基于EEMD-BPF的工业机器人铣扩孔模态耦合颤振信号提取方法

工业机器人铣扩孔作为一种精细扩孔方法,旨在消除孔内外缺陷,改善机器人的制孔精度。但由于机器人的刚度缺陷,加工过程易出现与本体固有特性相关的模态耦合颤振。针对工业机器人铣扩孔模态耦合颤振信号有效提取的问题,文章提出一种基于集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和带通滤波(band-pass filter,BPF)的颤振信号提取方法。通过EEMD对加工信号的预处理确定出以耦合颤振频率为主激振频率的本征模态,利用单边趋势判别法改善EEMD中极值计算的效率。通过选取能量熵值比和相关系数为特征并结合BPF提取本征模态中的颤振信息,重构模态耦合颤振信号。实验表明,EEMD较经验模态分解EMD有一定的模态混叠抑制作用。主轴转速1 800 r/min、径向切削厚度0.6 mm下的实验结果显示,EEMD-BPF较EMD-BPF超前0.31 s识别出颤振。

低成本货运无人机的气动布局方案设计

分析了现代电子商务快速发展的背后物流行业面临的难题,提出可以采用货运无人机作为解决方案。以某单发货运无人机为载体,进行气动布局方案设计,分对几种同量级飞机常用气动布局作为货运飞机布局方案为主要研究对象。通过计算和仿真,从重量和气动效率两个方面对方案进行成本分析,最后得出一种低成本货运无人机气动布局方案。

基于SURF-BOW的手势识别研究

为实现简单手势的识别,采用机器学习的方式。在通过摄像头获取图片后,运用了SURF局部特征提取算法来提取图像的特征点,接着通过K-means聚类形成视觉词汇构建BoW模型,接着通过SVM进行分类识别,识别率较高。