基于CPCI总线的航天器通信信号设备故障检测系统设计

针对当前航天器通信信号设备故障检测系统受到噪声影响,导致系统通信设备故障信号检测精准度低,检测时间长的问题,设计基于CPCI总线的航天器通信信号设备故障检测系统;CPCI故障模拟模块利用RS232串行线控制注入机,采用故障注入器执行故障注入CPCI总线,接收控制系统参数和指令,使用时钟分配芯片传输时钟信号,通过CPCI检测板卡模块,配合FPGA实现接口控制,完成系统硬件结构设计,利用任务间相互依赖关系,实现任务间相互检测,通过终端网工作站定期发送多路通信网相关信息,返回无疵点检测结果,采用二次相关算法,提取多通道通信故障信号详细信息,准确估算通信信号时延,排除多通道网络噪声影响造成的通信故障,完成系统软件部分设计;实验结果表明,基于CPCI总线的故障检测系统的故障信号检测时间仅为1.8 s,故障信号幅度最大为28 dB,最小为1 dB,与实际变化幅度一致,通信设备故障信号检测精准度较高,能够有效缩短通信设备故障信号检测时间。     

基于物联网的分拣机器人故障检测系统设计

目前研究的分拣机器人故障检测系统检测准确性较低,导致检测结果误差较大、实时性较差;为此,基于物联网设计一种新的分拣机器人故障检测系统;选用滑轮式机器人载体设定分拣机器人,硬件部分采用Zigbee压力传感器采集机器人故障信息,利用XBEE模块负责数据传输,协调分拣中控机接收各个传感器采集的信息,通过STMP3550芯片实现控制器设计;通过信息标定、信息采集、特征提取、故障识别实现软件工作流程,应用非极大值最大类间方差法来筛选出最优的高低阈值解,得到连续但含有假边缘的故障信息图像边缘;将提取到的图像特征向量映射到类型空间之中,确定故障原因,完成故障识别;实验结果表明,所设计分拣机器人故障检测系统在6次检验中都准确地检测出故障原因,故障检测耗时平均值为3.27 min,能够有效提高检测准确性,加强检测结果的实时性.     

基于北斗系统的建筑设备物联网定位模块研制

为实现对于建筑物联网设备地理及时间信息的获取,完善建筑设备物联网技术,为地质灾害提供受灾程度及受灾区域信息,提出北斗卫星导航技术在建筑设备物联网中的应用方案。在山东建筑大学物联网实验室设计的建筑设备物联网系统平台的基础上,研制基于北斗系统的建筑设备物联网定位模块,实现对建筑物联网设备的定位及授时功能。其硬件设计主要采用STM32F100C8 ARM7主控芯片、CC1100射频收发芯片及UM220北斗卫星导航模块。通过软硬件开发,实现了建筑设备物联网技术与北斗卫星导航技术的有效融合,将在地质灾害救援中发挥重要作用。     

基于大数据聚类分析的爬壁机器人位姿定位控制系统设计

为提高爬壁机器人运动位姿精准度与稳定性,解决现有位姿定位控制系统存在的控制效果不佳的问题,利用大数据聚类分析技术,通过软、硬件结构的设计,实现爬壁机器人位姿定位控制系统的优化。改装爬壁机器人位姿传感器、爬壁机器人驱动元件、爬壁机器人位姿定位控制器的内部连接结构及工作方式,扩大系统存储器的存储空间,通过系统电路的连接完成硬件系统的设计。根据爬壁机器人的组成结构和工作机理,建立机械结构与运动模型。在构建模型下,采集爬壁机器人实时运行数据,利用大数据聚类分析技术处理初始采集数据,判定爬壁机器人的当前位姿。规划爬壁机器人位姿及关节轨迹,结合当前爬壁机器人的运行数据,计算爬壁机器人位姿定位控制量,在控制器的约束下,实现爬壁机器人位姿定位控制功能。通过系统测试实验得出结论：通过设计位姿定位控制系统的应用,爬壁机器人样机的足端轨迹控制误差、关节角度控制误差和占空比控制误差均低于预设值,即设计系统具有良好的位姿定位控制效果。     

基于MDH模型的导盲机器人定位精度检测系统设计

传统导盲机器人定位精度检测系统检测精准度和定位精准度较低。为了解决上述问题,基于MDH模型设计了一种新的导盲机器人定位精度检测系统,系统硬件进行处理,将其分为定位信号采集模块、传感模块及精度检测模块进行系统设计操作,选用KX-8295W智能化数据采集器实现数据定位,选用S18-2VNDL-2M传感器进行数据传感操作,利用T1500X22110-P1500450GD激光发射器,将可见光打出,并根据光折射的角度进行精度数据位置分析,查找理论型数据位置为定位数据。分别设计了数据通信应用程序、滤波处理应用程序和数据传输与检测应用程序。为验证系统的效果,设定对比实验,结果表明,相比较于传统系统,基于MDH模型的导盲机器人定位精度检测系统检测精准度提高了15.21%,定位精准度提高了22.34%。     

基于机器视觉技术的变电站巡检机器人自动导航系统

该文设计基于机器视觉技术的变电站巡检机器人自动导航系统,有效规划巡检机器人巡检路径,实现巡检机器人自动导航。该系统利用以PIC16F73为单片机的核心控制器,通过机器视觉采集模块采集变电站巡检设备和路线图像,经过图像处理模块分割、去噪处理后,由无线传输模块传输至巡检导航模块,结合栅格法和蚁群算法得出变电站巡检机器人路线规划最优路线;利用PID控制器控制巡检机器人按照规划路线行驶,实现变电站巡检机器人自动导航。实验结果表明,该系统无线通信性能好、覆盖范围广,可准确采集变电站巡检设备和路线图像并精准实现巡检机器人定位,能够有效规划巡检路线,实现巡检机器人自动导航。     

基于遗传算法的配网电缆单相接地故障定位方法

配网电缆故障定位精准度至关重要,为提升配网电缆故障定位效果,设计了一种基于遗传算法的配网电缆单相接地故障定位方法。通过提取配网电缆单相接地故障特征,了解故障成因;利用遗传算法设计一种单相接地故障定位方法,提高单相接地故障定位精准度,以此实现对电缆故障的精准定位。实验结果表明,设计方法故障定位误差较小,仅为±0.01km,准确度高,具有一定应用价值。     

基于LoRa无线通信的工业机器人远程监控系统设计

目前设计的工业机器人远程监控系统存在抗干扰能力差、功耗过高的问题。基于LoRa无线通信设计了一种新的工业机器人远程监控系统,系统硬件主要设计了主控芯片、工业机器人接口、电源电路和位移传感器四部分。主控芯片为SX1265/7/8型号射频芯片,选用STM32F1103C8T6型号MCU主控芯片作为LoRa无线通信的组网处理硬件,根据MCU主控芯片性能建立信号链,采用SPI接口使SX1276无线收发装置和单片机设备的接口关联,利用锂电池作为电源电路,通过AME8800AEETL稳压芯片稳定锂电池电源电压,使用WXY31拉线式位移传感器实现传感。引入LoRa无线通信技术,建立LoRa无线通信信号储存时序,接收采集平台下发监控指令,更新显示屏上的机器人工作状态,实现远程监控软件操作。实验结果表明,设计的基于LoRa无线通信的工业机器人远程监控系统抗干扰能力得到有效加强,功耗明显降低。     

基于ARM的水电站远程网络视频采集及监控系统的设计与实现

传统水电站视频数据采集以及监控中存在监控硬件适用性不强、监控效率低下、精准度不高、算法分析效率较低、分析精准度低等问题。为了提高水电站远程网络视频监控能力,本设计通过对于算法和采集硬件的改进来解决。在硬件方面,利用嵌入式技术设计出多通道的数字视频采集设备,同时基于MPT监测技术进行监控系统整体的设计,加强了监控系统的监测能力并提高了监测的效率与实时数据传输能力。通过TMS320DM8168作为主控芯片,视频采集应用了TVP5158计算芯片,将现场水电站运行情况通过图像采集的方式获取数据信息,提高了现场视频信息提取能力。在算法方面,基于EMD混合分布算法,将现场采集到的数据信息转换为微观数据的分析方式,提高了故障识别与监控设备调整的能力。通过试验,最大传输速度可达到1.65 GB/s,在最大的数据体量下传递时间只需43 s。     

基于ROS和SLAM的全向移动语音机器人设计

针对传统嵌入式单片机控制的移动机器人交互少、自主运行能力不足的问题,设计并构建了语音启动的基于ROS元操作系统的移动机器人系统.以Linux系统的微处理器作为核心控制平台,STM32单片机作为下位机,结合激光雷达、GY-85等器件,根据混合硬件架构思想设计了一款全向移动的智能语音机器人.该机器人利用激光雷达采集环境信息,并用hector SLAM算法进行建图,利用AMCL算法进行定位和导航,并且采用了麦克纳姆轮底盘进行全方位的移动.对机器人的语音交互、实时定位和建图的功能进行了实地实验.实验结果表明,该移动机器人具有良好的语音交互、建图精度和系统特性,可有效完成建图定位和导航功能.     

双臂搬运机器人反应式导航控制系统设计

为增强双臂搬运机器人在作业任务过程中的行进避障能力,使其运动行为得到连续有效控制,设计双臂搬运机器人的反应式导航控制系统。根据单片机与电机电路的连接形式,选择合适的ARM微处理器元件与PIC单片机结构,再联合HN-9移动平台、智能导航平台、ROS操作平台,完善反应式导航子模块的运行能力,实现控制系统的硬件单元设计。求取绝对位姿向量、相对位姿向量的计算结果,以此作为自变量系数,确定速度雅可比指标,并推断得出动力学递推表达式,完成对双臂搬运机器人的协调控制,联合相关硬件应用结构,实现双臂搬运机器人反应式导航控制系统的设计。对比实验结果：反应式导航控制系统可使机器人准确躲避行进障碍物,且躲避过程中机器人完成作业任务的能力不会受到影响,符合连续有效控制机器人搬运行为的实际应用需求。     

基于机器视觉的口岸车道闸机故障远程检测方法

针对口岸车道闸机运行时间的延长，噪声信号会逐渐掩盖真实信号，从而造成信号混合行为的出现，导致口岸车道闸机抬杆机械动作故障检测精度较低的问题，提出基于机器视觉的口岸车道闸机故障远程检测方法。利用CCD传感器，最大化扫描复原口岸车道闸机抬杆机械动作故障信号，并对关键应用镜头设备进行选型处理，完成机器视觉检测的硬件结构设计。输入口岸车道闸机的远程故障图像，按照图像配准原则，得到具体的直方图修正处理结果，拼接与预处理远程故障图像。在此基础上，分析口岸车道闸机抬杆机械动作实际故障特征，通过信号参量非均匀采样的方式，对检测盲源进行分离，再联合故障信号输出信噪比数值，实现口岸车道闸机抬杆机械动作故障远程检测。实验结果表明，基于机器视觉的检测方法的口岸车道闸机抬杆机械动作故障检测准确率可达90.4%，IMF分量值较大，可有效抑制噪声信号对真实信号的覆盖影响，提高口岸车道闸机抬杆机械动作故障检测精度     

面向巡检机器人的电力设备状态检测算法研究

为更高效利用变电站巡检机器人开展电力巡检工作,满足电力行业发展对智能化巡检的需求,研究了面向电力巡检机器人的电力设备状态检测算法。首先,根据深度网络部署硬件芯片应用情况与性能对比,选择海思Hi3559A芯片作为算法移植的嵌入式平台。然后综合考虑各种检测算法的精度与速度,选用YOLOv3算法作为设备状态检测的基本判别模型。为了提升检测算法速度并减少模型体积,开展模型压缩算法及轻量型YOLOv3模型设计研究,分别提出了改进的小型化YOLOv3模型和基于通道剪枝与层剪枝结合的模型压缩方法,提高模型上下层的语义信息及剪枝后模型的精度保持。根据测试结果选择最优的模型在机器人前端部署,提出的轻量化YOLOv3模型很好地保持了设备目标与异物检测的精度,检测速度提升了4倍。     

移动机器人自主导航系统及上位机软件设计与实现

针对移动机器人自主导航系统,采用C++语言设计了一款基于Qt的跨平台实时数据可视化上位机软件;该软件执行SLAM技术和路径规划算法,实现可视化移动机器人建图与导航过程以及实时读取数据参数等功能;首先介绍移动机器人的硬件结构和功能;其次给出了自主导航所运用到的改进RRT*算法和动态窗口法;在详细叙述上位机软件工作流程的基础上,开发和设计了实时话题显示、读取以及界面可视化等功能;最后基于ROS系统完成移动机器人自主导航功能,并通过实时地图与数据可视化来验证所设计上位机软件功能的有效性。     

基于改进RBPF算法的轮式机器人SLAM导航系统设计

传统的机器人导航系统在复杂的地形环境中常常无法引导机器人躲避突然出现的障碍物,无法精准采集数据;为此提出一种改进RBPF算法的轮式机器人SLAM导航系统,对系统硬件和软件进行设计;改进RBPF算法是一种滤波算法,将激光雷达与里程计的信息作为提议分布,提高了导航精度;系统硬件主要由导航功能模块、底盘驱动模块、控制模块组成,利用RPLIDAR A1型激光雷达设计导航功能模块,并设计底盘驱动模块和控制模块;软件设计中,以改进RBPF算法为基础,设计了轮式机器人SLAM导航系统的实现程序,应用算法代入的方式加强了普通轮式机器人导航算法对粒子计算与卡尔曼滤波的敏感程度;实验结果表明,在有障碍物的室内场景中,与传统滤波算法以及基于软件库系统相比,改进RBPF算法规划的路径更短,导航错误点出现率降低了30%左右。     

机器人动态神经网络导航算法的研究和实现

针对Pioneer3-DX 移动机器人, 提出了基于强化学习的自主导航策略, 完成了基于动态神经网络的移动机器人导航算法设计. 动态神经网络可以根据机器人环境状态的复杂程度自动地调整其结构, 实时地实现机器人的状态与其导航动作之间的映射关系, 有效地解决了强化学习中状态变量表的维数爆炸问题. 通过对Pioneer3-DX移动机器人导航进行仿真和实物实验, 证明该方法的有效性, 且导航效果明显优于人工势场法.     

基于RobotStudio的芯片智能分拣生产线设计

为了缩短芯片智能分拣生产线开发周期,利用虚拟仿真技术在RobotStudio软件中搭建仿真工作站;该工作站以ABB IRB360并联工业机器人为控制核心,利用Solidworks建模软件完成相关模型建立,利用RobotStudio软件的Smart组件、机械装置等功能实现芯片下料、芯片传输、相机检测等过程,设计工业机器人的路径和程序完成分拣工作;最后将仿真工作站的代码直接下载至现场工业机器人,并根据仿真节拍调节现场各模块工作速度,实现芯片的智能分拣;实验结果表明,工业机器人能够根据相机的引导正确且高效地分拣芯片.     

基于UKF的水下航行器IMU故障检测与诊断方法研究

惯性测量单元（IMU）作为水下航行器导航系统关键传感器,其可靠性直接影响航行器的导航性能。为了提高IMU的容错能力,本文提出一种基于无迹卡尔曼滤波（UKF）算法的IMU故障诊断技术。首先根据水下航行器的动力学方程和导航系统特点,建立描述IMU故障与导航状态量关系的解析模型;接着基于UKF非线性滤波的特点,进行导航滤波解算,基于此,提出了解耦矩阵法以实现IMU的故障检测;并且根据无迹卡尔曼滤波器新息正交原理,提出了实时估计IMU故障的方法,从而完成水下航行器IMU故障的在线检测与诊断。最后,通过实际航行数据验证了所提出算法的有效性。