工件特征在机测量的关键误差分析与补偿研究

针对激光在机测量工件特征时的测量精度问题,对测量系统的关键误差影响因素及补偿应用进行了研究。使用激光位移传感器作为测量工具对工件特征进行在机测量时,测量结果受激光位移传感器倾斜误差和数控机床几何误差影响。为了校正激光位移传感器在物面倾斜时引起的测量误差,设计了倾斜误差试验,利用勒让德多项式对倾斜误差进行了建模和补偿,补偿后倾斜误差可减小至±0.025 mm以内。针对不动式激光在机测量时数控机床线性轴几何误差对测量结果的影响,设计了球杆仪倾斜安装试验,利用参数化建模的方式对X轴和Y轴的几何误差进行了解耦。最后根据建立的倾斜误差与几何误差模型,对工件特征的在机测量结果进行了补偿。结果表明,对工件特征在机测量结果进行误差补偿后,线性尺寸测量误差小于0.05 mm,角度测量误差小于0.08°,相较于补偿前在机测量精度明显提高。     

接触作业型飞行机械臂系统的力/位置混合控制

针对飞行机械臂系统移动接触作业问题,使用了一个力/位置混合控制框架,用以控制飞行器系统持续可靠地接触外部环境同时保持一定大小的接触力,并实现在接触过程中的期望轨迹跟踪.首先将作业空间分成2个子空间--约束空间和自由空间,并分别进行力控制和位置控制.对于力控制问题,证明闭环无人机系统是一个类弹簧-质量-阻尼系统,然后在约束子空间中设计逆动力学控制器来实现接触力控制.自由飞行空间中的运动控制依靠轨迹规划和位置控制器来实现.最后,开发了基于六旋翼飞行机器人的单自由度飞行机械臂系统,在飞行状态下进行接触墙面并跟踪倾斜直线轨迹的实验.结果显示本文所使用方法能够保证在平稳移动的同时控制期望的接触力.     

3自由度旋翼飞行机械臂系统动力学建模与预测控制方法

旋翼飞行机械臂(rotorcraft aerial manipulator,RAM)系统是安装在飞行机器人上的可操作型机械臂,悬停模式下执行准确的空中操作时旋翼无人机与所加机械臂之间存在相对扰动,通过分离机械臂与飞行机器人进行动力学建模并不能有效消除这种扰动.本文基于对相互扰动力学作用的分析建立整体动力学模型,并在悬停飞行模式下将其简化为线性控制参考模型.进而对旋翼系统控制延时所引起的动力学扰动进行补偿,同时设计预测控制器来消除末端执行器的位置和姿态误差.最后,在存在内部和外部扰动的情况下,设定销钉插入操作任务进行控制方法的对比仿真.末端执行器位姿偏差的仿真结果表明了模型结构与控制方法的有效性.     

多塔斜拉桥大吨位拉索施工关键技术研究

为研究多塔斜拉桥大吨位斜拉索安装中的相关问题,依托某实际桥梁工程,阐述该桥梁大吨位斜拉索安装施工工艺,然后对锚具安装、斜拉索挂索、张拉和调索等施工要点进行研究。结果表明该大吨位斜拉索结构承载能力完全满足要求,安装过程中应严格遵守施工要求,保证拉索和工具完好。     

阿托伐他汀对充血性心力衰竭患者血清TNF-α及心功能的影响

目的:探讨充血性心力衰竭(CHF)患者血清TNF-α的变化与心功能的关系及阿托伐他汀对其水平的影响.方法:采用放射免疫方法检测42例服用阿托伐他汀的CHF患者,42例常规治疗的CHF患者治疗前后及30例健康人血清中TNF-α水平.并于治疗前后检查心脏超声,评估心功能.结果:①84例CHF患者血清中TNF-α显著增高,且随着心功能损害程度加重而升高;②阿托伐他汀组与常规治疗组治疗后比治疗前血清TNF-α水平下降,且阿托伐他汀组较常规治疗组治疗后血清中TNF-α降低更明显;③阿托伐他汀治疗组与常规治疗组治疗后相比心功能指标:左室射血分数(LVEF)、左室收缩末容积指数(LVESVI)、左室舒张末容积指数(LVEDVI)明显改善;结论:①CHF患者TNF-α水平与心功能状态密切相关;②阿托伐他汀能降低TNF-α进而改善心脏功能,有益于慢性心力衰竭的治疗.     

飞行机械臂系统的接触力控制

针对飞行机械臂系统的接触力控制问题,本文首先从理论上证明了闭环无人机系统具有与弹簧-质量-阻尼系统一致的动态特性.基于飞行机械臂接触状态下力的分析,得到了无人机水平前向接触力与系统重力和俯仰角之间的动态关系,进而分析出接触力控制可以不使用力传感器来实现.根据阻抗控制思想,提出了飞行机械臂系统接触力控制方法,即通过同时控制位置偏差和对应姿态角度来实现接触力的控制.给出了单自由度飞行机械臂系统动力学模型,对应分析出系统的稳定性.开发了基于四旋翼飞行器的单自由度飞行机械臂系统,并进行了实际的飞行实验,验证了所提出接触力控制方法的有效性,同时也证实了所开发系统的可靠性.     

基于自适应VFH算法的移动机器人避障规划

向量场直方图(VFH)方法具有对传感器误差不敏感以及响应速率快等特点而广泛应用于移动机器人的运动避障问题。该方法将各方向的障碍物信息量化为强度值,并以设定的阈值判断可行性。而不同的阈值会造成机器人避障效果的差异,对不同任务环境的适应性较差。本文针对传统VFH方法的阈值敏感性问题进行改进,提出一种自适应阈值调整策略,通过构建阈值评价函数,结合环境信息对候选方向范围内每组阈值进行代价分析,实时地选取适于当前运动的阈值,使机器人能够自主完成避障。为验证算法的有效性和可靠性,设计模拟障碍物的场景并进行对比实验。结果表明,采用改进自适应阈值策略的VFH算法,能够改善传统算法对阈值敏感的问题,能保证机器人可以在狭窄通道中以较短的无碰撞路径到达目标位置。