基于粒子群优化神经网络的机器人精度补偿方法研究

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针对工业机器人应用于飞机柔性化自动装配时绝对定位精度不能满足装配精度的问题,在机器人空间网格精度补偿方法的基础上,综合考虑环境温度的变化对机器人的绝对定位精度的影响,提出了基于神经网络的机器人综合精度补偿方法。为了防止神经网络在训练中陷入局部极值,采用粒子群优化方法对它的初始权值和阈值进行了优化。实验结果表明,当温度在20~30℃范围内变化时,机器人的绝对定位误差由补偿前的1~3mm,提高到补偿后的绝对定位误差最大值为0.32mm,平均值为0.194mm,精度较未补偿前有了大幅提高,可以满足飞机自动化装配的高精度的要求。
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集装箱喷漆机器人逆运动学分析

集装箱喷漆机器人采用开式运动链,利用Denavit-Hartenberg方法建立五自由度串联型集装箱喷漆机器人的坐标系,采用解析法对机器人进行了逆运动学分析,然后在ADAMS下进行仿真,得到末端点的位移、速度和加速度曲线,验证了机器人机械结构的合理性,为集装箱喷漆机器人的快速设计与制造提供了理论依据。
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小型球形水底观测机器人设计分析与实现

面向水底信息获取和环境观测需求,基于球状壳体抵抗水压能力强,转动水阻力小,便于姿态控制特点,提出球形水底观测机器人构型,由螺旋桨推进、姿态调节和复合滚动装置组成欠驱动六自由度水下移动平台,球壳作为密闭舱保护内部电子器件,结合重摆以滚动形式实现水底滚动。通过对机器人流体力学仿真计算出水动力系数并建立水下动力学方程,进一步对机器人的螺旋桨推进、飞轮转向和球壳滚动进行分析,得出球壳优化尺寸以及飞轮匹配惯量和球壳滚动特性。基于球形机器人水下移动平台和地面监控软件的水底观测系统架构,研制出球形水底观测机器人原理样机,结合机器人的构型和运动特点制定出降落、滚动和调姿三段式水底运动观测策略,水池试验表明设计的球形水底观测机器人水中推进速度可达到1.4m/s,水底移动速度可达到0.5m/s,姿态调节速度可达到30°/s,能够实现水底图像采集,辅助岸上科研人员执行水底观测任务。     

四足机器人被动跳跃步态动力学分析与仿真

在四足机器人被动跳跃步态分析模型的基础上,采用拉格朗日法推导了该步态中各运动相的动力学方程,并根据跳跃步态特征给出了基于事件的运动相转换方程。定义了四足机器人被动跳跃步态的庞加莱映射,利用牛顿迭代法获得了庞加莱映射的某个固定点。在MATLAB中以该固定点为初始条件对各运动相动力学方程进行了数值积分,得到了被动跳跃步态的周期性运动曲线,证明了四足机器人在某个初始条件下能够实现稳定的被动跳跃步态。
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基于速度约束的五杆式人机合作机器人控制策略研究

提出了基于速度约束的机器人控制策略,该控制策略根据操作者的操作力、机器人轨迹偏差和当前速度,计算出控制量,实现对机器人末端轨迹的虚拟约束控制。对机器人利用该控制策略跟踪直线和圆弧两种轨迹的效果进行了仿真,结果表明该控制策略可以实现人机合作机器人对轨迹虚拟约束控制的要求。
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基于知识地图的复杂产品虚拟维护训练方法

为了提高复杂产品维护训练的效率,降低维护训练成本,提出了一种应用知识地图对复杂产品维护知识进行管理的方法。通过分析复杂产品维护知识的种类和构成形式,利用维护知识信息元对复杂产品的知识进行表征,并以此作为知识节点组成知识地图系统。以知识地图为基础构建了复杂产品虚拟维护训练系统,提出了基于知识地图的浏览式自学习、多媒体课程交互学习和虚拟装配训练的复杂产品虚拟维护方法,并以飞机的虚拟维护训练为例进行了系统实现与验证。
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变径螺旋分料器满埋低速施工抗离析研究

从沥青混合料物料在输送过程中的力学特性和翻滚机理出发,对传统螺旋分料器半埋高速施工产生离析的原因进行了分析。提出了变径螺旋分料器满埋低速施工的新工艺,并从路面密实度、温度离析等方面对其实际应用进行了检测,证明使用这种新型的螺旋分料器进行满埋低速施工的新工艺是可行的。


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可重构装配线多目标优化调度研究

针对可重构装配线调度存在的问题,综合考虑影响可重构装配线调度的三个主要因素,即最小化空闲和未完工作业量、均衡零部件的使用速率、最小化装配线重构成本,建立了可重构装配线多目标优化调度的数学模型。提出了一种基于Pareto多目标遗传算法的可重构装配线优化调度方法,该算法综合运用了群体排序技术、小生境技术、Pareto解集过滤及精英保留策略,并采用了交叉概率和变异概率的自适应重构策略。实例仿真表明该算法具有比其他遗传算法更高的求解质量。

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基于最小距离法的鞋楦加工无干涉刀具轨迹生成

在刀具及鞋楦三维模型离散数据的基础上,通过曲面的空间变换,将干涉检查转化为基于投影方向的最小距离判断,实现了鞋楦加工的无干涉刀具轨迹生成。对于计算刀位点时计算量大的问题,提出了一种针对鞋楦曲面特征的最小距离点的快速搜索方法。实际加工表明,提出的算法能够较好地提高鞋楦的加工质量和效率。
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重型数控立车工作台静压计算与优化

提出新的计算重型数控立车工作台刚性位移的方法和用于静压迭代求解的校正改进法。通过两个工况下的静压计算验证了新方法的有效性和稳定性。在此基础上,以工作台质量极小化为目标,建立包括结构和静压两个强耦合学科约束的优化模型,采用并行子空间设计方法进行优化。优化后工作台质量明显减小,表明了并行子空间设计方法的有效性。
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全局参数估计的水下目标偏振复原方法

水体介质对光的吸收和散射是导致水下成像退化的两大主要影响因素。针对水下目标成像,本文提出了一种全局参数估计的水下目标偏振复原方法,利用构建的精简水下目标偏振重构模型,通过自动估计全局最优偏振信息重构参数,复原出水下目标图像,降低水体对图像质量的影响。在估计重构参数的过程中,首先,采用偏振中值滤波方法和基于亮原色原理的方法,分别估算水下背景光偏振度信息和无穷远处水下背景光强值;再利用基于最小互信息原则对估计的背景光偏振度信息进行优化;然后采用水下目标偏振图像增强算法将得到的水下目标重构图进行细节增强处理,最终获得复原后的水下目标辐射信息图。实验结果表明,在性能评价指标方面,相较于水下原图和其他水下复原方法处理图,利用本文方法处理后所得的图像增强测量值EME平均提高了120%,图像质量得到了明显的改善。该方法解决了人工取景估计参数不佳的问题,提高了复原目标图像的对比度,可以用于浑浊水下的目标探测与识别。     

水下柔性驱动小车受限运动控制研究

针对一种水下柔性驱动轮式小车进行了小车在水下受限空间中的运动控制研究,在特定控制任务的要求下,提出了一种基于F+PID 模糊切换控制的复合速度控制策略。该策略利用模糊控制方法,克服柔性牵引机构及液压系统中存在的柔性变负载、参数时变以及滞后非线性等难点, 同时结合常规PID算法进行切换控制,消除了系统静差及盲区,弥补了模糊控制方法中存在的稳态精度不高的缺陷。另外,针对小车稳定运行阶段出现的冲击变负载,增加冲击补偿控制,有效削弱了小车速度抖振,提高了鲁棒性。全数字仿真及半实物仿真结果表明了该方法的可行性。     

中小企业应科学制定市场营销战略

中小企业是我国国民经济中的一支非常重要的力量。然而由于中小企业不能科学合理地制定适合企业发展的营销战略，使其在市场竞争中发展与壮大受到了很大限制。中小企业制定科学合理的营销战略，必须依据环境特征和企业特点．把握好“明确任务，认清形势，定准目标，选好战略”四个要点。解决好企业战略与营销战略、营销战略与营销计划、营销战略的稳定性与可调整性、营销战略选择的“多元化”与“专业化”等四方面的关系。     

一种小型水下运动目标定位系统的设计

为了了解水下目标的运动情况，并能比较准确地进行定位，设计了一种小型水下目标运动轨迹测试系统。系统硬件以DSP和单片机为核心，能够通过接收到水下目标发射的合作声信号，实时准确的解算出水下目标的方位参数，并能在PC机上显示目标的运动曲线。介绍了系统的工作原理、硬件结构和软件设计。实验结果表明系统整体工作性能良好，能够满足工程应用要求。     

基于形变卷积和深层聚合网络的水下文物检测

搭载有视觉检测系统的自主水下航行器(AUV)具有水下文物探测功能,对深海考古有着重要意义。 水下文物所处环境复 杂多变,目标存在破损、堆叠和泥沙掩埋等情况,导致判别特征提取困难,使得 AUV 视觉检测系统无法可靠、准确地实现水下文物 的检测。 针对上述问题,提出一种基于可形变深层聚合网络模型的水下文物检测算法。 为了充分提取复杂环境下水下文物目标 特征信息,设计了具有可形变卷积层的多尺度深层聚合网络。 在此基础上,引入 SimAM 注意力模型进行特征优化,来增强文物目 标潜在特征信息并削弱背景干扰。 最后,通过不同尺度的特征融合实现水下文物检测。 在采集的水下文物数据集上进行大量验 证和分析,算法的精确率、召回率和平均精度均值(mAP)分别达到了 92. 7% 、90. 5% 和 92. 2% 。 此外,算法已部署到 AUV 系统中。 在实际深海测试场景中,视觉检测系统的文物检测帧率达到 19 fps,可满足实时检测的任务需求。     

基于最大一致的水下目标协同定位

针对水下运动目标定位时,现有的平均一致无迹Kalman 滤波器仅能实现近似一致而带来定位精度低的问题,提出一种分布式最大一致无迹 Kalman 信息滤波算法。首先,建立目标与传感器模型,构建水下目标协同定位框架;然后,通过等价变换将集中式无迹 Kalman 滤波算法改写为信息滤波形式,降低传感器计算维数;最后,对改写后的信息向量和信息矩阵采用最大一致处理策略,并引入虚拟节点技术来处理节点同值问题。结果表明,所提算法的定位轨迹与目标实际轨迹重合度更高且误差整体水平更小,验证了所提算法的有效性。     

基于无人艇载侧扫声呐的水下目标定位方法研究

水下目标高精度定位是无人艇开展海底测绘、航道清理、沉船打捞等任务的重要前提。 然而,现有的基线式定位方法无 法对未知水域内的目标进行精确定位。 实际任务中,无人艇往往需要搭载侧扫声呐并辅以其他手段来确定水下目标的准确位 置。 针对无人艇水下目标定位难题,首先对侧扫声呐水下目标定位过程进行建模,然后分析姿态误差对水下目标定位造成的影 响,利用姿态矫正矩阵消除姿态误差,最后利用离散卡尔曼滤波算法对多点测量数据进行最优估计,得到水下目标的精确位置。 仿真实验和无人艇集成实验结果表明,该定位方法能够有效的减小测量过程中的误差,平均定位精度达到 0. 334 m。     

基于距离选通技术的水下目标成像系统研究

针对水下目标成像的特殊环境,提出将距离选通技术应用于水下目标的成像,距离选通技术对于减小水体后向散射光、水中微粒散射光,提高目标图像信噪比以及增加水下探测深度,是一种有效的方法。详细介绍距离选通水下目标成像系统的基本结构,以及系统关键部件的技术要求。实验表明:距离选通技术有效地提高了水下目标的成像质量。选通时间是影响成像质量的主要因素,单脉冲激光能量和水体衰减系数是影响系统探测深度的主要因素。     

基于斜率约束和回溯搜索的水下多目标跟踪方法

针对复杂水域环境下的多目标跟踪问题,本文提出了一种基于斜率约束和回溯搜索的多目标跟踪方法。首先,基于方位测量数据和水下目标运动学分析,利用门限阈值的方法检测目标。然后,基于传统多假设跟踪算法框架设计一种新的斜率约束和共用量测的假设生成规则。在航迹中断时,通过回溯搜索的方法确定中断起始航迹点,利用容积卡尔曼滤波对中断航迹预测和补偿,同时对假设生成结果减枝,以达到降低算法空间复杂度的目的。试验结果表明:该方案能够实现多目标自动关联跟踪、中断航迹自动预测、自动航迹终止等任务,目标跟踪平均均方根误差0.594 4°,算法平均运行时间0.826 5 s。     

稀疏基阵水下声成像的压缩感知方法

声传感器基阵式成像是水下目标探测的主要方法之一。在保证成像质量的同时,采用稀疏基阵是降低系统复杂性的有效途径。另一方面,成像方法也是关键技术之一,其性能直接决定成像质量的优劣。在前期研究的稀疏阵基础上,提出了压缩感知成像方法用于水下成像。回波经传感器基阵接收并进行信号分离后,获得各虚拟通道信号,利用压缩感知方法进行成像。在提出的成像方法中,采用了自适应块贝叶斯算法,它能够在噪声环境下较为准确地恢复图像。此外,根据声信号特点设计字典,并按算法特性设计了数据排列规则。实验表明:通过自适应块贝叶斯算法的压缩感知成像能够可靠地对水下目标进行成像,目标的几何特征明显。