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| 1 | 基于神经网络的光纤布拉格光栅触觉信号解耦研究显示文摘针对应用于电子皮肤的柔性光纤布拉格光栅触觉传感器的输出信号是施加载荷位置、大小等信息的非线性、多维耦合问题,在对光纤布拉格光栅触觉传感阵列进行力学有限元仿真的基础上,提出了将误差逆传播神经网络和径向基函数神经网络应用于仿真和实验的触觉信号解耦方法。对实验数据的神经网络解耦结果表明,相对于误差逆传播神经网络,径向基函数神经网络具有更强的抗噪声能力,能够更好地逼近含有噪声的触觉多维非线性实验数据之间的映射关系。经径向基函数神经网络解耦后,传感器阵列的空间分辨率为5 mm,对压力位置和大小感知的最小相对误差为3.00%和4.82%。本文的研究成果对开展电子皮肤柔性触觉传感器的研究和推广具有一定的实用价值。 | 钱牧云 齐瑜 魏新园 | 2021 | 仪器仪表学报2021，42，8： | 8 |
| 2 | 光纤光栅柔性触觉传感器的材质识别功能研究显示文摘针对目前应用于电子皮肤的触觉传感器不能兼具柔韧性和多模态信息感知等问题,对封装于同一柔性聚合物传感单元中的两根光纤光栅触觉传感器的材质识别功能进行了有限元仿真和实验研究。首先,推导了光纤光栅触觉传感原理和基于热传递的接触物体材质识别机理;然后,对封装材料和接触物体进行了热力学仿真分析;最后,搭建了实验系统平台,对光纤光栅柔性触觉传感器进行了材质识别实验研究。仿真和实验结果表明,当接触物体为70℃的铝、铁、塑料等材质时,由于热传递引起的光纤光栅温度传感器中心波长漂移最大值分别为:Δλ_(B1)=0.5889 nm、Δλ_(B2)=0.2773 nm和Δλ_(B3)=0.1692 nm,且在接触的前10 s内中心波长漂移随时间变化率分别为k_(1)=31 pm/s、k_(2)=19 pm/s和k_(3)=6 pm/s。扩展光纤光栅触滑觉传感器的接触物体材质识别功能,可实现电子皮肤更多模态信息的感知,具有一定的应用价值。 | 钱牧云 张姣姣 魏新园 | 2022 | 仪器仪表学报2022，43，4： | 4 |
| 3 | 控制仪表及装置课程实施课程思政的教学探索显示文摘结合工程认证专业培养任务与目标,在控制仪表及装置课程中融入课程思政理念,充分挖掘课程知识点中蕴含的思政教育元素,培养学生的家国情怀、工匠精神、辩证思维、法治意识和道德规范、可持续发展意识等,提高人才培养的质量。 | 钱牧云 聂建华 魏新园 | 2022 | 安徽工业大学学报(社会科学版)2022，39，5： | 0 |
| 4 | 数控机床工作台误差综合补偿方法研究显示文摘针对由几何误差与热误差引起的数控机床工作台与主轴之间相对位置变动的问题,通过试验分析其在不同温度状态下的误差数据,得到机床工作台平面度误差随热变形保持不变的规律,并提出了一种数控机床工作台平面度误差与主轴热误差的综合补偿方法。该方法通过分别建立工作台平面度误差模型和热误差模型,并运用叠加原理建立综合误差补偿模型,对传统固定单位置点建模补偿方法的原理性缺陷进行了改进。结合机床关键部件的实时温度值和刀具位置的实时坐标值,计算出了全工作台各区域各温度阶段的误差补偿值,进而实现了全工作台主轴轴向综合误差的实时补偿。检验及分析结果表明,相比于传统固定单位置点热误差建模补偿方法,该方法所建模型残余标准差减小约7μm,精度提高比例达到50%;单次最大补偿残差减小约11μm,精度提高比例达到60%,大幅度提高了机床的加工精度。 | 苗恩铭 徐建国 吕玄玄 魏新园 | 2017 | 中国机械工程2017，28，11： | 13 |
| 5 | 基于状态空间模型的数控机床热误差建模显示文摘为了减小机床运行参数变化导致的机床热误差变化对模型预测精度的影响,提出了状态空间建模算法,该算法可根据机床运行参数的变化而自动调整模型,从而使模型对机床运行参数的变化具有良好的自适应性。通过实验比较了模型对机床处于不同条件下的热误差预测精度,并基于状态空间模型在Leaderway V-450型数控机床上进行了平面切削的热误差补偿实验。实验结果表明:与传统热误差建模算法相比较,所提算法的预测精度提高了58.12%,稳健性也得到了有效提升,且实际热误差补偿效果显著。 | 苗恩铭 吕玄玄 魏新园 宋先进 董云飞 | 2019 | 中国机械工程2019，30，9： | 8 |
| 6 | 基于正则化的机床热误差自适应稳健建模算法显示文摘通过建立预测模型对机床热误差进行补偿,是有效解决热误差造成机床精度下降问题的常用方法。本文提出一种基于正则化的数控机床热误差自适应稳健建模算法,能够在建模过程中自适应选择温度敏感点(TSPs),并具有高预测精度和稳健性。首先基于结构风险最小化原则对热误差建模稳健性机理进行分析,进而利用正则化算法中LASSO解的稀疏性实现自适应TSP选择。然后基于不同实验条件的热误差数据,分析所提建模算法的预测效果,并与常用的多元线性回归、BP神经网络和岭回归算法进行比对分析。结果表明,本文所提建模算法具有最高的预测精度和稳健性,分别为5.22和1.69μm。最后,利用所建立的预测模型进行热误差补偿实验,以验证本文所提建模算法的实际补偿效果。 | 魏新园 钱牧云 赵洋洋 潘巧生 苗恩铭 | 2022 | 仪器仪表学报2022，43，5： | 3 |
| 7 | 基于信息熵-灰色模糊融合模型的火电机组燃烧检测仪器综合性能评价方法显示文摘针对火力发电机组因结构复杂、指标众多且难以量化导致的燃烧检测仪器综合性能评价难以实现的问题,提出了一种基于信息熵-灰色模糊融合模型的火电机组燃烧检测仪器综合性能评价方法,建立了信息熵-灰色模糊评价模型。以发电机组飞灰含碳量工程范例的3种检测方式对比验证所提方法,采用模糊数学量化仪器性能、适用性能、风险性能3类语言标度,以从优隶属度规范化11项指标建立模型输入,用灰色关联系数矩阵综合考量输入量之间的耦合关联度,以熵权法替代传统专家法,剔除赋权过程的主观影响。对比结果表明,3种方案的二级指标权重在去人为干扰环境下,分别占总体的14.63%、58.51%、26.86%,对最优结果1的隶属度分别达到0.4265、0.6642和0.9673。与单因素分析方法相比,该模型在评价结果上具有一致性,而在多数据分析和去人为干扰中表现出更好的综合评价效能。 | 冯旭刚 魏舜昊 魏新园 徐帅 樊嵘 | 2022 | 中国机械工程2022，33，9： | 3 |
| 8 | 有源相控阵雷达阵面热变形预测建模理论显示文摘目前大部分研究均通过软件仿真的方法来预测有源相控阵雷达阵面热变形,但仿真结果与真实情况存在一定偏差,为此,提出了有源相控阵雷达热变形预测建模理论。通过实验测量得到阵面热变形和温度变化,依据模糊聚类结合灰色关联算法对温度测点进行优化,建立各方向热变形量的预测模型。实验结果表明:该模型具有较高的预测精度和稳健性,从而可实现阵面热变形的准确预测。 | 苗恩铭 魏新园 刘辉 潘巧生 | 2018 | 中国机械工程2018，29，19： | 2 |
| 9 | 基于远程监控的数控机床热误差补偿系统研究显示文摘文章设计了一套数控机床热误差补偿的远程监控系统,实现了机床温度数据获取、热误差建模、热误差补偿的远程控制等功能。通过在机床上的具体操作,实现了远程监控的功能,并且热误差补偿效果良好。 | 董云飞 王志 魏新园 庄鑫栋 | 2018 | 安徽职业技术学院学报2018，17，2： | 0 |
| 10 | 数据机理驱动的机床主轴热精度建模方法研究显示文摘主轴热精度问题是造成精密数控机床精度下降的主要原因,传统数据驱动的热精度建模方法强调建模算法的优化,忽略了热精度特性分析,导致鲁棒性低、解释性差和模型结构复杂等问题。对此,从数据机理的角度出发分析主轴热精度特性,针对性的提出热精度建模方法。热精度建模前需要选择温度敏感点(TSPs),利用LASSO算法实现TSPs自适应选择;基于分位数回归分析证明TSPs存在双重变动性,利用复合分位数回归算法提高建模精度;工况条件变动易造成模型泛化能力下降,利用L2正则化算法提高模型稳健性。最终提出基于复合分位数回归结合弹性网络正则化的主轴热精度建模方法。实验表明,利用所提建模方法补偿后机床热误差波动在±2μm以内,相比补偿前精度提升93.3%,所提建模方法具有预测精度和稳健性高、自适应性强和解释性好的优势。 | 魏新园 钱自强 吴秋源 钱牧云 周京欢 | 2023 | 仪器仪表学报2023，44，12： | 0 |
| 11 | 基于偏最小二乘的数控机床热误差稳健建模算法显示文摘建立预测模型对热误差进行预测和补偿是解决机床热误差问题的常用方法,该方法中模型的预测精度和稳健性易受环境温度影响而明显下降,对此本文提出了基于偏最小二乘法的热误差稳健建模算法。首先使用相关系数法筛选温度敏感点,并建立热误差偏最小二乘回归预测模型。进而基于全年环境温度下的多批次热误差实验数据,分析最佳的温度敏感点个数。最后建立热误差偏最小二乘回归模型,并与普通多元线性回归模型的预测效果比对分析。结果表明本文所提算法平均预测精度为5.7μm,模型稳健性为0.56μm,相较于普通多元线性回归算法,预测精度和稳健性分别提高13.8%和49.5%。说明本文所提的热误差稳健建模算法能够在环境温度变化较大时保持高预测精度和高稳健性。 | 魏新园 钱牧云 冯旭刚 苗恩铭 陈雨尘 | 2021 | 仪器仪表学报2021，42，5： | 17 |
| 12 | 主成分算法在数控机床主轴热误差补偿中的应用显示文摘为了提高数控机床热误差补偿模型的预测精度与稳健性,对主成分算法在数控机床主轴热误差建模中的应用进行了研究。首先,根据主成分算法原理,提出基于主成分分析的温度敏感点选择算法和热误差建模算法。然后,以一台三轴立式加工中心为对象进行全年温度范围内的主轴热误差测量实验,并基于实验数据建立主轴热误差主成分回归(Principal Component Regression,PCR)模型。进而,将所建立的PCR模型与多元线性回归模型、BP神经网络模型和岭回归模型的预测精度与稳健性进行比对分析,实验结果表明PCR模型在该四种模型中具有最高的预测精度和稳健性,分别达到6.8μm和2.4μm。最后,使用所建立的PCR模型对按照转速图谱运行的机床主轴热误差进行预测,预测精度和稳健性分别为6.12μm和3.43μm。并将PCR模型嵌入到热误差补偿控制器中进行热误差补偿实验,以验证本文建模算法的有效性。 | 魏新园 陈雨尘 苗恩铭 冯旭刚 潘巧生 | 2021 | 光学精密工程2021，29，11： | 7 |
| 13 | ^60Coγ射线辐照神经移植后神经传导速度观察显示文摘目的探讨变性神经移植后神经传导速度情况。方法将30只大鼠分为实验组、对照组和正常组,实验组将^60Coγ射线先期辐射处理后的兔自体神经原位再植,对照组切除后不经辐射直接自体再植,正常组不做任何处理。再植术后4月、6月和8月分别对3组大鼠行电生理检查,观察神经传导速度。结果术后4月实验组的神经传导速度[(47.047±1.203)m/s]与正常组[(92.156±6.456)m/s]、对照组[(54.717±4.139)m/s]比较差异均有统计学差异(P〈0.05);而术后6月和8月实验组与正常组、对照组比较,差异无统计学意义(P〉0.05)。结论长段自体神经(约3cm)经^60Coγ射线先期处理后再植.神经传导速度可逐渐恢复正常。 | 王新园 常德海 魏旭军 谢世华 韩春鸣 盛金生 | 2009 | 中华神经医学杂志2009，8，6： | 1 |
| 14 | 基于迁移学习的异工况下机床热误差建模方法显示文摘机床热误差预测模型在不同工况下难以保持高预测精度是导致热误差实际补偿效果差的重要原因,对此本文提出一种基于迁移学习的异工况下机床热误差建模方法。首先利用核均值匹配算法获取不同工况下机床温度数据间的迁移权重,从而提出基于迁移学习的热误差建模方法;对不同工况下热误差数据进行差异显著性检验,并利用本文所提方法建立热误差预测模型,分析建模效果;然后比对分析本文所提建模方法与常用建模方法的实际预测效果,最后进行补偿验证实验以证明本文所提方法的有效性。结果表明,本文所提基于迁移学习的建模方法能够有效提升建模效果,其中迁移学习结合LASSO算法针对不同工况下热误差数据的预测精度和稳健性分别达到3.73和1.14μm,补偿后机床X/Y/Z 3个方向热误差分别保持在-2.3~3.1μm、-3.4~3.9μm和-3.3~4.6μm范围内。 | 魏新园 王杲 周京欢 潘巧生 钱牧云 | 2023 | 仪器仪表学报2023，44，7： | 0 |
| 15 | 热风炉拱顶温度模糊自适应滑模控制策略显示文摘针对高炉热风炉拱顶温度控制的大惯性、纯滞后和超调大的特点,提出一种模糊自适应滑模控制策略。将滑模控制强鲁棒性的特点与模糊自适应控制的良好逼近能力相结合,并考虑到系统不确定项和外部干扰会使系统状态偏离滑模面,引入附加控制项使系统轨迹能够在有限时间内趋向滑模面;利用模糊自适应控制逼近系统未知参数和不确定项,抵消由建模误差和外部扰动对系统的影响,实现对逼近误差的修正和补偿;借助Lyapunov方法导出模糊自适应律,通过调节自适应权重保证整个闭环系统的收敛性和稳定性。仿真结果表明:模糊自适应滑模控制策略与PID和常规滑模控制相比,加入干扰后调节时间最多减少35 s,超调量最多降低12.1%,系统抖振较常规滑模控制最多降低16%。工程应用表明:使用所提策略后,拱顶温度上下波动幅度小,偏差小于±5℃,系统稳定性和抗干扰能力显著提高,表明该模糊自适应滑模控制器具有抖振小、响应快、精度高的特点。 | 冯旭刚 鲍立昌 章家岩 王兵 魏新园 王胜 魏舜昊 徐帅 陈雨薇 | 2021 | 西安交通大学学报2021，55，6： | 5 |
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