基于多策略融合改进粒子群算法的路径规划研究

针对传统粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)在路径规划中易陷入局部最优使得规划路径较长以及搜索后期由于种群多样性降低容易陷入停滞等问题,提出一种多策略融合粒子群算法(multi-strategy fusion particle swarm optimization,MFPSO)并将其应用于路径规划中。首先,利用中垂线算法(midperpendicular algorithm)的粒子位置更新方法提升粒子的收敛速度;其次,在最优粒子附近采用生成爆炸粒子的策略使算法跳出局部最优;然后,引入线性动态惯性权重调整方法,增加算法的搜索能力;最后,在路径规划应用中采用全局最优解局部搜索策略,在算法后期得出的最优路径再进行局部搜索得出更优的路径,增加机器人路径规划能力。仿真结果表明,多策略融合粒子群算法在路径规划中具有更高的路径搜索能力。

工业机械臂辅助机器视觉的工件识别与定位

传统的工业机器人系统由于缺乏感知判断能力,很难适应目标种类和位置的变化,而现代工业需要生产不同种类和规格的产品。为此,以多品种小批量生产的零件为背景提出了一种机械臂辅助机器视觉系统,该系统能够实现对工件的图像采集并进行预处理,通过改进的Canny轮廓的提取算法与基于Hausdorff距离的模版匹配完成对不同种类工件进行识别和定位。最后经实验的验证该系统的定位精度在0.35 mm内,基本满足了在实际生产中对小批量生产、不同形状且没有固定夹具的目标工件的抓取、搬运与检测等要求。

基于改进YOLOv5s的玻璃盖板划伤检测算法

针对当前玻璃盖板检测速度较慢、精确率较低的问题,提出一种基于YOLOv5s算法的玻璃盖板划伤检测改进模型。首先,借鉴ResNeXt结构和大核注意力(largekernelattention,LKA)结构改进原C3模块,增强网络对于特征的检测和提取能力;其次,向网络中引入BiFPN模块,提高网络的特征融合能力和小目标检测能力;最后,使用EIOU损失函数替换原网络中的CIOU损失函数,提高锚框生成的准确性和模型收敛速度。结果表明,改进后模型,精确率达到98.2%,召回率达到98.4%,实现玻璃盖板划伤的高效检测。

基于Transformer的陶瓷轴承表面缺陷检测方法

针对传统机器视觉检测方法中,由于陶瓷轴承滚动体表面曲率大、对比度低,表面成像模糊导致后续缺陷检测精度低的问题,提出一种基于Transformer的超分辨率残差网络。首先,网络使用残差学习策略,通过预测模糊图像与清晰图像之间的差值,实现超分辨率任务;其次,在网络上前端插入通道注意力模块和空间注意力模块并改进L2多头自注意力模块,以增强图像纹理、改善梯度爆炸问题;最后,针对超分辨率重建任务,提出一种两阶段训练策略优化训练过程。自建陶瓷轴承表面缺陷数据集上的大量实验结果表明,所提出网络模型在客观指标与主观评价上均优于MSESRGAN、VSDR等超分辨率算法,重建图像SSIM为0.939,PSNR为36.51 dB。

基于改进Gale-Shapley算法的云制造供需双向选择研究

针对传统云制造交易机制下以需求方偏好为中心,而缺乏对资源提供方需求偏好考虑的问题,提出了一种基于改进Gale-Shapley算法的云制造双向选择机制。该机制通过将供需双方给出的不同评价数据类型转化为联系数,并利用数据集成算子集成得到双方间的综合满意度排序,然后由需求方根据排序结果提出交易申请并与提供方达成暂时交易状态,根据双方的需求偏好,经过多轮匹配,最终找到满意的交易对象。通过实验验证了该机制的有效性,并对比了两种交易机制下双方对交易对象的满意度评价,结果表明改进后的交易机制在满足需求方需求偏好的前提下,能够很大程度提高提供方对交易对象的满意度。

采用激励轨迹实现机器人关节伺服动刚度的辨识

针对传统伺服动刚度辨识方法操作繁琐且阶跃力矩加载方式存在安全隐患等缺点,提出一种采用激励轨迹实现工业机器人关节伺服动刚度辨识的方法。该方法以五阶傅里叶级数轨迹为激励轨迹输入,通过使用最小二乘法对采集的关节位置和关节电机力矩等数据拟合辨识获得工业机器人关节伺服动刚度和动力学模型参数,并以其计算关节伺服扰动力矩。采用提出方法与传统辨识法所获伺服动刚度来进行扰动力矩补偿,并依据补偿后轨迹位置跟踪误差来评判两种辨识方法的优劣。在工业机器人平台上分别对单关节运动和六个关节运动的扰动力矩补偿实验,结果表明提出的激励轨迹辨识方法获得伺服动刚度的精度优于传统辨识方法所得伺服动刚度的精度。

基于扰动观测器的PMSM系统自适应反步滑模控制

针对负载转矩波动和系统参数变化的永磁同步电机(PMSM)系统的控制问题,提出了一种带有非线性扰动观测器的自适应反步滑模位置跟踪控制方法。首先,设计了自适应反步滑模控制器,以确保电机位置快速收敛到期望值,并设计了自适应收敛增益,以减小电机位置响应下的大的过冲;其次,设计非线性扰动观测器估计未知扰动,并为自适应反步滑模控制提供前馈补偿,以提高系统的鲁棒性,并减少稳态位置误差。仿真结果表明,该方法可以有效减少过冲,很好地实现了PMSM系统的快速位置跟踪控制,具有良好的抗扰动性能。

基于改进RRT-Connect算法的全局路径规划

针对RRT-Connect算法在复杂环境内的路径规划中存在探索性弱、收敛速度慢、冗余节点多、搜索路径较长等问题,提出一种改进的RRT-Connect算法。通过引入高质量随机点和动态步长的方法,提高了生成随机树的质量并减少了冗余节点数量;采用正向寻优和逆向贪婪的方式,改善了搜索路径较长的问题。实验结果表明,改进RRT-Connect算法平均路径规划时间缩短26.41%,平均路径规划长度缩短19.05%,平均路径规划节点个数减少41.91%,证明了改进RRT-Connect算法相比于原算法规划效率更高,规划时间更少,规划路径质量更优。

基于机器视觉的芯片字符区域分割和定位算法

芯片表面的字符对分选具有重要意义,对字符的定位是分选工作的关键步骤。为了提高分选工作定位效率和定位精度,提出了一种基于改进的区域生长算法和凸包检测算法分割和定位芯片表面字符区域方法。首先,对采集图像进行预处理操作,利用改进的Canny算法获取无干扰图像边缘,将图像边缘作为区域生长法的种子点并以图像自适应阈值作为生长准则分割图像,使用最大内接矩形算法粗定位字符区域;其次,采用Harris角点检测算法获取字符角点分布位置;最后,筛选角点并提取关键点,利用一种改进的凸包检测算法定位字符区域。经过实验验证,所设计的算法能够完整的分割和定位芯片表面字符区域,定位精度和效率较原有方法提升5.3%和15.4%,满足实际工业生产的要求。

IPMSM全速域无位置传感器控制策略

为了实现内置式永磁同步电机(IPMSM)无位置传感器系统全速域运行,提出一种改进型IPMSM复合控制策略。首先,在零低速域选用高频旋转电压注入法实现对电机转速和转子位置的估计;其次,在中高速域,为了削弱传统滑模观测器中开关函数造成的系统抖振问题,构造新型超螺旋滑模观测器,提高系统的观测精度;最后,引入差分进化算法优化过渡速域权重系数,实现不同观测方法间的合理切换,完成全速域下转子位置和转速的高精度辨识。研究结果表明,所提算法能够实现电机全速域运行,且具有良好的动态性能。

基于YOLOv5的零件识别轻量化算法

为了解决现有的基于深度学习的零件识别模型参数量过大、检测速度慢、检测精度低的问题,以YOLOv5模型为基础,提出了结合轻量级网络和Transformer的零件识别算法。首先,设计了一种轻量级主干特征提取网络,以减少网络的参数量和计算量,并提升推理速度;其次,将Transformer模块与C3模块融合构成C3TR模块,以增强小目标的检测能力;最后,引入噪音净化模块,通过过滤噪音来提高零件识别模型的准确率。模型的检测平均准确率和平均召回率分别达到了86.7%和85.5%,相较原模型分别提升了和24.2%和17.4%。实验结果表明,改进后的模型在实现模型轻量化的同时,具有更快的检测速度和更高的识别准确率。

基于改进二进制粒子群算法优化DBN的轴承故障诊断

针对滚动轴承故障振动信号非平稳性的特点,对二进制粒子群优化算法(binary particles swarm optimization,BPSO)和深度信念网络(deep belief network,DBN)进行研究,提出一种基于局部均值分解(local mean decomposition,LMD)和IBPSO-DBN的轴承故障诊断方法。提出用加权惯性权重改进BPSO迭代过程中的固定权重,再用改进BPSO优化DBN的隐含层神经元个数和学习率。该方法先对信号进行LMD,提取出各PF分量的散布熵和时域指标,并构建特征矩阵,然后把特征矩阵输入改进BPSO-DBN模型中训练,实现滚动轴承故障诊断和分类。采用试验轴承数据做验证并与其他诊断方法对比,结果表明,基于LMD和BPSO-DBN的滚动轴承故障诊断方法具有较好的故障识别率。

改进的三频四步相移面结构光三维重建算法

针对面结构光中传统三频四步相移算法投影图片过多、效率较慢这一问题,提出了改进的三频四步相移面结构光重建算法。改进的算法需要3个高频率的正弦条纹图,但所需投影的条纹数量从传统算法的12张减少到了7张,最高频率的条纹图4张,次高频和最低条纹图分别为2张和1张,投影效率比传统算法提高了41.7%。介绍了改进算法的原理,将最高频率4张图所计算的包裹相位用来三维重建,其余两个频率条纹图计算的包裹相位用来进行相位展开,理论上该方法与传统算法精度一致。最后,通过实验验证了该算法的重建精度以及对具有复杂表面物体的三维重建能力。实验结果表明改进的面结构光算法在提高投影效率的同时与传统算法保持着一致的精度。

永磁同步电机电流环时变时滞相关稳定性分析

为探究时变时滞对永磁同步电机电流环控制系统的影响,建立了具有时变时滞的永磁同步电机电流环闭环控制系统模型,利用时滞分割法构造了Lyapunov-Krasovskii泛函,获得了保证系统内部渐进稳定的时变时滞相关稳定性判据,建立了控制器增益、时变时滞上界与闭环系统稳定性之间的关系,为实际工程应用中控制器参数设计提供了理论依据。仿真结果表明所提出的方法能够保证系统内部渐进稳定,且相较于经典方法具有更小的保守性,可为控制系统时变时滞相关稳定性分析及控制器设计提供理论支持。

数模联动的多特征工件加工能耗预测方法研究

在实际切削加工过程中材料去除率是不断变化的,现有将其视为恒量的能耗建模方法难以实现能耗准确预测。为了提高切削过程能耗预测精度,提出了一种基于材料去除率的数模联动加工能耗预测方法。首先,基于切削过程刀具与工件的接触关系分析了切入、完全切入和切出阶段材料去除率变化规律,并对相应的加工能耗特性进行了分析;其次,提出了数据驱动的刀具切入,切出阶段加工能耗预测方法,以及模型驱动的完全切入阶段加工能耗预测方法,实现加工过程能耗准确预测;最后,利用实验案例验证了所提模型及方法的有效性,为今后研究能耗预测精度奠定了基础。

高速自适应双稳态折纸软体夹持器设计与分析

提出了一种单顶点多折痕(single-vertex and multi-crease,SVMC)的双稳态折纸软体夹持器,具有结构简单、成本低、变形速度快、承载能力强等优点,有效改善了传统模型响应速度慢、夹持效率低等缺陷。该模型基于水弹结构建立,利用球面三角形余弦定理分析了折痕角度之间的关系并建立运动学方程;同时借助扭簧模型探究变形过程中的势能转化规律。分析了折痕长度与初始角度对能力存储和释放过程的影响,并以此为基础优化了模型结构参数。实验结果表明,当受到2.6 N的外部触发力时,软体夹持器可在61 ms内完成从外展姿态到内缩状态的变化,实现对目标表面的快速包络;同时,借助线绳驱动提供更大的夹紧力,完成对目标的高效稳定抓取。此模型可广泛应用于复杂轮廓目标抓取和快速食品分拣领域。

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。

低耗稳定的四间隙平面连杆多目标优化设计

为提高优化设计效率且更符合工程实践,提出了平面连杆机构低耗平稳的一套可量化的优化设计及评价体系。首先,从运动过程低耗稳定角度完成了综合方案设计和技术设计,基于含摩擦副平面连杆理论模型,建立了低耗稳定平面四连杆优化模型;其次,基于遗传算法,获得该机构的曲柄力矩、铰接点受力峰值和与摇杆角加速度pareto解集;最终,采用含四间隙平面连杆理论模型与龙格库塔法,对5组解动力学数值求解并对比选型。结果表明,满足设计要求下,相比于各目标均衡的方案5,方案1驱动力矩微增0.63%,摇杆角加速度降低了0.41%,各铰接点受力下降了2.94%、11.92%、12.92%、12.04%,既可低耗平稳,又助于减小磨损。该体系能有效减少优化时间,以及传统理论模型与实际差距。

AR-MED共振特征增强的风电齿轮箱故障诊断

针对风电齿轮箱故障时脉冲成分往往淹没在其他频率分量中,早期故障特征难以有效提取的问题,提出一种自回归最小熵解卷积(AR-MED)共振特征增强的风电齿轮箱故障诊断方法,并结合一维卷积神经网络(1DCNN),实现齿轮箱高精度故障诊断。首先,使用共振稀疏分解算法(RSSD)将振动信号分解成含有噪声和谐波成分的高共振分量和含有故障冲击成分的低共振分量;其次,对低共振分量使用自回归最小熵解卷积运算,增强低共振分量中微弱的周期性冲击成分;最后,构建自回归最小熵解卷积共振特征增强的1DCNN模型,将分解得到的谐波分量和周期性冲击分量进行特征融合以及有针对的训练和分类。实验结果表明,与现有故障诊断模型相比,所提方法在提取风电齿轮箱的故障特征信息以及提高故障诊断精度方面具有有效性和优越性。

基于改进非线性滑模控制的轮式机器人轨迹跟踪

针对轮式机器人的轨迹跟踪控制存在的问题,设计了一种改进非线性快速终端滑模控制器(improved nonlinear fast terminal sliding mode controller,INFTSMC)的控制方案。首先,通过对轮式机器人运动学的分析建立了轨迹跟踪误差模型;其次,在设计滑模控制器阶段,针对非线性快速终端滑模控制器存在奇异点,采用一种新的滑模面幂指数时变策略来设计非奇异终端滑模控制器,解决了非线性快速终端滑模控制器奇异问题,通过构造Lyapunov函数进行稳定性分析证明了该策略的稳定性,并且进行收敛时间分析给出系统从任意初始状态收敛至平衡点所需要的时间;然后,在新的滑模面幂指数时变策略的基础上设计了轮式机器人线速度和角速度控制律,使得轮式机器人轨迹跟踪误差快速收敛至0,实现了移动机器人对期望轨迹的快速跟踪。通过仿真实验与非线性快速终端滑模控制器和传统滑模控制其进行对比,验证了改进非线性快速终端滑模控制器的优越性。