约束空间工业机器人姿态搜索及避障研究

为解决约束空间下机器人无碰撞目标姿态求解问题,提出一种机器人姿态快速搜索算法,并结合4种不同的路径规划算法实现工业机器人的多目标路径规划。首先,对机器人运动框架初步配置完成后,通过计算位姿矩阵得到了场景内物体坐标的动态相对关系,并在ROS中搭建规划场景;其次,提出一种基于模型和机器人逆解的机器人姿态快速搜索算法RFP,并在RoboDK中对其进行验证,验证结果表明该算法有效;最后,根据任务需求设计了路径规划流程并引入二次规划减少算法随机性的影响,提高规划成功率,应用了RRT等算法进行对比分析,仿真结果表明RRT-connect算法的规划速度与成功率高于其它算法,为样机的实现奠定了基础。

基于压力感知的坐卧姿势识别方法研究

坐卧姿势信息对被护理人的健康状态监测十分重要。为实现坐卧姿势的精确识别,提出了一种利用柔性压力传感器的姿势识别方法。使用团队自主研发的床单式柔性压力传感器,构建了姿势数据采集系统,无束缚采集了30位受试人员的10种姿势数据,将其转换形成的压力图像进行预处理及标注后形成数据集,使用YOLOv5神经网络对数据集进行训练。实验结果表明:识别准确率达到了99.2%,在临床护理领域有良好的应用前景,为智能无人护理系统中实现动态姿势识别奠定了基础。

基于力反馈的金属板材V型折弯控制研究

为消除同批次金属板材参数波动对其折弯成型精度造成的影响,提出了一种基于力反馈的折弯角度实时控制方法。利用兰贝格-奥斯古德方程获得板材理想应力-应变曲线,在此基础上改变方程参数与板材厚度模拟其参数波动,生成输入样本。使用有限元分析软件ABAQUS对该样本进行仿真,获取了不同参数板材在使用相同模具时,上模受力随位移变化曲线,以及成型角度随下压行程变化曲线。建立循环神经网络模型,将上模位移与受力作为输入,成型角度作为输出,得到了根据受力变化预测成型角度的网络模型。通过仿真实验,成型角度误差为±0.6°,验证了该方法的可行性,为后续实现利用成型角度历史数据对预测模型进行智能优化的折弯控制算法奠定了基础。

大花序桉心边材变异规律和候选基因挖掘研究

为探究大花序桉(Eucalyptus cloeziana)心材比例差异显著的不同家系间心边材变异规律,挖掘心材变异相关的候选基因,为珍贵用材树种高效培育及育种利用提供基因资源。以18 a生的2个心材比例差异显著的大花序桉家系为材料(家系1和2),各制作解析木3株,沿着树干以1 m为区间分段截取圆盘,测量东西和南北2个方向的带皮直径、去皮直径、总年轮数、边材年轮数、边材直径,并开展心材和边材径向和轴向分析。同时利用各解析木胸径处初生木质部样品进行DNA混池测序,发掘等位基因频率差异显著的SNP位点并挖掘相关功能基因。结果表明,大花序桉边材宽度和心材半径的方位变异中家系2大于家系1,平均差值分别为0.7和5.5 cm,在随树高的变异中,家系1和2的心材半径和心材年轮数的下降速率分别为0.40和0.64及0.43和0.36。两家系间基本密度差异显著,家系1为0.80~0.82 g/cm^(3),家系2为0.75~0.78 g/cm^(3)。基本密度与树高、横截面半径和心材半径呈显著负相关,与顺纹抗拉强度、弦面硬度和部分力学性质呈显著正相关。利用DNA混池测序共筛选到两家系间基因频率显著差异的SNP位点1842个,SNP注释分析表明位于基因间、上游区域、下游、外显子和内含子区域的SNP位点分别为55.8%、18.3%、16.3%、5.1%和4.4%。基因功能注释及富集分析发现SNP位点区域的基因主要与植物细胞分裂、植物细胞膜和植物蛋白激酶相关。通过大花序桉心材比例差异大的两家系间解析木径向和轴向分析,探讨了它们的心边材变异规律,结合DNA混池测序,挖掘了心材变异相关的SNP位点并筛选出一些木材形成相关候选功能基因。

气体深冷分离工艺探讨及优化

气体深冷分离,这种非常重要的工业气体分离技术,被广泛地应用在空气分离和天然气处理等多个领域。本文深入详细探讨气体深冷分离工艺的原理、具体流程、显著技术特点以及可能地优化方向。通过阐述深冷分离的热力学基础,分析温度和压力对气体液化与分离所产生的重要影响,同时详细介绍典型的深冷分离工艺流程,包括原料气压缩、净化处理、进行冷却液化、精馏完成分离以及产品收集这些关键环节步骤。并总结该工艺主要突出的技术特点,如产品纯度高,但能耗较大,非常适用于大规模生产等等。最后,针对这一复杂工艺中存在的一些问题,从节能技术应用方面,对流程进行优化,以及智能化改造和余热回收这几个方面提出一些优化建议,以期望能够为提高整个深冷分离工艺的效率及经济性提供有价值参考意见。

大型空分压缩机电机替代汽轮机驱动的技术探讨

空气分离设备,这种现代化工业生产中极为关键的重要装置,而压缩机作为其中的核心组件,其驱动方式直接且显著地影响着整个系统的性能和效率。本文探讨了大型空分压缩机电机替代汽轮机进行驱动的技术可行性以及其重要意义。通过对汽轮机与电机这两种驱动方式进行详细而深入的比较分析,阐述了电机驱动在提升能源效率、降低运营成本和增强系统稳定性等多个方面所具有的明显优势。文章还提出了关于电机替代汽轮机制动的一系列实施策略,包括但不限于技术评估、系统设计、安装调试以及运行维护等几个关键环节。研究结果表明,在大型空分压缩机场景下,采用电机驱动技术具有广泛且良好的应用前景,并能够为空分行业实现可持续发展提供有力支持。

日本“宽松教育”政策三十年论争述评

日本战后实行了三十多年的“宽松教育”政策,之后又曾废止,但围绕它的争议却始终络绎不绝,时隐时现。文章系统梳理了日本“宽松教育”政策实施和废止的过程,深入挖掘了政策调整背后的政治、媒体的博弈以及学界的纷争。研究发现,日本社会围绕“宽松教育”政策产生了五派不同的观点,不少观点的立场、方法之间存在巨大分歧甚至激烈对抗。纵观“宽松教育”政策过程,发现日本社会对“宽松教育”政策的评价一直在变,而培养学生“生存能力”的理念却始终不变。日本“宽松教育”政策曲折历程的背后,既有日本“泡沫经济”的崩坏、执政党奉行的新自由主义的冲击,也有社会阶层利益分化以及现代性带来的本土教育传统内在的矛盾激化的桎梏。

基于Kriging模型的双变量降维方法

双变量降维是一种具有较高精度的统计矩计算方法,但对于复杂工程结构其计算效率较低。为提高计算效率,提出一种基于Kriging模型的双变量降维方法。首先,对多维响应函数实施双变量降维,分别建立输入变量为高斯积分点的二维响应函数和一维响应函数的初始Kriging模型;其次,引入U学习函数依次选择对响应函数值影响最大的高斯积分点,并使用挑选的高斯积分点更新已建立的二维响应函数和一维响应函数的初始Kriging模型;接着,在已建立Kriging模型的基础上计算响应函数统计矩;最后,通过2个数值算例和1个SCARA机器人实例,将提出的方法与传统双变量降维方法进行对比。结果表明,与传统双变量降维方法相比,提出方法在保证精度的前提下可减少功能函数调用次数,从而达到提高统计矩计算效率的目的。

基于双电层电容的柔性触觉传感器机理研究

触觉信息是机器人感知工作环境的重要途径之一,也是人机协作中保证安全性和舒适性的关键因素。然而,相对于视觉、听觉、嗅觉传感器的发展,机器人触觉传感器的应用和产业化仍相对滞后。提出了一种基于双电层电容原理的机器人柔性触觉传感器,该压力传感器具有结构简单、灵敏度高、测量范围大、高柔性、高信噪比、制备和使用成本较低等优点。传感器由上下两层电极以及中间离子凝胶的纤维层组成,当外界压力作用在传感器上时,离子纤维层压缩,电极与离子纤维层接触面积增大,导致传感器电容变大。实验数据表明,压力和电容有着良好的线性关系,且传感器灵敏度高,可达到3.97 nF/kPa,压力测量范围广,可达到500 kPa,最大迟滞性误差为5.97%,且动态响应可以较好跟随外部压力刺激。此柔性触觉传感器可广泛应用于机器人传感、人机交互、可穿戴设备等场合,具有广泛的学术研究意义和产业推广价值。

基于主动视觉和超声的机器人目标跟踪系统

运动目标跟踪技术是未知环境下移动机器人研究领域的一个重要研究方向。该文提出了一种基于主动视觉和超声信息的移动机器人运动目标跟踪设计方法,利用一台SONY EV-D31彩色摄像机、自主研制的摄像机控制模块、图像采集与处理单元等构建了主动视觉系统。移动机器人采用了基于行为的分布式控制体系结构,利用主动视觉锁定运动目标,通过超声系统感知外部环境信息,能在未知的、动态的、非结构化复杂环境中可靠地跟踪运动目标。实验表明机器人具有较高的鲁棒性,运动目标跟踪系统运行可靠。

基于机器学习的人机协调操作意图感知与控制方法研究

为了实现人机协作所需要的柔顺控制,需要机器人具有一定的合作经验。通过分析人进行意图识别的方法与过程,提出一种基于机器学习识别操作者意图的方法。建立了BP神经网络模型,对机器人进行意图识别离线训练,使其具有一定的合作技能,以便在合作过程中能够根据合作者的作用力和机器人的运动特征在线估计人的意图。该方法的优势在于克服了传统方法中建立人机合作模型困难,尤其复杂多变的人体运动模型,人体阻抗参数难以估计等缺点。实验结果证明:该方法减小了合作者作用力的同时,提升了人机协作的运动同步性,机器人柔顺性得以提高。

基于深度学习的汽车轮毂表面缺陷检测算法研究

汽车轮毂在加工和搬运过程中难免会产生划痕和擦伤等表面缺陷,为解决传统人工检测低效、耗时、检测精度低的缺点,提出使用机器视觉技术完成轮毂表面缺陷的检测。由于轮毂的表面结构复杂,提出将视觉系统安装在机械手末端完成图像采集,并以此提出了一种基于深度学习的汽车轮毂表面缺陷检测算法,该算法首先对采集的原始图片进行分割,然后对分割的图片进行图像增强处理,增强图像的对比度和缺陷的特征,然后将处理后的图片输入已经训练好的卷积神经网络,得出最终的检测结果。实验结果表明,该算法具有很高的准确率。

基于视觉的大尺寸板材冲孔质量检测系统设计

针对自动化产线中板材冲孔质量多为人工抽检问题,设计了一套基于视觉的大尺寸板材冲孔质量自动检测系统。该系统利用二维视觉检测平台对板材进行图像采集,通过中值滤波、二值化分割和Canny边缘检测算子等算法对图像进行处理;利用坐标变换模型计算不同图像中孔的相对位置关系,进而确定所有孔相对于板材坐标原点的位置。最后通过实验,将视觉检测结果与人工测量数据进行对比,验证了该系统的可行性及准确性。

移动机器人分布式超声探测系统设计

设计制作了一种基于多处理器的移动机器人分布式超声环境探测系统.该系统由上位工作模式控制模块和下位智能超声传感器阵列组成.下位智能超声传感器选用收发一体式超声传感器,每个传感器均由独立的微处理器控制,完成实时数据处理、抗干扰处理、故障报警以及并行数据通信等功能.上位工作模式控制模块可以根据不同的控制策略,使下位传感器阵列采用“阈值比较法”和“改进型递推均值滤波”算法及EERUF方法并行循环工作模式,实现不同方向传感器分组并行工作,提高了探测的实时性和准确性,以及对移动机器人控制的鲁棒性.仿真和实验的结果都验证了该系统的可靠性和有效性.

摩托车曲轴组件动平衡检测新方法的研究

本文介绍了一种新型的摩托车曲轴组件动平衡检测系统的测量方法和结构。不平衡曲轴组件转动产生的惯性离心力引起振动台振动,安装在振动台上的振动传感器拾取振动信号,送至计算机。通过信号处理得到曲轴组件的不平衡量。本系统在LabVIEW平台上开发了虚拟仪器,实现了数据采集、数据处理以及分析自动化。实验结果表明,本系统具有精度高、检测效率高、制造成本低的优点。

移动机器人运动目标跟踪系统设计

利用SONYEV-D31摄像机和自主研发的摄像机控制模块,构建了一套主动视觉子系统,并将该子系统应用于RIRA-II型移动机器人上,实现了移动机器人运动目标自动跟踪功能。RIRA-II移动机器人采用了由一组分布式行为模块和集中命令仲裁器组成的基于行为的分布式控制体系结构。各行为模块基于领域知识通过反应方式产生投票,由仲裁器产生动作指令,机器人完成相应的动作。在设置了障碍、窄通道以及模拟墙体的复杂环境下进行运动目标跟踪实验,实验表明运动目标跟踪系统运行可靠,具有较高的鲁棒性。

油气井射孔安全起爆技术的研究

通过研究射孔安全起爆技术的分类现状,分析对比目前使用的安全起爆产品的结构、特点、性能,提出新的安全起爆技术及油气井射孔安全起爆技术发展方向。

电梯曳引机制动器故障检测方法研究

制动器是保证电梯的安全运行重要安全部件,其质量好坏直接影响电梯的安全性能。设计了制动器检测试验台,能够检测出制动器的性能参数是否满足要求。通过理论分析制动力矩与故障原因之间的对应关系,提出了一种新的故障分析方法。用线性回归及方差估计的方法分析了试验数据,并用该方法给出了故障原因。

基于工业机器人的电梯厅门立式装箱系统的研制

目的为了提高电梯厅门的包装效率,降低工人劳动强度,应某电梯企业的要求提出一种电梯厅门自动包装装箱方案,并开发基于工业机器人的电梯厅门立式装箱系统。方法该系统主要由门板翻转机、箱体上线输送机、箱体定位输送机及装箱机器人组成,通过门板翻转机将电梯厅门呈立式姿势,空箱通过箱体上线输送机输送至箱体定位输送机进行定位,再由装箱机器人抓取厅门并将其装入空箱内,该系统自动完成空箱的上线、定位以及厅门装箱,实现电梯厅门装箱的自动化。结果根据箱子宽度的不同,装箱成功率也有所不同,成功率最小为95.5%,最大为100%,均满足要求。结论该系统在保证电梯厅门装箱效率的前提下,大大降低了工人的劳动强度,提高了系统的自动化程度。