面向电流信息与模态分析的工业机器人关节振动求解研究

在工业机器人健康监测中,针对需采用振动传感器对机器人各关节逐一检测而引起测试成本剧增问题,提出一种基于电流信息与模态分析的关节振动求解方法,该方法可由关节电流经模态转换直接获取关节振动信息。首先,将关节电流信息引入,建立基于关节电流的工业机器人振动模型。然后,由有限元法进行模态分析获取机器人前6阶振型,便于后续模态试验优化测点布置。接着,在力锤激励试验中,基于优化后的测点,测取工业机器人系统质量、刚度等模态参数。之后,将驱动力矩与模态参数带入该模型进行龙格库塔数值求解,得到机器人各关节振动响应。最后,在指定关节转角运行的关节单动与联动实测振动数据验证了本文提出算法的正确性。

三维声强与振速波束形成结合的声源识别方法研究

针对难以准确分离同频率双声源及计算声功率值的问题,提出三维声强矢量与质点振速的常规波束形成技术结合的声源识别方法,应用于同频率双声源的定位与声功率分离中。利用三维声强矢量特性求解各探头中心处质点振速与声强值;将质点振速引入常规波束形成对各声源定位;将定位结果代入三维声强矢量分解法中,构建声强、声功率的非线性方程组,求解得各声源声功率值。在半消声室内进行实验,实验结果表明:质点振速波束形成的声源定位方法可行,三维声强矢量方程组求解各声源声功率值误差在5%以内。

足式机器人SLIP模型向上跳跃台阶的运动控制

由于存在地势起伏,台阶对足式机器人运动稳定性会带来较大挑战.弹簧负载倒立摆模型(SLIP)作为研究足式机器人的优良模板,能否完成向上跳跃台阶的动作与其腿部摆角,起跳位置和跳跃高度都有密切的关系.由于调整模型腿部摆角规律容易引发运动失效,故本文在算法中引入虚拟弹簧腿,根据虚拟弹簧腿的运行规律确定合理起跳位置,根据起跳位置来控制系统跳跃高度进而完成跳跃台阶的动作.最后利用仿真软件进行多组仿真,结果表明本文算法对起跳区间划分合理,对起跳高度控制精准,能够实现SLIP模型跳跃台阶前后的稳定运动.

遗传算法优化变分模态分解在轴承故障特征提取中的应用

针对变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)过程中模态分量个数和惩罚参数大小依赖先验知识,单一或顺序优化单一参数可能导致局部最优的问题,提出以包络熵和包络峭度因子作为适应度函数,利用遗传算法全局寻优的特点,对VMD的模态分量个数和惩罚参数组合进行优化。通过最优参数组合下的VMD对信号进行分解,可以获得多个本征模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF),选择适应度函数最小IMF分量作为有效IMF分量进行包络解调,从中提取轴承信号的故障特征频率。对多种轴承故障类型信号进行分析并与其他方法对比,结果表明所提方法能有效提取轴承故障特征,有助于实现微弱故障条件下轴承故障特征频率的准确提取。

改进MoblieNet网络在轴承轻量化诊断中的应用

近年来,基于神经网络的故障诊断方法在诊断的准确性、效率等方面展现出巨大的优势,然而呈指数增长的模型参数量限制了神经网络在工程实际中的应用。针对这一问题,本文提出了一种基于一维卷积神经网络改进的MobileNet网络用于实现滚动轴承的故障诊断;改进的网络能够直接应用于一维振动信号,有效降低系统硬件资源的要求,实现网络的轻量化部署;使用西储大学轴承数据集和QPZZ-Ⅱ型故障模拟试验台数据集对所提方法进行验证,本文提出的模型准确率均达99.8%以上,参数量为标准卷积神经网络的1/2。本文所提方法为在轻资源嵌入式系统中实现智能诊断提供了一种新的方法和思路。

攀爬机器人动力学建模与分析

针对一种攀爬机器人越障过程中动力学特性与真空模块力系平衡问题,建立了一种基于李群李代数与旋量理论在越障运动过程中攀爬机器人动力学特性分析方法。通过指数积空间的形式推导得到了空间速度雅可比矩阵进而减少因微分求导而产生的奇点,基于李群李代数与旋量理论通过拉格朗日方程建立了物理意义明确、计算复杂度低的动力学方程,建立了真空模块的力学模型,求解得到直角面越障过程中真空模块的最佳吸附力,并应用coppeliasim仿真求解出机器人关节驱动力矩,验证了李群李代数与旋量理论建模的正确性及动力学模型的有效性,通过吸附实验验证了真空模块吸附能力。

奇异谱分解联合互信息的主轴轴承故障特征提取研究

奇异谱分解(singular spectrum decomposition, SSD)算法存在当信号信噪比较低时降噪能力较差以及敏感分量个数难以确定的问题。针对上述问题,提出了SSD联合互信息理论(mutual information, MI)的主轴故障特征提取方法。首先,将轴承振动信号经过SSD分解,得到多个奇异谱分量(singular spectral component, SSC);然后分别计算原始信号与SSC之间的互信息,选择最小互信息(minimum mutual information, MinMI)处的分量为最佳分量。由于背景噪声的影响,选取的最佳分量故障特征频率并不明显。因此,基于振动信号特点与互信息理论提出了差分突变互信息(differential mutation mutual information, DMMI)的有效分量保留方法,通过对计算相邻SSC之和之间的MI值,保留突变点内的分量作为敏感信号,在此基础上再依据MinMI原则设计带通滤波器,对敏感信号带通滤波并进行包络解调以提取故障特征频率。通过仿真信号与真实主轴轴承数据分析表明,对信号进行DMMI保留敏感分量,结合MinMI准则的自适应滤波处理在主轴轴承故障特征提取方面表现了优异的性能。

基于流形学习的旋转设备故障诊断方法

为解决变工况条件下源域样本和目标域样本分布差异导致不同域样本特征动态变化明显以及诊断准确率较低的问题,提出1种基于流形学习的测地流核函数(geodesic flow kernel,GFK)域自适应故障诊断方法,该方法在格拉斯曼流形中构造测地流式核,将频域特征转换为与故障信息相关的固有流形特征,减小源域与目标域在特征空间上的分布差异。研究结果表明:所提方法的平均诊断准确率较KNN、SAE、SA、CORAL方法在滚动轴承上分别提高24.98,12.18,8.14和6.36个百分点,在RV减速器行星轮上分别提高31.38,20.55,20.25和22.19个百分点,在齿轮上分别提高62.71,46.05,51.34和43.84个百分点,可有效提高不同旋转设备变工况条件下的诊断准确率。研究结果可为变工况条件下的旋转设备故障诊断研究提供参考。

AVMD-IMOMEDA在滚动轴承声学复合故障诊断的应用

针对滚动轴承声信号存在较强的背景噪声干扰,微弱故障特征信息难以有效提取等问题,并考虑到声信号非接触式测量的优势。提出一种参数自适应变分模式分解结合改进多点最优最小熵反褶积(improve multipoint optimal minimum entropy deconvolution adjusted, MOMEDA)的复合故障声学诊断方法;采用综合指标解决变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)参数自适应选择问题,利用最大加权峭度识别最优分量并重构信号,增强与故障特征相关的脉冲特征信息;结合IMOMEDA方法从重构信号中分离提取周期性的脉冲信号,通过包络解调获取故障特征频率。仿真信号和试验信号验证了该方法的有效性,与传统VMD、MOMEDA、VMD-MCKD(maximum correlation kurtosis deconvolution)方法进行比较,凸显了方法的优越性。

基于MDFF与ISSA的滚动轴承故障声发射诊断

针对滚动轴承早期、复合故障难以准确诊断与智能诊断模型超参数确定严重依赖专家先验知识问题,提出一种基于多维深度特征融合(multi-dimensional depth feature fusion, MDFF)与改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm, ISSA)的滚动轴承故障声发射诊断方法。用一维卷积与线性瓶颈反向残差二维卷积神经网络构建多输入卷积神经网络(convolution neural network, CNN)结构的诊断模型,模型输入为滚动轴承声发射信号及其小波时频图,提出基于布伦纳梯度和信噪比的质量指标,在108种小波基中筛选出最佳时频图以提升输入数据质量。接着,采用特征金字塔网络将模型的一、二维低层与高层特征融合,建立深度融合的诊断模型。然后,将交叉混沌映射、自适应权重及融合的随机游走策略引入麻雀搜索算法中,以自适应获取MDFFCNN最优超参数。试验表明,对比近期多个主流智能诊断算法,所提方法可避免人工选择诊断模型超参数,对滚动轴承早期尤其复合故障具有更高的诊断精度和稳定性,模型诊断过程的智能化水平得到了进一步提高。

旋转设备数据不平衡问题的数据生成方法

在旋转设备运行状态监测及故障识别时,采集的样本多为无故障样本,而故障样本较少,这种数据分布的不平衡会严重影响分类器识别的准确性。针对此问题,提出了一种少数样本数据生成方法,即基于傅里叶变换与皮尔逊系数优化的生成对抗神经网络(Fourier-Pearson generative adversarial networks,简称FP-GAN)模型。通过对故障少数样本的扩充,提高故障诊断训练和识别的准确性。首先,使用傅里叶变化得到信号频域的单边谱,使用GAN网络生成信号频域;其次,通过皮尔逊相关系数对生成的数据进行优化;最后,通过傅里叶逆变换获得更接近真实数据的生成数据。仿真和实验数据验证表明,基于FP-GAN生成的数据样本在时域特征、时域统计特征以及分类器分类结果方面都能较好地与已有实际数据融合,可以对小样本数据进行增强,能有效解决数据不平衡问题。

谱归一化CycleGAN的轴承故障迁移诊断研究

深度学习无需先验特征提取的优点使其受到了工业设备的智能故障诊断领域研究的青睐,但深度学习的低鲁棒性和较高的数据要求阻碍其实际应用。为适应在工业现场复杂多变的工况,该文提出了一种基于谱归一化(spectral normalization, SN)和循环一致对抗网络(cycle-consistent adversarial networks, CycleGAN)的SN-1DCycleGAN网络用于变工况条件下的故障数据迁移生成和诊断。首先,搭建一种适应振动数据生成的1DCycleGAN网络,用于获得同种工况下正常信号与故障信号的映射关系。使用谱归一化对网络进行改进,有效的防止CycleGAN网络训练过程中训练不稳定情况。其次,通过不同工况的正常数据生成自适应的故障数据,实现变工况迁移生成的目的。最后,3种评价指标以及分类器准确率对数据生成质量进行定量评估,并使用仿真与试验信号进行验证。试验结果表明,SN-1DCycleGAN在一维振动信号上具备一定迁移效果,可对变工况数据进行增强,提升分类器的准确率。

利用深度可变形轮廓模型进行结构体裂纹视觉检测

目前针对裂纹检测的深度学习实例分割方法主要通过目标检测生成一个边界框进行逐个像素掩码分割,不仅影响结构体裂纹轮廓的检测效果,且伴随着复杂的后处理代价。针对这一问题,文中提出利用深度可变形轮廓算法模型Deep Snake对结构体裂纹进行识别检测。通过对结构体裂纹数据集进行数据增强以提高模型鲁棒性,同时运用迁移学习将大型图片数据集COCO上的预训练网络参数迁移学习到结构体裂纹分割模型中作为初始化。在自制的裂纹图像数据集上进行实验,结果表明训练后的模型能够正确识别的裂纹对象并同时完成多个裂纹目标的分割,在检测平均时间为0.12 s的前提下AP50达到75.4%,与其他深度学习模型及边缘检测算法进行的比较结果也体现出Deep Snake算法的优越性。

含柔性吸附材料的攀爬机器人振动特性与稳定性分析研究

为了提升攀爬机器人壁面运动稳定性从而提高其工程应用能力。针对攀爬机器人壁面运动过程的振动与动力学耦合特性问题,本文设计制作了一种含柔性吸附材料的攀爬机器人。基于刚柔耦合原理,获得刚性体与柔性体运动学递推关系,利用拉格朗日原理建立攀爬机器人动力学方程。推导得到反应动力学耦合程度的数学模型。通过仿真分析得到运行相同位移情况下,通过调整加减速时间比例使得机器人振幅下降35%,分析得到一定范围内攀爬机器人刚性质量与吸附材料弹性模量增加通过降低动力学耦合程度降低攀爬机器人振动响应。通过样机实验测量了攀爬机器人负载能力与不同运动阶段真空度与流量的稳定性。研究为攀爬机器人的驱动控制策略与工程应用奠定基础。

基于深度融合神经网络的轴承健康指标构建

基于深度学习方法构建轴承健康指标正成为机械故障诊断领域新的研究内容和应用热点。基于深度学习的指标构建容易受到前期人工特征提取和特征选择的影响,且缺乏对多通道传感器信息进行有效融合。针对上述问题,设计了一种基于深度融合神经网络(DFNN)的多通道信息融合健康指标构建方法。首先,提出一种多通道融合特征提取器(MFE)从传感器原始信号提取轴承退化特征,然后设计一种自适应特征选择器(AFS)进行特征选择,最后引入双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建健康指标。所提出的方法在轴承全寿命数据集上进行实验验证,实验结果表明,相比现有基于深度学习的轴承健康指标构建方法,DFNN构建的健康指标趋势性指标高达98.4%,单调性指标增加44%,因而能够更准确的反映轴承实际性能退化趋势。

工业机器人关节传动系统机电耦合振动特性分析

在工业机器人常规作业中,由于关节处存在扭转振动和转矩脉动的现象,使机器人关节传动系统的末端精度和响应速度受到了严重的影响。因此,针对关节伺服传动系统的振动问题,本文首先建立了关节传动系统机电耦合动力学模型,并对系统的扭转振动与机电耦合振动进行分析。随后开展传动刚度、转动惯量等参数对系统谐振频率影响的研究,并通过数值方法研究了磁链系数等电气参数与电流谐波频率对系统振幅与调节时间的影响,最后分析了关节各元件对传动系统的振动影响。研究结果表明,建立的传动机电耦合模型,分析系统的扭振、机电耦合等振动特性可有效仿真工业机器人关节传动系统。

DP780胶接点焊试件拉伸损伤过程的声发射特征分析

针对1.2 mm厚的DP780高强钢板,进行胶接点焊响应面实验。采集胶焊接头拉伸过程的声发射信号,拟合拉伸过程撞击计数的历程图,对信号进行小波包分解并分析归一化能量特征,对比分析胶焊接头界面撕裂与基板撕裂失效形式声发射信号时域及频域特征,并建立胶层失效时的累计撞击计数与焊接工艺参数之间的回归模型。结果表明:界面撕裂与基板撕裂失效形式在屈服和断裂阶段产生声发射信号,且两种失效形式对应阶段频率分布相似,屈服阶段与断裂瞬间频率分别分布于31.25~281.25 kHz和31.25~125 kHz,但界面撕裂失效在胶层断裂瞬间比基板撕裂失效产生更多组声发射信号;胶层失效时累计撞击计数与焊接电流存在负相关性。

胶接点焊接头拉伸声发射信号分析及其损伤模型

基于Box-Behnken Design响应面法开展胶接点焊工艺试验,分别采集了胶接点焊、点焊、粘接三种接头拉伸过程的声发射信号,采用小波包对信号进行分解重构,分析了三种接头的信号特征,同时结合撞击计数历程图对焊核失效断口进行了分析,并通过累计撞击计数建立了试件的损伤模型。结果表明:三种接头在屈服阶段和断裂阶段的声发射信号较为丰富;胶层失效和焊核拔出失效可以通过声发射信号特征进行区分,其中胶层失效时其声发射信号频率主要集中在0~62.5 kHz,焊核拔出失效时其声发射信号频率主要集中在31.25~281.25 kHz;声发射撞击计数历程图可以从总体上反映焊核失效过程;建立的损伤模型可以较好地表征试件损伤状态。

多孔式直线形膜盘型面设计与强度分析

现有柔性膜盘联轴器的膜盘类型中以钛合金曲面膜盘为主,由于膜盘厚度较薄,其曲面加工难度较大、精度要求高,为降低加工难度并保证膜盘具有较好的容差及负载能力,改进了一种多孔式直线形膜盘;利用有限元方法对其轴向刚度及在转矩、轴向偏差、角向不对中偏差、转速及复合工况下的应力和寿命进行了分析,并与其同直径的单曲面膜盘进行对比。研究表明,多孔式直线形膜盘的轴向刚度比同直径的单曲面膜盘小,刚度均呈非线性变化,刚度与膜盘厚度成正比;在轴向偏差、角向不对中偏差下,多孔式直线形膜盘应力低于单曲面膜盘,具有更好的容差能力;同等负载转矩下,多孔式直线形膜盘应力虽大于单曲面膜盘,但满足强度和寿命要求,且膜盘应力分布更加均匀。因此,多孔式直线形膜盘具备更高的容差性能,适用于高转速、低载荷和存在较大轴向及角向不对中偏差的工程环境中。

振动式斜板浓密机振动特性与试验研究

振动式斜板浓密机以斜盒形式显著提高了矿浆沉降效率,但为了避免矿浆堵塞斜盒,需要利用不平衡电机对浓密机整体进行间歇性激振,因此对其进行动力学设计是保证其正常运行的前提。以振动式斜板浓密机为研究对象,通过试验获得了橡胶隔振器的非线性刚度和阻尼,在此基础上建立了浓密机有限元模型,对其进行了不同支撑刚度下的模态、谐响应分析和定刚度下的试验测试,分析结果表明:隔振器刚度在1500~1640 N/mm范围内时,34 Hz附近存在第6阶固有频率,由于处于共振带宽范围内整体结构具有较好的振动效果;当支承刚度为1700 N/mm时,在34 Hz附近结构振动峰值变小,而57 Hz附近存在较好的振动效果;同时试验结果显示在35 Hz附近,结构具有明显的振动波峰存在,且测试幅值与仿真结果具有较好的一致性。综合考虑沉降池对工况的要求,选择电机转速在1980~2040 r/min(激振频率为33~34 Hz)范围内,橡胶隔振器使用刚度在1500~1640 N/mm范围内。此研究为浓密机的结构和工作参数选择提供了参考依据。