汽车变速器装配线管控系统的设计

介绍了一种汽车变速器装配线管控系统,基于PLC逻辑控制,利用RPFINET实现与分布式I/O和设备PLC进行数据交换,达到装配自动化的要求。上位机开发的客户端软件可实现装配计划的下达和设备状态的监控。变速器装配关键工位配置RFID,自动记录装配信息并上传上位机数据库,实现变速器关键装配过程的追溯。

模拟配方功能的算法研究与应用

针对西门子S7-200系列PLC的配方功能不能同时修改不同配方参数的现象,提出了新的具有同时操作不同配方中参数数据功能的扩展配方算法。通过研究原始配方功能的算法,对参数的数据存储区地址分配进行分析,使用指针间接寻址的方法对参数数据的读取、设置、调用等操作方法作出说明,并进一步探索该算法的扩展。以某汽车变速器自动化装配生产线中的输入轴压机为例,介绍了该算法的应用。现场运行结果表明,新算法优化了生产过程,提高了生产效率和产品质量,具有良好的实用性和可操作性。

汽车变速器齿轮压装机机身优化设计

为了加强汽车变速器齿轮压装机一系列设备的机身设计的合理性,基于ANSYS有限元分析,在满足齿轮装配精度的前提下,对几种常用的齿轮压装机机身进行建模分析,得到机身相关设计参数,并研究分析了齿轮压装力和机身尺寸的内在联系,拟合出两者的关系曲线,为汽车变速器齿轮压装机的规范设计提供科学准确的理论依据。

机器人双轴伺服变距拧紧控制系统的设计

介绍了一种机器人双轴伺服变距拧紧控制系统,基于PLC(Programmable Logic Controller,可编程控制器)逻辑控制,采用机器人带动双拧紧轴的伺服变距机构对变速器后盖多对螺栓进行精确定位,由专业的拧紧系统完成变速器后盖合箱螺栓的拧紧的任务。控制系统可实现多品种变速器后盖合箱螺栓拧紧的柔性装配。

变速器自动校检试验台控制系统的设计

介绍了一种变速器自动校检试验台控制系统,基于PLC逻辑控制,采用机器人进行测试过程中的换档操作,通过振动分析仪判断测试结果,达到测试自动化的要求。工控机管理界面可实现设备状态的监控、检测参数的设置和测试结果的记录。

第十五讲:多服务器多机器人协同任务的边缘计算卸载策略研究

机器人控制中的计算资源需求量越来越大,移动边缘计算技术是一种解决该问题的手段;针对现在研究中的算法无法满足服务器多机器人协同任务场景中的求解需求,设计了一种简化策略算法,首先将问题简化为单服务器多机器人问题,而后使用强化学习算法进行求解,最后通过仿真实验与随机卸载及本地卸载进行对比,验证了算法的有效性。

基于转折点和趋势段的时间序列趋势特征提取

目前时间序列数据挖掘中,时间序列线性分段表示多局限于对相邻的极值点或波动幅度大的点进行评价来筛选、确定分段点,容易陷入局部最优,不能准确提取时间序列的趋势特征。在时间序列分段线性表示的基础上,提出了基于转折点和趋势段的时间序列趋势提取算法。首先,根据数据的角度变化值选择转折点;然后,用转折点表征趋势段,把评判转折点的问题转化为评判趋势段的问题,通过对比多个趋势段寻找极值趋势段,进而间接对比多个转折点,以寻找全局性的分段点。实验结果表明,该方法不仅具有良好的抗噪能力,而且在相同压缩率的情况下具有更高的拟合精度,可为后续数据挖掘提供更好的特征。

自动轨道小车的实时位置控制算法设计

自动轨道小车行走时的实时位置偏差可能随着时间不断累积,影响装配线的节拍甚至出现碰撞或碰撞趋势。为此,设计了一种位置控制算法,分别独立计算出给定频率和给定电压,将位置偏差控制在预先设定的可接受范围内,并且使稳态时的频率和电压相互匹配。运用MATLAB对系统进行了仿真和分析,结果表明,系统动态调节时振荡次数与反向超调均较小,对于随机负载扰动也具有良好地抵抗能力,验证了算法的工程实用性。

装配线自动轨道系统的主站程序设计

考虑到装配工位和轨道小车之间多对多的对应关系,设计了基于状态信息的主站程序结构。在获取状态信息时,根据PLC的工作特点,采用扫描式的状态刷新方法,使获取状态信息的查询次数从常规的M×N减小到M+N。对于一些有特殊限制的工位,提出了一种并行的定位指令给定方法,并以自动在线压机工位为例进行了实现,分析表明,总的定位时间约等于三轴定位时间的最大值。自动轨道系统在现场试运行中能够正常运转,成功完成装配定位,表明所设计的主站程序具有良好的工程实用性。

基于AP聚类和BP神经网络的自学习故障诊断方法

以往旋转机械的故障诊断方法是通过对设备运行的历史数据进行特征提取,建立故障诊断模型,实现对设备运行过程中故障类型的判别,但此类方法局限于故障类型已知,无法实现对未知的故障类型的判别,缺乏自学习功能。据此,本文提出一种基于仿射传播聚类算法(Affinity Propagation,AP)和BP神经网络的自学习故障诊断方法。该方法首先利用小波变换对原始振动信号进行降噪,然后将降噪后的信号利用集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)拆分成若干个本征模态函数(intrinsic mode function,IMF),再通过相关系数计算获得最有效的几个IMF并将其组合起来进行奇异值分解(singular value decomposition,SVD),实现振动信号特征提取,继而将提取到的特征向量进行AP聚类分析,最后利用聚类结果结合BP神经网络建立起自学习故障诊断模型。实验结果表明,该方法既可以正确的识别出已知类型的故障还能准确的识别出未知类型的故障,识别准确率高达100%。

AMT变速器自动换挡试验台控制系统的设计

介绍了一种AMT变速箱的下线检测试验台控制系统,系统通过PLC进行逻辑控制,并利用CAN和Profibus-DP总线技术和变频驱动技术,实现试验台对AMT变速箱的自动选换挡测试。测试过程实现全自动化,管理监控系统具有设备监控、参数设置、记录测试结果等功能。

第十二讲:一种新型二维故障特征提取方法

针对现有旋转机械轴承诊断方法存在故障特征提取不理想、一维数据作为神经网络输入数据时诊断精度低等问题,提出了一种基于能量频谱的二维旋转机械故障诊断新方法;该方法运用小波包分解对原始振动信号进行分解,并提取分解的每一节点信号的能量构建小波包能量频谱矩阵,在此基础上,基于凯西斯轴承数据集使用经典残差网络进行故障分类,结果表明,该方法对10种轴承故障的诊断精度达到了98%,说明基于能量频谱信息的二维旋转机械故障诊断方法提取深度特征的能力优越。同时通过故障信号分析表明,该方法能够从噪声干扰中有效提取到微弱故障特征,实现了轴承故障类型的准确判定,验证了该方法的有效性。

浅析水利工程施工管理的质量控制

随着我国改革开放的不断深化,水利工程项目的质量也受到了各界人士的重视,我国不断发展使水利工程项目建设速度也随之提升,对它的重视程度也逐渐提高,它是我国农业和工业发展的重要基础,能促进我国经济发展,水利工程关乎人民生命财产安全,所以水利工程的建设是非常重要的,水利工程建设是一个庞大的项目规模比较大,涉及的施工技术种类比较多,难度也比较大,本文分析了水利工程施工管理的相关问题,并对其作出优化和改进.

在灌溉方面的节水研究

我国是农业大国,农业是我国的第一大产业.农业要想发展必须要有足够的水,现在社会提倡的是省资源、绿色环保,所以我们要在发展农业的同时充分利用水资源,节约用水.农田灌溉会消耗大量的水资源,我们实行一定的节水措施,农田水利灌溉技术的节水措施可以从三个方面着手,分别是:防渗技术、滴灌技术、喷灌技术.本篇文章对农田水利灌溉中存在的问题进行了研究分析,提出了有效的节水措施.

基于稀疏卷积和注意力机制的点云语义分割方法

近年来,三维点云语义分割方法取得了很大的进展,代表性的方法为基于稀疏卷积的方法,但是稀疏卷积会带来全局上下文信息丢失的问题。基于此,提出一种基于稀疏卷积和注意力机制的点云语义分割方法。将注意力机制引入稀疏卷积网络,增强网络对全局上下文信息的获取能力。但是注意力机制计算量较大,限制了所提方法的适用场景。进一步将空间金字塔采样引入注意力机制中,在减少计算量的同时扩展其使用场景。实验结果表明,所提方法在Scannet V2数据集上取得了71.825%的平均交并比(MIOU),在S3DIS数据集上的MIOU达到70.5%,优于对比方法,验证了其有效性。