铝型材静电粉末喷涂模型的研究与应用

针对实际生产中企业为实现铝型材表面均匀涂层而耗费巨大人力物力的问题,提出了一种适用于生产实际的变高斯分布模型。通过对铝型材静电粉末喷涂影响因素的分析,使用控制变量法进行定点和连续喷涂实验,获得涂层厚度实验数据,基于高斯分布对定点实验数据进行拟合,对于拟合模型存在的远离中心截面偏差问题,采用变峰值宽度的方式对模型进行优化修正,进一步提高了模型与实验数据的拟合程度,在此基础上,通过实验数据分析了静电电压、粉末流量、喷涂速度对膜厚分布的影响,建立了不同参数下静电粉末喷涂涂层的变高斯分布模型。最后进行了喷涂实验,铝型材成品的膜厚分布情况符合模型仿真预测的结果,表明该模型能准确预测不同参数下铝型材的膜厚分布情况,在生产实际中,模型的应用可以为均匀涂层提供可靠的仿真参考和生产指导,有效减少企业调试参数的次数,提高了企业的生产效率。

基于EtherCAT的软PLC系统设计与实现

针对软PLC系统难以实现实时运动控制的问题,基于EtherCAT实时以太网设计一种软PLC系统。在x86架构处理器的PC上搭建Linux+Xenomai双内核实时系统,并基于开源主站协议栈IgH构建可对从站进行实时控制和同步控制的EtherCAT主站;基于EtherCAT实时控制框架设计软PLC系统,根据IEC61131-3编程标准设计ST结构化编程语言的解析模块和运行模块,遵循PLCopen规范开发了运动控制功能块接口,并在大型浴缸自动喷涂生产线上进行IO控制和伺服电机实时运动控制实验。结果表明:基于EtherCAT实时以太网的软PLC系统实时性满足要求,能准确完成IO控制和伺服电机实时运动控制。

EtherCAT姿态监测从站的设计与实现

为满足实时监测设备姿态的需求,提出将MEMS传感器与EtherCAT实时工业以太网技术相结合的处理方案。基于LAN9252从站控制芯片、STM32F407微处理器、MEMS传感器,设计了一种用于姿态监测的EtherCAT从站。STM32通过IIC通信接口读取MEMS采集到的姿态数据,融合姿态解算算法,求得运动物体的姿态角。STM32与LAN9252之间采用FSMC接口进行数据交互。EtherCAT从站将姿态角数据通过EtherCAT总线传递给EtherCAT主站,从而实现对多设备的实时姿态监测。经实验验证,设计的EtherCAT姿态监测从站能够准确测得设备姿态。

铝型材静电喷涂生产线控制系统的开发

针对国内铝型材静电喷涂生产线自动化程度不高的问题,开发了一套自动化生产线控制系统。搭建了基于工控机、PLC(可编程逻辑控制器)、CAN(控制器局域网)模块与喷枪从站的控制系统硬件平台,并以PLC为下位机,实现了生产线自动运行、传感器信息采集、逻辑控制等功能,同时以工控机为上位机,设计了上位机与CAN模块和PLC的通信软件,完成了喷涂参数设置、喷枪从站控制、人机交互等功能的开发,最后在企业进行了实际应用。结果表明,该生产线控制系统能长时间稳定运行,实现了铝型材静电喷涂的自动化加工,提高了企业的生产效率。

$汽车发动机压装机健康监测系统开发

针对汽车发动机压装过程中压装机工作状态缺乏有效监测的情况,使用C++语言开发一套汽车发动机压装机健康监测系统软件。此系统软件中采用频谱分析、功率谱估计和模态分析等方法对采集到的振动信号进行分析,得到振动信号的幅值谱、功率谱和模态参数列表,实现对压装机工作状态和结构特性的监测。在减速箱实验平台上对系统进行测试,结果显示:此系统能监测减速箱的振动状况,能准确辨别典型故障的频率成分。

基于BP神经网络的机器人力矩补偿研究

通过对关节驱动助力减小机器人拖动示教的拖拽力,是提高拖动示教灵活性的有效方法。而在拖动示教过程中准确、实时地计算出机器人各关节补偿力矩,是实现拖拽助力的关键问题。针对拖动示教喷涂机器人进行动力学建模,分析关节力矩补偿值与惯性力、重力等因素之间的关系,提出一种基于无监督学习的BP神经网络力矩控制算法对机器人直接示教进行在线力矩补偿。在六自由度喷涂机器人上进行实验验证。结果表明:该力矩补偿算法的计算效率提升70%,平均计算误差为9%,助力效果明显。

基于CANopen的静电喷涂控制系统开发

针对国内静电喷涂控制系统通用性不高,无法同时对多个静电喷涂控制器从站进行远程工况监测以及喷涂参数设置的问题,开发了一种基于CANopen的静电喷涂控制系统。设计了由PC上位机、TCP/IP转CAN模块以及静电喷涂控制器从站组成的硬件架构。基于开源CANopen协议CanFestival,根据喷涂设置参数和工况监测信息完成了CANopen对象字典的设计。基于μCOS-II实时系统完成了静电喷涂控制器从站的软件开发,实现了静电输出闭环控制、气体输出流量闭环控制等功能。基于Qt完成了PC上位机人机交互界面的开发,实现了对静电喷涂控制器从站的远程参数设置和工况信息监测。在企业进行了喷涂实验,结果表明,该控制系统性能可靠,喷涂工件涂膜质量符合国家标准,适用于静电喷涂生产线的自动化升级改造。

面向大型工件的拖动示教自动喷涂系统开发

针对国内中小型企业普遍采用人工方式对大型工件进行喷涂作业,产品质量难以保证,且生产环境恶劣,危害工人身体健康这一现状,开发一套可拖动示教的自动喷涂系统。阐述由两台拖动示教机器人和一辆移动架车共同作业的自动喷涂系统的硬件布局和运行方式。基于EtherCAT技术,完成机器人控制系统的硬件平台搭建和软件架构设计,实现机器人的拖动示教和轨迹再现功能。结合机器人的运行特点,实现双机器人与移动架车整体的示教和再现功能,设计系统喷涂示教和自动喷涂的运行流程。根据企业的生产需求,搭建一个针对大型浴缸的自动喷涂系统,并投入车间进行喷涂生产。结果表明:该系统性能可靠,喷涂产品质量良好且品质稳定。

数控皮革切割机的样条曲线切割算法研究

针对传统数控皮革切割机无法直接切割样条曲线的问题,提出了一种基于样条曲线插补和切向跟随控制来实现直接对样条曲线进行切割的算法。通过仿真实验表明,该算法能够实现对样条曲线的切割,提高数控切割机的切割精度和运动速度。

基于BP神经网络的静电喷涂涂膜厚度预测方法研究

目前,在静电喷涂作业中,喷涂参数只能根据人工经验进行设置,使喷涂工件获得理想的涂膜厚度,但这种喷涂参数的设置方法缺乏科学性,严重依赖工人的喷涂经验,且无法保证涂膜厚度控制的准确性。针对上述问题,提出一种基于BP神经网络的静电喷涂涂膜厚度预测方法,构建了神经网络模型,开展了训练样本采集实验,完成了神经网络的训练,最后采用神经网络对不同喷涂参数下的涂膜厚度进行了预测,并开展了预测对比实验。结果表明,神经网络对涂膜厚度预测的准确率最高可达95%,平均误差为12%,最大误差为20%,能为喷涂参数的设置提供有效的科学依据。