基于CBL教学模式的机器人原理课程研究与探索——以郑州工程学院机械电子工程专业为例

根据《中国制造2025》对制造业提出的要求,行业对机器人应用需求越来越大,应用型本科院校在培养学生时应尽可能满足市场需求。针对机器人原理课程为后续机器人应用提供理论指导、推导过程较难,对学生综合素质要求较高的现状,提出基于CBL教学模式的机器人原理课程教学改革,紧跟行业需求,提升学生课堂参与度,激发学生兴趣,培养学生创新等综合能力。

激光透射焊接技术在塑料离心风叶焊接中的应用

针对超声波焊接大直径曲面塑料离心风叶存在的若干问题,包括:焊接强度不均匀,焊接应力大等。引进激光透射焊接技术焊接塑料离心风叶,该技术能够较好地解决上述问题。首先,详细介绍了塑料离心风叶的结构和特点,分析超声波焊接存在问题的主要原因。其次,简单介绍激光透射焊接技术的原理,阐述激光透射焊接技术对于大直径曲面塑料离心风叶的优势。随后,介绍了研究开发的激光透射焊接装备,设计了焊接大直径曲面塑料离心风叶的专用夹具。最后,在自主研发的焊接装备上,进行ABS试验板焊接实验获取最优焊接参数,进而开展小批量离心风叶的焊接实验。实验结果表明:激光透射焊接技术相比超声波焊接技术焊接大直径曲面塑料离心风叶时具有焊接速度更快、强度更高的特点,焊接时间为42 s,单个叶片最小承受拉力为772 N;此外,激光透射焊接技术还避免了超声波焊接产生刺耳的噪声。由此可以证明,激光透射焊接技术在大直径曲面塑料离心风叶的焊接中存在巨大的市场推广价值和潜力。

电子诊断技术在新能源汽车维修中的应用研究

随着国民经济的不断增长,科学技术的不断创新,我国新能源汽车行业建设发展得到了质的飞跃,市场汽车消费者用户对于新能源汽车也提出了更高的需求。电子诊断汽车合理运用作为新能源汽车维修过程的重中之重,是一项不可或缺的关键内容,直接关系到新能源汽车维修的安全质量和工作效率,帮助新能源汽车用户延长汽车使用寿命,从而创造出更多的社会经济效益。本文将进一步对电子诊断技术在新能源汽车维修中的应用展开分析与探讨,旨在为同行业者提供科学参考意见。

EMU8086在微机及接口技术教学中的应用

1.引言《微机及接口技术》课程是高等学校计算机、电子及自动化类专业的一门重要专业基础课,该课程以Intel 8086/8088为核心讲述中央处理器的基本构架及工作原理、指令系统和汇编程序设计、接口电路设计与编程等方面的内容;教学内容抽象、涉及知识面广、且前后联系紧密,在教学中常分课程教学和实践教学。

一种基于回退技术的安全序列检索方法

在操作系统的设计与实现中,可以借助多进程并发执行,来提高系统的资源利用率,进一步提高系统的吞吐量,但与此同时就有可能伴随死锁一类的运行错误。死锁是指由多进程并发执行中因竞争资源而造成的一种僵局,若无外力作用,这些进程都将无法继续向前推进。而银行家算法则是一种极具代表性的、典型的避免死锁的算法。本文通过对银行家算法的分析,着重讨论了其安全序列和安全状态,给出其结构化模型,提出银行家算法的关键在于安全序列;描述了安全性检验的抽象算法,并在此基础上,利用回退技术给出了一种检索全部安全序列的方法。

医学临床实习模式对机械类专业性实习的启示与借鉴

医学教育的突出特征是其极强的临床实践性,临床实习是医学生向临床医生转变的不可或缺的培养途径,并在长期实践教学中形成独特的成功模式。文章通过对临床实习的目标、达成途径与基本经验的研究,提出临床带教、预实习和查房讲评等经验做法对机械类专业的实习具有很强的借鉴意义,并给出应用的方法建议。

基于差分隐私保护的服务机器人视觉图像发布算法

为保护服务机器人视觉图像中的敏感个人信息,提出了一种基于离散余弦变换与差分隐私技术相结合的服务机器人图像发布算法。首先,利用离散余弦变换压缩图像,为均衡相关噪声误差和重构误差,引入一种基于随机梯度下降算法的系数选择方法,从而在相应的系数空间中选择出合适的系数来压缩图像;其次,对系数空间添加拉普拉斯噪声来满足ε-差分隐私需求;再次,基于4种真实的室内图像数据集采用小波包变换和最小二乘支持向量机分类技术从算法的查准率等指标上衡量算法。实验结果表明,所提出的图像发布算法有较好的鲁棒性。

电磁球式平衡系统平衡方法及结构设计研究

针对电磁球式主动平衡系统,分析其工作原理,归纳钢球对应补偿能力的计算方法,讨论由已知不平衡量计算两个钢球相位的过程,并将多球情况按一定规则简化为两球情况,得到不平衡量和钢球数量、相位的关系。在特定转子直径下,建立平衡系统结构的三维模型,基于Ansoft Maxwell有限元分析平台,采用控制变量法依次研究了永磁体排布方式、直径、厚度和电磁结构对平衡转速和补偿量等的影响规律,最终完成了结构设计。结果表明:采用相邻永磁体极性相反交替排布,永磁体直径为6 mm、厚度为4 mm,电磁结构外壳长度略小于铁心长度时,平衡系统能取得较为合理的转速和最大补偿量。

采用滑模观测器的机械臂故障检测与控制优化

针对复合干扰影响下机械臂的故障检测和控制精度问题,提出了一种基于滑模观测器的故障检测和控制优化方法。首先建立了带有电机故障、模型误差和机械摩擦等复合干扰的机械臂系统故障模型,然后设计了滑模观测器来实现在复合干扰下对电机故障的准确检测,最后引入滑模观测器对电机故障程度进行估计,并设计了反步容错控制方法,从而实现了对机械臂系统的精确控制。仿真结果表明,基于滑模观测器的故障检测和控制优化方法能够快速、准确检测和估计电机故障,确保机械臂系统准确跟踪指令信号,角度跟踪误差范围仅为-0.2°~0.2°,能够准确估计出复合干扰的大小,估计误差范围仅为-0.1~0.1(°)/s^(2),大大改善了对机械臂的控制效果。

二甲醚发动机组合燃烧压力振荡特性研究

研究了不同转速下二甲醚发动机组合燃烧的压力振荡特性,确定了压力振荡的时域特征和频域特征,考察了进气道引入燃料量(PI)对缸内压力在不同频域的子信号峰值的影响规律。研究结果表明,转速1500 r/min下,PI由0.77 mg/s增加至1.37 mg/s时,放热率曲线均呈三阶段放热,缸内压力级频谱曲线包括速降段、缓降段和波动段三个阶段。1100 r/min时规律类似。PI增加,HCCI燃烧低温放热部分峰值增加,峰值相位提前;高温放热部分由单峰变为双峰;扩散燃烧部分波动变剧烈。缸内压力带通滤波得到低频域子信号p_(1)、中频域子信号p_(2)和高频域子信号p_(3),其中子信号p_(1)对应正常燃烧压力,子信号p_(2)和p_(3)对应燃烧压力振荡。燃烧状态决定了子信号各个循环的峰值。PI增加,子信号p_(1)各个循环的峰值均增加。正常燃烧状态,子信号p_(3)各个循环的峰值均很小,子信号p_(2)的峰值明显大于子信号p_(3)的峰值。发生轻微压力振荡时,子信号p_(3)各个循环的峰值显著增加。发生剧烈压力振荡时,子信号p_(2)各个循环的峰值显著增加。

电火花线切割碳钢微观表面质量的影响因素研究

通过对电火花线切割碳钢工件的亚表面层组织金相观测和微观硬度测量,分析不同碳含量碳钢工件亚表面层的微观组织结构,获得不同碳含量碳钢工件亚表面层的微观硬度分布情况,结合材料相变理论,阐明工件微观组织和微观硬度分布的形成机理。随后,设计单因素实验,分析工艺参数和碳含量的增加对于重铸层厚度(RLT)的影响规律,并分析这些影响规律的内在原因。实验结果显示重铸层厚度随碳含量的增加先增大后减小,重铸层厚度随脉冲电流和脉冲宽度增大而增大,随间隙电压增大而减小。该研究可为实际电火花线切割加工过程提供重要的理论依据。

基于MSST的旋转机械故障诊断研究

在介绍多变量信号调制模型的基础上,提出了一种基于双变量同步挤压小波变换的旋转机械故障诊断新方法。该方法通过正交采样技术获取互相垂直通道的振动信号并将其组成一个双变量信号;用同步压缩小波变换分别获取每个变量的同步压缩值,并运用自适应频率拼接技术划分双变量带宽的时频域,以识别双变量中的单分量信号,确定在这些频带内存在的瞬时振幅和频率;根据多通道联合瞬时频率概念融合双变量信号中每个通道的瞬时频率和瞬时幅值,得到双变量信号的时频表征。转子双稳态信号、转子松动不对中碰摩复合故障和齿轮减速箱振动信号分析结果证明了所提方法的可行性和有效性。

旋转机械故障特征提取的全矢二元经验模态分解方法研究

为更准确提取旋转机械故障特征,提出了基于全矢二元经验模态分解(Bivariate Empirical Mode Decomposition,BEMD)的故障特征提取方法。该方法首先通过多传感器正交采集旋转机械故障同一截面上的振动信号,并将其组成一个复数;然后运用BEMD将复数按旋转速度从高到低的顺序自适应地分解到各自的频带,得到系列复固有模态分量(Complex Intrinsic Mode Functions, CIMFs);提出复数相关系数的概念,并用于组合CIMFs得到新的复旋转分量以防同一频率的信号被分解到不同的CIMFs;最后,运用全矢谱融合组合后的CIMFs的特征信息,得到幅频、角度和进动方向等信息。与全频谱方法的对比试验结果表明该方法的有效性。

基于BEMD的二元滤波器及其在转子轴心轨迹提纯中的应用

在二元经验模态分解(Bivariate Empirical Mode Decomposition,BEMD)的基础上设计了一种二元时空滤波器(Bivariate-Time-Space Filter Banks,BTSFB),并将其用于转子轴心轨迹提纯。首先,介绍了BEMD原理;其次,根据BEMD方法获得的复固有模态函数(Complex Intrinsic Mode Functions,CIMFs)按旋转速度从高到低排列的特点构造了具有良好自适应能力的BTSFB;然后,联合BEMD和全矢谱方法确定BTSFB用于转子轴心轨迹提纯的CIMFs的阶数,以便提纯轴心轨迹。转子不对中和动静部件碰摩的实验结果表明BTSFB不仅可提纯轴心轨迹,还可进行轴心轨迹的三维显示以及判断轴心轨迹运动方向。

四轴飞行器的视觉定位设计与实现

四轴飞行器搬运物体时,位置定位起到了关键性作用。为了实现四轴飞行器的自主定位飞行,设计了一款基于视觉定位的四轴飞行控制系统。该四轴飞行器选用K60作为控制器,采用陀螺仪、加速度计和电子罗盘构建航姿测量模块,利用摄像头定位和超声波测距构建定位模块,提高导航精度。飞行器将采集到的数据结合互补滤波进行姿态解算,经过经典PID控制,实现稳定飞行、视觉定位并自主降落的功能。测试实验结果表明:在10～200 cm的降落高度范围内,飞行器的定位精度达到1.3 mm,高度精度达到0.34 mm,同时整个系统具有较好的快速性和稳定性。因此该四轴飞行器能够实现自主定位飞行,并为无人机定位方式的研究提供了一定的参考。

基于复包络谱的滚动轴承故障特征提取方法研究

提出一种基于复包络谱的滚动轴承故障特征提取方法。采用正交采样技术获取滚动轴承同一支撑处互相垂直方向上的振动信号,并将其组成一个复数信号;运用二元经验模态分解(bivariate empirical mode decomposition,BEMD)将复数信号分解成若干复固有模态函数(complex intrinsic mode function,CIMF)之和,应用Hilbert变换解调出CIMFs的实部和虚部包络信号,将实部和虚部的包络信号组成复数形式的包络信号,并用复傅里叶变换求其频谱。依据复数形式的包络信号的傅里叶谱提取滚动轴承的复合故障特征频率,并与全矢谱做了对比分析。复合故障试验案例证明了该方法的可有性和有效性;XJTU-SY滚动轴承数据集的复合故障分析进一步验证了该方法提取的故障特征更为全面。

基于复局部均值分解和复信号包络谱的滚动轴承故障诊断方法

提出了一种基于复局部均值分解(CLMD)和复信号包络谱(CSES)的滚动轴承故障诊断新方法。首先通过互相垂直安装的加速度传感器采集2个方向的振动信号,并将其组成一个复数信号;然后利用CLMD对二元复数信号进行自适应分解,将分解得到的复数信号的实部和虚部包络信号组成一个复包络信号,根据复傅里叶变换具有幅值增强和综合频率特性,直接对复包络信号进行复傅里叶变换,提取的故障特征频率更为清晰。通过滚动轴承不同位置的外圈故障实验,证明了所提方法能够实现故障特征增强,可用于诊断滚动轴承微弱故障和复合故障。

激光选区熔化成形制备高强Al-Mg-Sc合金的组织与性能

通过综合分析硬度、电导率与拉伸性能等宏观特性及微观形貌特征,探讨激光选区熔化成形(selective laser melting,SLM)工艺参数与后期时效处理对SLM制备Al-3.4Mg-1.08Sc合金的微观组织、过饱和度及第二相析出行为的影响机理。利用致密度与硬度的变化规律,最终优化得到最佳的SLM工艺参数与时效制度。结果表明:实验制备的Al-Mg-Sc合金的微观组织由超细等轴晶及其周围相对较粗的柱状晶组成,合金在金相显微镜下可观察到熔池堆叠的形貌特征;Al-Mg-Sc合金在基板温度35℃下最佳的SLM制备工艺为扫描速率1600 mm/s、激光功率370 W。300℃下最佳时效时长为12 h,经过峰时效处理后实验合金的屈服强度可达479.0 MPa。在SLM快速冷却条件下,Al-Mg-Sc合金内部形成过饱和固溶体,在制备与热处理过程中析出大量的纳米级Al3(Sc,Zr)粒子,使得Al-Mg-Sc合金具备优异的力学性能;细晶强化与第二相强化是SLM制备Al-Mg-Sc合金展现出优异性能的主要原因。

应用深度网络学习的中走丝机床放电状态检测方法

中走丝机床放电加工过程中,放电状态的检测是数控系统中的一个极其重要环节,而传统的检测是基于放电电压的平均值对其辨识,但是它对过渡电弧放电和电弧放电等状态检测不敏感。针对上述问题,提出一种基于深度网络学习的机器视觉方法,首先将放电状态的电压信号转换为灰度图像;其次对不同周期的放电图像压缩到统一的图像尺寸中(256×256像素);最后基于Tensorflow并行计算框架,采用K邻近方法、Logistic Regression方法和深度网络学习三种方法对放电状态进行辨识。结果表明深度网络学习方法最好,准确率最优为95.63%,这对中走丝机床放电状态传感器的设计具有重要的指导意义。

基于FFT和LLTSA的传动系统故障诊断研究

在传统的故障诊断方法中,往往先要基于先验知识求取原始振动信号的特征,并将其输入到智能分类器中进行模式识别,其中容易出现信息丢失,且依靠人为经验进行判断不够准确,针对这一问题,提出了基于快速傅里叶变换(FFT)与流行学习联合的智能故障诊断模型。首先,采用FFT变换将原始数据从时域转换到频域,获得了高维特征数据;然后,使用3种流形学习算法,即多维尺度变换(MDS)、核主成分分析(KPCA)、线性局部切空间排列(LLTSA),获得了低维表征信息;最后,基于故障诊断试验平台系统,对轴承及齿轮工作数据信息进行了获取与处理,将其数据样本输入到智能分类器中,进行了训练和测试。研究结果表明:FFT降维变换可以有效地减少人为选择因素引起的样本衰减现象,同时最近邻域估计算法可以提高智能分类器的测试准确率,使得基于FFT与流行学习的联合智能分类模型对状态数据识别率在80%以上,其中FFT+LLTSA联合智能分类模型的识别率最高可达到87%以上;该结果可验证该分类模型在机械传动系统故障检测中具有的有效性。