大口径轴孔自动识别定位与装配策略

为了解决大口径轴孔装配任务中人工参与较多,装配精度差的问题,提出了一种基于学习的大口径轴孔自动识别定位与装配策略。首先基于深度学习神经网络设计了轴端的识别定位算法,通过大量的实拍样本来训练算法,计算轴心的相对位置,完成对轴的高精度定位;其次基于DDPG强化学习算法设计了入孔策略,引入轴端力瞬时监测方法,控制轴与孔的接触力大小,保证轴安全入孔;最后,设计了装配控制程序,将识别定位与装配两个过程有效结合起来。实验结果表明:识别算法对轴心位置的定位精度最大误差为1.68mm,满足定位需求,装配算法能在较小接触力下完成装配,最大径向力为5.34N,验证了装配策略的有效性。

机械臂在飞机壁板件装配中的应用与设计

文章通过对比飞机数字化制造和飞机传统制造,总结出飞机壁板件的装配方法,合理运用飞机装配技术将飞机壁板件的装配更合理、更优化。飞机壁板件装配机械臂是航空制造数字技术与现状结合的产物,通过对飞机壁板件的定位、夹持、组装,最后将飞机装配完成;通过限定零件的6个自由度,使用数字化、柔性化的装配方法保证飞机壁板件的装配精度,并探讨了机械臂在飞机壁板件装配中的应用与设计。

基于空间转换模型的工业机械臂手眼标定方法研究

针对反射镜质量大、尺寸大且装配精度要求高的需求,文章研究了一种机械臂装配系统手眼标定优化方法。有别于传统手眼标定方法仅求解相机与末端执行器相对位姿矩阵的关系,文章将相机成像模型、机械臂运动学模型与eye-to-hand形式的手眼模型进行整体建模,建立了基于装配系统的空间转换模型,采用递推最小二乘参数识别算法对机械臂进行运动学参数标定,研究了机械臂运动学误差分布,完成了手眼标定,提高了机械臂系统的装配精度,绝对定位精度由1.81mm提高至0.29mm,提高了83.98%,实验验证了该方法的有效性。

基于隐马尔可夫的机械臂浅深度插入控制策略

针对浅深度插入装配机械臂难以操控的问题,提出了一种基于隐马尔可夫的机械臂浅深度插入控制策略。首先,对浅深度插入操作进行了分析,通过采集人工操作数据,获得了力控的参数;其次,基于实测的人工操作数据,识别了力控参数的时序数据,并采用阻尼控制律对人工操作过程进行了建模;然后,利用隐马尔可夫模型对力控参数的时间序列数据进行了建模,得到了适用于机械臂浅深度插入的控制策略(该策略以隐马尔可夫模型在各个状态下的符号输出概率表示);最后,在多种应用场景中,采用UR106自由度机械臂分别开展了机械臂浅深度插入实验。研究结果表明:在机械臂装配过程中,采用该策略能够精准获得人工操作过程的阻尼控制参数情况,得到隐马尔可夫相对于各控制参数的标准差均值分布,从而实现其对多种应用场景的自如操控,这将对机械臂浅深度插入装配的自主执行提供有效的理论基础。

智能化装备在兵器特种车辆装配过程中的集成应用

随着兵器企业对旧有装配模式进行更新升级,在特种车辆装配过程中引入先进实用的智能化技术装备,逐步将传统"固定并行工位装配"模式改为现代化的"脉动式流水装配作业"模式,同时提出了车间行车与无横梁自立式桁架有效配合作业方式,可灵活应对装配过程中出现的物流输送应急状况,最大程度地解决了装配效率低、辅助时间长和劳动强度大等问题,为下一步智能装备和产品的应用不断拓展夯实基础。