内燃机维修中的技术研究

内燃机是保证汽车运行不可缺少动力部件,在机械设备当中占据非常重要的地位,对其的应用以及维修的意义重大。而机械维修人员要想有效延长机械设备的使用寿命,自身一定要具备较高的专业技术水平。基于此,本文主要对内燃机维修中的技术进行分析和探讨。     

基于改进 Blob 分析的机器人批量搬运纠偏研究

为了解决工业机器人在快节拍搬运任务中因为机械定位误差导致无法正确放置产品的问题，提出了一种基于改进Blob分析的两点纠偏定位的两步法策略。第1步基于机器视觉与图像处理技术利用改进的Blob分析方法识别出定位点，第2步利用平面仿射变换原理快速定位大量产品的位置。其中改进的Blob分析方法基于图像灰度反转、直方图均衡化、图像滤波技术结合阈值分水岭分割算法实现了对有限光照条件下不易成像的黑色托盘图像中定位圆形特征的可靠分割与圆心坐标提取。从而第2步的两点定位的托盘定位策略根据可靠的托盘圆心位置结果来计算托盘偏移前后的平面仿射变换矩阵以完成托盘的纠偏功能。最后通过在实际生产线的搬运工站实验证明基于改进Blob分析的两点纠偏定位的两步法策略的托盘识别准确性和召回率分别为99.75%和99.75%,同时产品的搬运时间降低了20.52%,提高了机器人下料系统的可靠性和效率。     

基于小样本音频信号的柱塞泵故障诊断

针对音频信号在柱塞泵故障诊断中存在的样本数量不足、故障特征微弱等问题，提出一种基于音频信号结合元迁移学习（Meta-transfer Learning,MTL）的柱塞泵故障诊断方法（Fault Diagnosis of Plunger Pump Based on MTL,MTL-PAFD）。该方法以柱塞泵的音频信号为样本，在单一传感器条件下，通过Gammatone滤波器组对信号进行处理，可有效提高强噪声干扰下音频信号的表征能力，然后结合元迁移学习，能实现小样本条件下的柱塞泵故障诊断。同时，根据柱塞泵故障诊断的实际需求，改进元迁移学习在故障诊断应用中的测试方法，能够自适应处理未知故障类。实验结果表明，MTL-PAFD仅对已知类别的故障诊断准确率可达到91.41%，而经过快速自适应学习后，其在识别未知故障类时准确率能达到89.64%。