基于ProE的联合收割机二级齿轮减速器仿真分析

针对联合收割机二级齿轮减速器总体结构进行了设计,基于Pro/E建立了二级齿轮减速器模型并完成了产品的装配,最后利用Pro/E Mechanism仿真模块对所设计产品进行了运动仿真。结果表明:模型满足设计需求,具有较好的稳定性,对二级齿轮减速器进一步的优化设计具有一定参考作用。

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。

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。

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。

平行四杆机构搬运机器人的设计与分析

对物流搬运方式进行了研究,在分析了传统AGV特点后,提出了一种利用平行四杆机构实现前后双向抓取、摆放动作的搬运机器人。首先,从整体角度描述机器人的机电结构,研究主要部件如螺杆丝杠、平行连杆、蜗轮蜗杆等的设计与特性;基于力学原理建立了搬运机器人起重部件的静力学模型,以弹簧为关键零件,采用全局搜索算法对其优选,显著降低抬升所需的最大输出扭矩,在分析中得出最大扭矩,由此进行减速器的设计;最后,基于静力学模型的受力分析结果,利用有限元分析方法对杆件进行了模拟仿真,获得应力和变形的分布情况。实验表明,结果满足预期设计的性能指标要求,并为进一步优化提供支持。

基于新型自适应滑模观测器的PMSM无传感器控制

为了实现无位置传感器控制策略在永磁同步电机中的应用,在传统滑模观测器的基础上提出了一种改进型的自适应滑模观测器算法。提出的改进型自适应滑模观测器中使用更平滑的sigmoid函数取代了传统的符号函数,并结合反电动势的自适应律有效地减少了提取的反电动势中包含的高频分量,避免了低通滤波器在使用过程中带来的抖振和相位延迟现象。最后反电动势中包含的转子位置信息与速度信息通过锁相环提取。为了验证模型的可行性,基于MATLAB/Simulink搭建了仿真模型进行了仿真分析,并以TMS320F28377芯片为核心搭建了永磁同步电机硬件实验平台进行实验验证,仿真与实验结果验证了该方法的有效性和实用性。

融合角点检测的点云配准研究

为提高点云配准效率,提出一种基于点云曲率信息的Harris角点提取算法,通过引入曲率约束,对传统Harris角点提取做出改进;计算每个点的曲率值并与整幅点云的平均曲率作比较,保留曲率值大于平均曲率的点云,实现对配准价值较低的点的剔除,为后续点云配准减少计算量;构建所提取角点之间的特征匹配,结合采样一致性(sample consensus initial alignment, SAC-IA)粗配准和正态分布变换(normal distributions transform, NDT)精配准,寻找最优的变换矩阵,实现源点云和目标点云的重合。通过比较不同算法在公开数据集上进行实验验证,结果表明该方法对复杂点云、多拐点点云都有较好的表现,对初始位置相差较大的点云也有良好的适用性。

基于总线同步的多驱动系统漏电流分析与抑制

多驱动系统中漏电流的大量存在是影响数控加工装备长期稳定运行的重要因素,提出了一种邻消抑制措施,能够有效减少多驱动系统中漏电流,避免漏电保护装置频繁触发。该措施采用PWM调制策略,将空间位置相邻的两个驱动单元的共模电压矢量方向反向,以抵消它们之间的高频共模电压分量,从而有效地抑制了多驱动系统的漏电流。主要创新之处采用了一种软件控制的方式实现了对多驱动系统漏电流的抑制,该措施不但可以有效地抑制漏电流,而且实现成本低。实际测试平台的结果表明,邻消抑制措施在多驱动系统中能够有效降低70%~80%的漏电流,保证了多驱动系统的稳定运行。

五轴数控机床旋转轴综合误差测量与辨识

针对五轴数控机床旋转轴的运动误差和几何误差的综合评估问题,在不考虑直线轴运动误差影响的情况下,提出了一种采用R-test测量仪的测量及其辨识方法。首先,测量过程按照参考球的两种不同高度设置进行,仅移动旋转轴,而不移动直线轴。其次,利用R-test测量仪对旋转轴的运动精度进行了测量。此外,假设旋转轴位置几何误差和工作台上参考球的设置误差是影响测量结果的因素,并通过最小二乘法对这些因素进行分离。采用IBS公司的R-test测量仪,对米克朗公司UCP800Duro立式五轴加工中心C轴的运动误差和几何误差进行了测量实验。研究结果表明,该方法能够正确识别旋转轴的运动误差和几何误差,可以有效地综合评估旋转轴的运动精度,并有助于进一步提高旋转工作台的精度。

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。

汽车白车身点焊作业多机器人路径规划研究

针对白车身焊装生产线多机器人焊接工作量大、焊接工作复杂的问题,提出了一种自适应精英蚁群算法的多机器人焊接路径规划方法。在蚁群算法的基础上,对算法核心参数进行调整,再将自适应更新策略和精英蚂蚁系统加入到蚁群算法中,增强算法全局搜索能力,提高算法收敛速度,并通过TSP模型检验了算法的性能;最后,以白车身焊装生产线某车型主拼工位的焊接作业为例,对方法的有效性进行了验证。结果表明,改进后的蚁群算法具有较好的搜索效率和搜索能力,多机器人焊接路径间不相交,符合焊接的工艺要求,为多机器人焊接路径规划问题提供了一种新的方法。

永磁直线电机驱动XY平台精密轮廓跟踪控制

为了减少高速进给率条件下轮廓跟踪过程中产生的轮廓误差,提出了一种将PDFF位置控制器与模糊交叉耦合控制器相结合的控制策略。首先,通过调节前馈增益,PDFF位置控制器可以综合利用PDF控制和PI控制的优点;其次,基于自由曲线轮廓误差模型来计算轮廓误差,并且提出一种以两轴的位置跟踪误差以及轮廓误差为输入的模糊交叉耦合器来减少轮廓跟踪过程中产生的轮廓误差;最后,空载与负载实验结果表明,与传统的交叉耦合结构相比,该方法在高速进给率条件下可以有效降低XY平台的轮廓误差,并且可以提高轮廓跟踪系统的鲁棒性。

旋转主轴轴系温升预测模型

主轴的旋转会引起内部热量的累计,热源传递给主轴会使其变形,进而会对轴系的旋转精度产生影响。结合主轴实际工况,建立了主轴轴系生热模型;搭建了能够承载复合力的轴系温升实验台,并对轴系轴承外圈表面进行温度检测,结合理论模型修正了轴系生热量;建立了主轴轴系温度场有限元模型,分析给定工况下主轴轴系温度场分布;结合实验数据对轴系换热系数进行优化,建立了轴系温度场预测模型。对比实验结果和优化前后的数据表明,预测模型精度提高5%,为主轴轴系智能化发展提供了参考。

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。

基于神经网络参数自学习的阻抗控制

针对机器人在打磨过程中环境刚度和位置未知,传统的阻抗控制难以有效保持打磨质量的问题,提出了一种基于调节参数神经网络自学习的阻抗控制。由于基于李雅普诺夫稳定性理论设计的阻尼参数补偿方法中调节参数的选取直接影响系统的控制性能,根据阻尼补偿的数学描述,构建神经网络,用于其参数自适应调节,设计不同的激励函数用于反映阻尼在多种因素影响下变化的特征。通过所搭建的神经网络在线学习,实现参数的优化,以适应打磨过程环境变化。在斜面、平面及曲面等不同环境下,考虑其刚度突变、刚度动态变化、期望力动态变化等因素的仿真实验,结果表明所提出的控制方法与传统控制方法相比,具有更小的超调和稳态误差,并能够适应环境参数未知的情况,明显提高打磨质量和效率。

多目标下改进NSGA-Ⅱ的机械臂轨迹规划

以UR5e机械臂为研究对象,针对机械臂作业过程的运动轨迹进行轨迹规划,机械臂关节空间轨迹采用七次B样条曲线构造,针对其需满足时间短、能耗低、运动平滑的要求采用非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ),并针对其易陷入局部最优、收敛速度慢等缺点,采用佳点集和非均匀变异算子使初始种群分布更加均匀、加快收敛。仿真结果表明,七次B样条曲线所构造的机械臂轨迹速度、加速度、加加速度连续平滑且无断层现象,在运动学约束的前提下,改进后的NSGA-Ⅱ算法世代距离平均下降了76.96%,空间分布性指标平均下降了23.06%,其在收敛性、分布性上均优于原算法,更接近于Pareto最优解,有效实现了机械臂的多目标优化问题。

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。

光流结合特征提取的室内机器人避障技术研究

为解决室内机器人正向准确避障问题,提出一种光流结合特征提取的视觉避障方法。将LK光流与多尺度思想结合,加入仿射变换,提高算法追踪角点的噪声鲁棒性,进而准确检测视场中的障碍物;通过评估障碍物风险程度,制定出碰撞时间(TTC)结合光流平衡策略的碰撞机制,引导机器人在无碰路径上移动。改进光流与特征提取结合能提高相机快速运动下的追踪成功率,制定的碰撞策略能够有效规避机器人前方的障碍物。实验表明,相机快速运动时,算法能提高追踪的准确性,有效检测出视场中的障碍物,引导机器人无碰撞行驶,具备较强的独立性和实时性。

基于ISSA和IA^(*)的AGV集成作业调度及其路径规划

针对单一算法在求解车间调度和路径问题时最优性和多样性方面的缺陷,提出了优化飞鼠搜索算法ISSA(improved squirrel search algorithm)和优化A^(*)算法并建立集成作业调度和AGV路径规划的双层模型。首先,采用贪婪策略融合飞鼠搜索算法建立考虑能耗的AGV集成作业调度上层模型;其次,将安全距离因子引入A^(*)算法,构建AGV路径规划下层模型,并通过梯度下降法进行路径平滑;进而,运用6个测试函数和kacem实例验证ISSA的寻优能力,结果表明ISSA的其收敛速度较快,运行效率较高,且不容易陷入局部最优;最后,基于栅格法建模进行对比仿真实验,IA^(*)比A^(*)算法拐点数量降低了22%,同时节约了21%的行驶时间,ISSA和IA^(*)均得到了良好的验证。结果表明,ISSA和IA^(*)能够更有效求解AGV集成作业调度及其路径规划问题。

具有虚拟人的大型工业装备虚拟装配系统研究

本文介绍了一种具有虚拟人的大型工业装备虚拟装配系统的研发方案,综合应用了虚拟人机工程技术、虚拟现实三维引擎技术、异构程序编程技术以及关系型数据库高级应用技术。本虚拟装配系统构造出了一个多维观察、施加影响、动态反馈的用于高效可视化特种核动力反应堆系统的虚拟空间;可在反应堆系统虚拟场景中利用虚拟人模拟真实的装配过程,并利用各类工效学分析方法对进行装配的虚拟人进行分析,可用于校验三维设计的空间布置与装配过程中发生的干涉,可基于工效分析与干涉校验结果设计系统设备结构的装配流程,可用于装配流程演示,并可用于项目汇报、装置或系统教学培训等。