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一种用于GIS设备检测的操作臂的机构设计,首先依据机构参数以及全局灵活性指标比较了各种关节构型组合的优缺点,从而得出了适合于这里的机械臂的构型方案,然后以力可操作度,加速度性能,灵活性为目标函数,建立了优化求解机械臂运动学尺寸的数学模型,最终通过MATLAB提供的非线性优化函数,完成机械臂前两个杆件尺度优化,,并仿真计算操作臂的机构性能指标。虽然是针对于任务需求设计的,但对于通用的四自由度机器人的设计,有一定的参考价值。  相似文献   
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针对现有方法在轴承变工况方面存在的诊断精度低、人工提取特征不充分等问题,提出了基于卷积深度置信网络(convolutional deep belief network,简称CDBN)与改进核极限学习机 (improved Kernel?based extreme learning machine,简称IKELM)的滚动轴承故障智能识别方法。首先,由卷积深度置信网络对原始信号内的故障特征进行深层自适应提取;其次,利用等距特征映射对提取的多维特征进行降维,去除冗余特征信息;然后,采用改进的核极限学习机对特征进行分类,使用粒子群(particle swarm optimization, 简称PSO)对模型重要参数进行优化,实现滚动轴承变工况下的故障识别;最后,将所提方法应用于不同工况下多种轴承故障的诊断。实验结果表明,该方法能够智能有效地识别变工况的轴承故障,诊断结果优于已有的智能故障诊断方法。  相似文献   
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