①得到的动力学参数及②得到的切削力系数，制作加工过程的稳定性曲线；④ 将稳定性曲线存于数控系统后，便可开始加工并不断将当前工艺参数与稳定性曲线比照，对当前数控加工程序进行优化，从而实现对加工过程振动的抑制。本发明突破了传统方式先通过稳定性曲线确定工艺参数再编制数控加工程序的模式，可以直接事先编制程序，再通过数控系统实时优化程序，从而大大提高了编程效率，也使得数控加工程序的编制变得更加简易。
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公开(公告)号：CN101984375A
公开(公告)日：2011-03-09
申请号：CN201010545489.2
申请日：2010-11-16
Applicant: 华中科技大学 , 武汉华中数控股份有限公司
IPC: G05B17/00
Abstract: 本发明公开了一种数控机床故障模拟方法，主要通过构建机床设置信息表、构建故障设置信息表、构建机床逻辑模型、构建机床伺服模型、嵌入机床故障点、运行机床仿真模型、触发机床故障产生来实现数控机床故障的模拟。该数控机床故障模拟方法主要解决高档数控装置的故障检测功能和能力的试验条件，可以模拟数控机床故障、可编程控制器故障、伺服驱动器和伺服电机故障、主轴驱动器和主轴电机故障。利用该方法模拟的数控机床的故障可以用来检测数控装置对数控机床故障的响应、保护、自动修复等能力。
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公开(公告)号：CN101758422A
公开(公告)日：2010-06-30
申请号：CN200910273170.6
申请日：2009-12-10
Applicant: 华中科技大学 , 武汉华中数控股份有限公司
IPC: B23Q17/00
Abstract: 一种数控装置技术指标的检测分析装置，属于数控装置的测试装置，解决现有数控装置技术指标检测装置对于各类数控装置不通用，以及检测分析的技术指标不全面的问题。本发明包括数据接口、参数设置模块、数据处理模块、模拟反馈模块、分析评价模块、显示模块和测试代码库；数据处理模块对数据接口接收的指令数据进行运算，检测结果输出到分析评价模块和显示模块；参数设置模块设置模拟反馈模块的参数，测试代码库提供各项待测项目标准测试用G代码。本发明利用模拟反馈模块模拟实际伺服驱动、电机和机床特性，计算出相应的反馈数据，排除了实际机电系统不确定性和机床加工性能不一致的影响，能够准确、客观的分析评价数控装置的各项重要技术指标。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101334264B
公开(公告)日：2010-06-02
申请号：CN200810048525.7
申请日：2008-07-25
Applicant: 华中科技大学 , 武汉华中数控股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种激光焊接中狭窄对接焊缝的测量方法及装置，它将二维和三维视觉信息进行有机融合，通过对CCD相机和二个激光平面进行标定，利用含有三条激光条纹的焊缝图像，在同一测量位置获取焊缝中心的三维位置、法矢及焊缝宽度信息。装置包括：远心镜头、CCD相机、图像采集卡、带通滤光片、计算机，各线光源激光器投射出会聚的三个激光平面，各激光平面在与CCD相机主光轴垂直的平面上相交所形成的激光条纹基本平行。第一、第三线光源激光器对称地安装在CCD相机的左右两侧，与CCD相机的主光轴成15～60°角；第二线光源激光器对称安装在CCD相机的前侧或后侧，与CCD相机的主光轴成10～30°角；该装置结构简单，测量信息丰富。
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公开(公告)号：CN101630997A
公开(公告)日：2010-01-20
申请号：CN200910061656.3
申请日：2009-04-14
Applicant: 华中科技大学 , 武汉华中数控股份有限公司
Abstract: 本发明提出一种环形总线数据报文CRC校验字的动态修正方法，该方法采用FPGA实现。当网络报文经过各从站点时，网络报文与从站完成数据交换并被发送给下一站，与此同时，从站根据交换数据后的新网络报文的数据计算新的CRC校验字，新的CRC校验字的计算采用按位计算法，并采用4至16倍网络芯片工作时钟作为CRC的高频计算频率，减少了CRC校验字的计算时间，在网络报文几乎无延时等待的情况下，实现新的CRC校验字紧随网络报文发送给下一站，从而实现CRC校验字的动态修正。网络报文延时和CRC高频计算频率和CRC类型有关，8倍网络芯片工作时钟下，CRC-32校验的网络延时是2个网络芯片工作时钟。本发明数据报文的延时很短，几乎可以忽略不计，非常适合于“飞读”通信模式。
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公开(公告)号：CN114202662B
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202111406872.4
申请日：2021-11-24
Applicant: 华中科技大学 , 武汉华中数控股份有限公司
Abstract: 本发明属于铣削精加工及深度学习相关技术领域，其公开了一种结合相邻刀轨横向几何特征的刀具特征点识别方法及设备，方法包括以下步骤：(1)解析目标零件的G01程序段以获取加工刀具路径中刀位点的三维坐标，并按照刀具行进方向排序以得到刀位点点云；(2)确定并计算刀位点的几何参数，构建刀位点的几何特征向量；(3)结合刀具行进方向的邻域刀位点生成刀位点几何特征矩阵；(4)将刀位点云拓扑成图数据结构；(5)通过每个刀位点的邻接刀位点索引构建刀位点间的连通关系，计算刀位点云邻接矩阵；(6)将预测特征点的刀位点云数据及刀位点云邻接矩阵输入训练后图神经网络模型，以完成刀具特征点识别。本发明有更高的识别精度和查全率。
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公开(公告)号：CN114488945B
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202210008756.5
申请日：2022-01-06
Applicant: 华中科技大学 , 武汉华中数控股份有限公司
IPC: G05B19/404
Abstract: 本发明属于数控加工相关技术领域，其公开了一种环境温度影响下立式机床Z轴热误差建模方法及系统，所述方法包括：获取立式加工中心Z轴的上端轴承温升和螺母温升；基于上端轴承温升构建零点误差模型，并基于所述螺母温升构建区间误差模型；将所述零点误差模型和区间误差模型叠加获得环境温度与热误差的关系模型；采用上端轴承温升、螺母温升以及热误差对关系模型进行训练即可获得训练完成的关系模型。本申请可以精确的描述热误差与温度场之间的非线性变化规律。
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公开(公告)号：CN114170429A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111367310.3
申请日：2021-11-18
Applicant: 华中科技大学 , 武汉华中数控股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种铣削精加工刀具路径特征点的识别方法及装置，从刀具路径中刀位点的坐标出发，提取出刀位点的几何信息，并提出一种刀位点几何参数图像编码方法，将刀位点几何信息编码为刀位点几何参数图像，该图像能够有效的表达目标刀位点与刀具行进方向邻域刀位点综合几何特征，借助深度学习领域中卷积神经网络模型，学习刀路轨迹中特征点的识别模式，通过标记后刀位点的几何参数图像作为训练集，训练卷积神经网络模型，通过该模型可实现对其他零件加工刀具路径中特征点的预测识别，亦可通过预测‑再训练的方式不断的优化卷积神经网络模型。经实验表明，本发明相较于传统方法拥有更好的特征点识别精度与查全率。
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