高速柔性化生产中机电一体化系统的功能配置

配置方案选取的不同会影响机电一体化系统的技术性能和功能实现。本文以一种复杂导向装置为例,探究驱动和传动单元的最优功能配置原理和方法。并将其应用到高速柔性化生产系统的设计中。结合导向装置的功能需求与工作原理,将总功能分解为五个子功能,其主要子系统可概括为运动控制模块和机械传动模块。通过对传统导向装置的子功能配置方案进行分析与研究,进行机电一体化系统的功能优化重配置。从机械传动模块的设计难度、子功能的技术特性、驱动控制特性的优劣等多方面综合考虑,得到最佳的功能配置方案及评价方式。     

基于深度一维残差卷积自编码网络的齿轮箱故障诊断

一维振动信号常常被用于齿轮箱的监测与故障诊断中,使得能及时地对齿轮箱维护以减少损失。因此,从一维振动信号中提取出关键故障特征决定了故障诊断模型的准确性与可靠性。典型的深度神经网络(deep neural network, DNN),如卷积神经网络已经在故障诊断中表现出良好的性能并得到了广泛的应用,但其监督式训练方式往往需要大量的标签数据而限制了其可应用性。因此,提出一种新的深度神经网络模型,一维残差卷积自编码器(1-dimension residual convolutional auto-encoder,1DRCAE),成功应用于振动信号的无监督学习及故障特征提取,显著提高了齿轮箱的故障诊断率。首先,提出了一维卷积层与自编码器的有效集成方法,形成了深度一维卷积自编码器;其次,引入残差学习机制训练一维卷积自编码器,实现对一维振动信号有效地特征提取;最后,基于编码器提取的特征,使用少量标签数据进行分类微调实现齿轮箱故障模式识别。通过齿轮箱试验台采集的传感器数据进行实验验证表明,这种无监督学习方法具有良好的去噪能力和故障特征提取能力,其特征提取效果好于典型的深度神经网络,如深度置信网络(Deepbeliefnetwork,DBN)和堆叠自编码网络(Stackedauto-encoders,SAE),同时故障诊断效果也优于一维卷积神经网络(1-dimension convolutional neural network, 1DCNN)。     

铆钉结构对铝合金板搅拌摩擦单面铆接穿透力的影响研究

利用三种基于不同铆钉穿透机理的搅拌摩擦单面铆接工艺(Friction stir blind riveting, FSBR)对AA6061-T6(厚度为1 mm)与AA6022-T4(厚度为2 mm)铝合金板进行了铆接。发现完全依靠挤压机理实现铆钉穿透的工艺(FSBR-III),其最大铆钉穿透力比另外两种同时依靠挤压与切削机理实现铆钉穿透的工艺(即FSBR-I和FSBR-II)分别高33%与83%。通过分析铆钉穿透单一工件的过程,建立了工件材料去除率与铆钉穿透力的关系曲线,并综合考虑铆钉穿透机理以及摩擦热的影响,分析了穿透过程中不同结构铆钉的穿透力变化规律。研究发现,挤压机理在铆钉穿透机理中所占比重越高,则相同材料去除率下铆钉穿透力越大,同时穿透力受摩擦热的影响越明显。此外,通过接头断面观察,发现铆钉切削性能更优异的FSBR-II,所得接头中的上下工件间隙最小;FSBR-I与FSBR-II工艺会产生切屑,而在FSBR-III连接过程中没有切屑产生。     

无人驾驶车辆的运动控制发展现状综述

回顾无人驾驶车辆的运动控制问题。从系统模型、控制方法以及控制结构等角度切入,分别在纵向运动控制、路径跟踪控制和轨迹跟踪控制三个层面对国内外的研究进展进行综述,并提出对无人驾驶车辆运动控制技术的发展展望。当前运动控制研究多集中于常规工况,为实现无人驾驶车辆在处理人类驾驶员认为具有挑战性或缺乏操纵能力的复杂动态场景下的潜力,运动控制研究须从常规工况向极限工况拓展,但是极限工况下车辆的非线性和多维运动耦合特征显著增强,对系统建模以及算法的自适应性和鲁棒性的要求进一步提高。同时,为应对复杂场景下的多目标协调优化问题,考虑环境不确定性的运动规划与控制集成设计需要深入研究。增加执行器手段可以提升极限工况下车辆的侧向响应速度和控制裕度,但是冗余异构执行器的控制分配研究仍有待突破。运动控制的实现依赖于路面附着系数、质心侧偏角等信息输入,因此基于多源传感信息融合的关键状态与参数估计问题亟需解决。此外,将机器学习应用到车辆运动控制领域也是一个重要的发展方向。     

上海轨道交通车厢满载率实时感知与估计

本文通过利用WIFI探针设备,将其布设在上海轨道交通列车车厢内探测客流,同时收集同日同车次的车厢称重数据、断面客流数据进行数据分析与融合,得到列车车厢满载率的估计值,从而建立起更为精确的地铁车厢满载率数据.     

Milk run在汽车零部件厂内物流改善中的应用

物料搬运浪费是七大浪费中最明显的浪费之一.在汽车零部件行业,一个组件由几个部分组成.因此搬运的改善带来的效益就十分明显.将Milk run应于汽车部件厂内物流改善.在备货区降低了小尺寸搬运的次数50％,将成产线在制品从原有的8h控制在2h.通过规划小火车拖车上托盘摆放位置,降低了员工的搬运劳动强度和减少小火车的运行周期.