针对冲击性故障信号的谱融合特征提取算法

利用盲解卷积方法在时域中进行故障信号特征提取时,常会出现多个信号混淆分离结果,但以往的研究中只强调了分离的部分,而很少对分离后的信号进行进一步的处理,给实际应用造成不便。这里在盲解卷积和谱融合的基础之上,使用核改进的模糊c均值聚类算法,针对机械故障信号的脉冲特性,提出一种针对冲击性故障信号处理的实用型算法。计算机仿真实验证实了该算法的有效性。此算法优化了以往的聚类筛选方法,可以有效排除反卷积后诸多无用信号的干扰,将故障脉冲信号的特征准确提取出来,能提高故障诊断的效率。

新能源汽车电池热管理技术探讨

随着绿色交通的不断发展,新能源汽车的市场占比也逐渐增大。新能源汽车的核心技术之一就是电池技术,为促进新能源汽车电池热管理技术的发展,项目小组采用文献回顾法,梳理总结了新能源汽车电池热管理技术的冷却技术相关研究成果,同时对空气冷却、液冷、相变材料冷却和热管冷却进行了详细剖析,总结了目前新能源汽车电池热管理系统存在的问题,提出复合式新能源汽车热管理系统是未来研究的主要方向。

基于机器视觉技术的焊接特征标记方法

采用机器视觉技术开展焊接质量检测时,通常会提取焊接后的焊缝形貌特征,再与合格的焊接特征进行对比,确定焊接质量是否符合要求,其核心是焊接特征标记。为提高焊接特征标记效果,基于MATLAB平台,对图像进行预处理,降低了图像焊接特征噪声;再选取边缘检测算子,包括Sobel算子、Roberts算子、Prewitt算子、Canny算子,对焊接后的焊缝形貌特征进行了标记,实验结果表明,对于所选取的研究对象,Canny算子标记效果最好,所标记的焊缝特征完整度最高,可为后续焊接质量视觉检测系统提供特征检测依据。

焊接机器人视觉系统对焊缝的标记方法研究

依托机器视觉技术,焊接机器人技术现已发展到了第三代。为了实现机器人的智能焊接,在前期工作中,机器人的焊接系统需要对焊缝进行标记和智能提取。课题组选用了Sobel算子、Canny算子、Forstner算子、Harris算子对模拟焊接件进行了焊缝标记,通过实验对比发现,对于课题组所选取的研究对象,Forstner算子效果优异。

基于Faster RCNN的双目视觉焊缝匹配研究

针对目前第三代自主焊接机械手在路径规划中提取焊缝特征所遇到的噪声问题,提出了一种基于Faster RCNN的快速目标区域提取算法。使用Faster RCNN算法锁定焊缝特征所在区域,去除噪声特征,再使用Sojka特征点提取特征,最后完成匹配,为后续三维重建做准备。结果表明,该方法缩小了特征点的提取范围,有效降低了由于目标环境或自身结构所带来的干扰,能够快速去除影响焊缝特征三维重建非焊缝区域的特征点。

基于锂离子电池组高导散热材料的风冷系统研究

高效节能的热管理系统是动力电池组安全、高效工作的保障,为寻求一种结构简单、温差小、成本低的动力电池热管理系统,文章基于某新能源客车钛酸锂动力电池模组,依托AMESim仿真平台,研究使用高导散热材料(硅胶垫片)与风冷散热结合的热管理系统。文章建立的模型可为后续研究人员研究电池热失控过程中的烟气扩散行为奠定基础。

上下料工业机器人虚拟仿真平台设计

为解决高校教学的工业机器人数量远不能满足学生学习需求,以机器人系统虚拟仿真平台为研究对象,通过Solid Works软件建立平台三维模型,借助Robot Studio软件搭建仿真系统,对仿真工作站进行整体布局设计,同时设计工作站的Smart组件。此外,建立机器人系统与各Smart组件之间的I/O信号连接,创建工作站逻辑连接和Rapid程序,模拟了机器人从供料台上夹取毛坯,机器人上、下料,到最后工件在输送带上持续输送的全过程仿真效果。仿真结果表明:仿真工作站可以准确地模拟机器人上料和下料的动态效果,能顺利地完成预定的工作程序,达到与真实平台相同的上、下料搬运过程。该仿真平台的搭建为高校工业机器人教学提供了多样化的选择,弥补了高校工业机器人数量不足的缺陷,同时亦可将可视化操控应用于工业生产中,具有良好的应用价值和广阔的发展前景。