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机器人运动学建模是研究机器人控制的基础,能够保证机器人的控制化程度。为了实现PC(Precast Concrete)构件生产过程智能钢筋绑扎,针对钢筋绑扎机器人建立了基于D-H法的运动学模型及其逆向运动学分析,并对模型用Robotics Toolbox进行了仿真验证。仿真分析验证了模型的准确性,为实现钢筋绑扎机器人的运动控制和轨迹规划奠定了基础。 相似文献
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pH值对硫酸钙晶须直径的影响 总被引:5,自引:0,他引:5
以CaSO4·2H2 O为原料 ,采用水热法合成了硫酸钙晶须 ;研究了料浆初始pH值对硫酸钙晶须直径的影响规律。结果表明 ,随pH值的增加 ,硫酸钙晶须的直径减小 ,当pH为 10 .10时 ,晶须直径最小 ,达到 2 30nm ,以后随pH值的增大晶须的直径基本保持不变。分析了料浆的初始pH值对硫酸钙晶须直径的影响机理 ,认为pH值影响硫酸钙的溶解度 ,使溶液中的离子平衡发生变化 ,同时改变了杂质的活性 ,使杂质敏化或钝化 ,影响了晶须在某一方向的生长趋势 相似文献
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针对局部立体匹配算法对噪声与光照变化敏感及在弱纹理区域匹配效果不佳的情况,提出一种基于改进Census变换与自适应参数引导滤波的立体匹配算法。该算法融合HSV通道值计算代价,对噪声与光照变化有较好的鲁棒性;在支持窗口内分别使用欧式距离加权与颜色加权获得Census变换参考值;集成AD与Census代价提高了单像素匹配代价的稳定性,降低了原Census变换对中心像素的依赖程度。在代价聚合过程中使用峰度系数对正则化参数进行自适应处理,通过视差计算获得视差图。在VS2017平台上对Middlebury数据库提供的图像对进行匹配实验,该算法在标准图像、加噪声图像及光照变化图像的各区域平均误匹配率分别是7.80%、10.72%和9.89%。结果表明:该算法可以降低误匹配率,同时能更好地适应噪声与光照变化。 相似文献
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机器视觉广泛应用于装配、制造和加工等工业领域,用来保证产品质量,控制生产流程。将图像处理技术应用于自动化装配生产线,对电视机背板质量进行在线检测。为了实现对不同型号和尺寸的电视机背板的抓取,使用图像模板匹配方法确定当前背板的型号和检测当前背板的品质,并开发基于采集图像的视觉伺服自适应控制系统,该控制系统以西门子 PLC(programmable logic controller,可编程逻辑控制器)作为控制核心,通过串口通信实现PLC与Halcon软件的数据对接。使用Halcon中的工具箱对电视机背板采集图像进行运算以抽取目标的特征,并分析出抓取过程的坐标值,进而根据判别的位置坐标误差结果来控制步进电机调节偏移量以实现自适应抓取过程。针对图像处理后产生的电视机背板位姿累计误差,设计了一种标准模板中心参数值与增量误差值求差的方法,对背板位姿视觉定位误差进行补偿。通过抓取实验验证了视觉伺服自适应控制系统的可靠性较高,能满足自动化装配的工业生产需求。在生产实际中,电视机背板自动检测及抓取平台的应用能极大地提高电视机生产效率、节约人工成本、降低劳动强度和提高生产精度,该平台具有很好的应用前景。 相似文献
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水泥生料在分解炉内分解过程的质量指标是生料分解率(Raw meal decomposition ratio,RMDR),由于生料边界条件频繁变化且人工离线检测周期为2小时,致使产品质量指标合格率低且极易造成预热器C5下料管堵塞.为了解决上述问题,本文提出了基于数据与模型驱动的水泥生料分解率软测量模型,由基于Kullback-Leibler(KL)散度密度比的异常值检测、基于机理模型的生料分解率模型、基于层级Sigmoid(S)核函数的生料分解率模型、生料分解率离线检测模型和基于模糊模型的协调因子组成.实际应用结果表明,所提出的模型能够根据当前工况的变化选择正确的子模型,并且使生产远离故障工况. 相似文献
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由于软体手材料强非线性,难以建立软体手弯曲角度精确的机理模型。针对以上难题,提出机理与数据驱动的软体手弯曲角度软测量模型。该模型由机理模型与信息素挥发及惯性权重的自适应块增量随机配置网络(ABSCN)补偿模型组成。采用最小二乘对机理模型进行参数辨识,针对高阶未建模动态,采用ABSCN预测补偿。通过对块增量随机配置网络(BSC)的增量块配置次数进行自适应优化,提高模型的紧凑性,减少模型的训练时间。最后通过混合模型的仿真实验与真实数据进行对比,结果表明所提方法在精度上有显著提升。 相似文献
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正压音速喷嘴气体流量检定系统对气源压力稳定性要求高,滞止舱压力难以控制在设定值范围内,很难采用基于机理模型的动态特性分析。为了解决上述难题,提出了基于数据与机理驱动的正压气体流量检定系统建模与参数辨识方法。针对机理建模过程中出现的非线性动态参数,采用随机配置网络进行动态参数辨识,经过辨识后所得的滞止舱内压力及温度与实际数据的RMSE分别为1.26×10~4和2.64×10-4。针对实际运行中调节阀死区或更换调节阀等工况,对模型进行了扰动实验分析。实际应用结果表明,该动态数学模型很好的反映了压力调节环节中压力的变化趋势,具有一定的实际应用价值。 相似文献
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随机配置网络(SCNs)具有通用逼近能力和快速建模特性,已成功应用于大数据分析。 在 SCN 的基础上,块增量随机配
置网络( BSC)使用块增量机制提高训练速度,但增加了模型结构的复杂程度。 为了解决上述难题,提出遗忘因子随机配置网
络(FSCN-I 和 FSCN-II)驱动的自适应切换学习模型(ASLM)。 该模型利用正态分布配置隐含层节点的输入参数。 FSCN-I 通过
误差值和遗忘因子调整节点块的尺寸,提高训练速度。 FSCN-II 引入节点移除机制降低模型结构的复杂程度。 ASLM 由 FSCN-I
和 FSCN-II 构成,两者根据自适应变化的边界随机切换以提高模型的训练速度,并在 FSCN-I 的基础上降低模型结构的复杂程
度。 最后,通过基础数据集和工业实例,表明该方法的有效性。 相似文献