摩擦力不确定的机器人液压驱动器的精确控制

基于H∞鲁棒控制器来改善机器人液压系统位置控制性能。首先经液压动力学和机械动力学分析,建立液压驱动系统的数学模型,摩擦力采用Dahl模型。然后按系统参数标称值设计基于混合灵敏度的H∞鲁棒控制器,对权值函数进行优化选择。最后经仿真和实验验证得出如下结论：该控制方法可以有效抑制摩擦力参数误差对位置跟踪控制的影响,尤其在速度换向时摩擦力模型的不确定性产生的影响,显著减小了位置跟踪误差,且该控制器稳态和过渡性能都优于传统PID控制器。     

统计过程控制(SPC)在形位误差控制中的应用

在制造业中,形位误差是对机械零件在加工或装配过程中,对几何要素的形状和位置误差的限制,及评定机械零件质量的重要技术经济指标之一。由于生产的零部件的质量特性值总是波动的,应用统计过程控制(SPC)系统对生产车间的零件形位误差数据进行统计,并得出相应的控制图,利用控制图的判断规则判断出零件的工序质量是否合格,进一步体现了SPC的思想和应用状况。     

基于UG二次开发的特征数控加工技术

在UG 6.0平台下,针对数控编程中出现的过多人为干预,导致编程效率低下的现象,采用NX open、MFC、MenuScript以及UI Styler工具进行二次开发,通过定制不同类型的加工模板,以及借助于工艺参数知识数据库实现加工工艺信息的自动给定,进而实现数控程序的自动生成,实现CAD/CAM无缝集成,提高加工编程效率。     

基于实时重构的自由曲面自适应布点方法

针对现有的自适应算法计算量庞大、在工程中可应用性不强的缺陷,提出在等距法布点的基础上,对测量点进行实时重构来指导三坐标测量机根据曲面本身特性自动增加测量点的方法。测量过程中,当通过拟合五次B样条曲线、三次B样条曲面判断现有测量点不满足精度时,利用两侧测量点的曲率半径,计算出需增加测量点的准确位置,重新拟合包含新检测点的检测样本,直到满足精度要求。以曲面样件为例,辅以计算机图形可视化验证该算法,实验结果表明该方法测量精度及重构精度均可满足数字化检测要求,且在工程应用中相比曲率自适应算法其计算量大幅下降,有效提高了曲面检测效率。     

超声波检测技术在柔性制造系统中的应用

利用超声波检测原理,设计了一套工件在线自动识别系统,并与柔性制造系统无缝集成,是柔性制造系统中状态监控与检测的组成部分。综合利用超声波检测技术、通信技术和数据库技术实现生产线上工件的识别。信息通过通信总线传送至中央控制计算,存入专门设计的工件信息数据库中,实现工件的检测与识别,提高了生产线的工作效率。     

基于瑞利分布的统计过程控制在形位误差控制的应用

在制造业生产中,实际加工的质量特性分布会呈现多种形态,传统的统计过程控制要求质量特性值服从正态分布,但在某些形位误差中如轴线偏心或位置度、零件表面径向跳动等这些偏心分布为瑞利分布。文章建立了基于瑞利分布的形位误差数学模型,用形位误差中的位置度误差和同轴度误差作为实验数据,提出并建立了基于瑞利分布的控制图。通过实验模拟表明,在对某些形位误差统计过程控制方面,使用基于瑞利分布控制图比休哈特控制图效果更好,减少了误判报警,提高了生产效率,得到更好的质量保证。     

基于惯性测量系统的人体运动捕捉技术

通过对人体运动捕捉技术的研究,引入对偶四元数姿态变换方法,利用惯性姿态测量系统捕捉手臂关节的运动角速度、运动加速度、运动轨迹等信息。结合惯性传感器捕捉的人体肢体段的运动学参数,建立虚拟人体棒状骨架模型,实时驱动虚拟人手臂运动。实验结果表明,对偶四元数变换的方法结合了四元数旋转和对偶数平移的特点,避免了在大角度下欧拉角产生的奇异现象;对比图像捕捉系统,惯性运动捕捉系统能够方便获得运动姿态数据,快速建立虚拟人体结构模型。     

MTi姿态测量系统在机器手抓取中的姿态测量及分析

为了实现对仿人机器人手臂的三维运动姿态进行测量分析,利用MTi姿态测量系统对机器手抓取物体运动姿态的测量,通过对MTi输出的姿态数据进行分析,观察抓取过程中不同的运动姿态,机器手的加速度、角加速度以及在磁场坐标中的位置变化,实现对仿人机器人手臂的抓取物体的三维运动姿态进行测量分析,获取准确的运动姿态方位角。为机器手抓取物体的轨迹规划和提高抓取成功率提供试验基础。     

基于局部模糊增强的顺序形态学边缘检测算法

为了提高检测精度、节省运算时间,对现有的基于数学形态学边缘检测算法进行改进,提出了一种基于局部模糊增强的复合顺序形态学边缘检测算法.采用二维直方图斜分法定位图像的边缘区域,对边缘区域进行模糊增强处理,局部模糊增强既可以突出边缘特征,又可以减少计算量,改善算法的实时性;复合顺序形态学边缘检测使用不同方向的直线形结构元素和2种大小的百分位得到边缘子图像,通过计算信息熵自适应确定权重系数,对边缘子图像作融合处理,细化后得到最终的边缘.实验结果表明,该算法检测的边缘精细、连续、完整,其均方误差和峰值信噪比要好于传统的算法,对受到噪声污染的图像和不同格式的图像具备良好的鲁棒性,与全局增强算法相比可节省近一半的运算时间.     

驾驶员脑电特征与手臂操纵驾驶行为研究

为了进一步研究脑电信号与驾驶行为的关系,通过脑电采集设备与惯性运动捕捉系统同时捕捉驾驶员脑电信号数据与操作手臂运动参数。分析驾驶员手臂驾驶方向盘的过程中,脑电信号的变化与操作手臂运动方向之间的关系。利用共同空间模式(CSP)与小波包分解(WPD)的方式,提取左右运动相关的C3和C4导联特征,结合手臂运动关节的加速度进行相关性分析。实验结果表明:在实际的驾驶行为中,左右转向过程,C3、C4导联出现持续的ERD/ERS现象,为脑机接口控制量化标准提供基础。