基于改进遗传算法的柔性抛光工业机器人抛光时间优化

为实现抛光时间最优的目标,课题组对自主研发的柔性抛光工业机器人抛光轨迹进行了合理规划。从表壳的表耳处取得一系列工业机器人机械臂工作的位置点,通过求解逆运动学方程得到相应的关节位置,采用三次B样条曲线拟合的方法得到各关节的轨迹曲线;用B样条曲线的控制定点约束代替运动学约束,并基于改进的遗传算法,求解出时间最优的时间节点;在此基础上,规划得到满足时间最优的非线性轨迹曲线。研究表明:基于改进的遗传算法,能够很好地避免传统遗传算法的"退化"现象,更快地求得最优解,即抛光工业机器人的抛光工作时间达到最优。     

基于环境知识遗传算法的机器人路径规划方法

提出一种新的基于遗传算法的机器人路径规划方法.该方法首先用栅格模型对机器人的工作环境进行建模,然后采用遗传算法进行路径规划.采用一种新的固定长度的二进制编码,针对这种编码机制设计出相应的遗传算子,将路径与障碍物无碰要求和规划出来的路径最短要求作为适应函数,加入图搜索技术,应用邻域知识,增强遗传算法的局部搜索能力.仿真结果表明该方法是正确的和有效的.     

喷涂机器人的喷头结构优化

在喷涂机器人自动喷塑过程中,静电装置和喷嘴内部易产生粉末涂料堆积的问题,因此课题组基于Solid Works2016软件建立了喷头三维模型;使用ANSYS17.0的FLUENT模块对喷头进行流体仿真分析,发现喷头内部结构设计不合理。然后对喷头进行结构优化:将静电装置中原先的单条4 mm宽度横梁改成3条按等边三角形分布的1 mm宽度的横梁,同时将内芯的圆柱体改成圆锥体;使用斜面喷嘴代替整平面喷嘴,并对斜面角度进行研究,发现45°角斜面是最合适的角度。静力学分析结果表明:改进后喷嘴内粉末不易堆积,优化设计达到了要求。     

喷涂机器人伺服系统建模与仿真

伺服系统常用于机器人的关节机构,由于转矩变化和负载扰动等因素的影响,需要伺服系统有很好的跟踪精度和控制性能。为了使伺服系统达到理想性能,使用理想的控制策略与控制方法,文章建立了电流环、速度环、位置环控制的伺服电机仿真模型,仿真实验结果表明:使用基于位置控制的伺服系统后,位置跟踪误差小,提高了电机的控制精度,验证了系统设计的正确性和可行性,为系统的软硬件设计及实验分析奠定基础。     

改进遗传算法PID参数优化在流浆箱总压控制中的应用

稀释水水力式流浆箱的总压控制直接关系到纸张质量的好坏,传统的PID方法对于非线性、参数时变性和模型不确定性的对象控制精度较低。虽然传统遗传算法可以优化PID参数,提高精度,但是收敛速度慢,整定时间长,限制其在高速纸机控制中的应用。针对这些问题,本课题以纸机流浆箱总压控制为研究对象,采用改进的遗传算法来整定PID参数,通过优化交叉和变异算子、增加当前最优追踪策略以及改进收敛准则等方法来提高遗传算法的全局寻优能力和收敛速度。仿真结果表明,用改进的遗传算法整定后的流浆箱总压控制PID具有更快的响应速度和更好的鲁棒性。     

喷涂机器人运动控制和视觉补偿

喷涂机器人是工业生产机械化和智能化的代表产物之一,在我国也有了较为广泛的研究和应用基础。随着科学技术的发展和进步,工业生产方面对于喷涂机器人的运动和智能方面都提出了更高的要求,相比于传统的六轴机器人,新一代的喷涂机器人为斜交腕六自由度机器人,具有更灵活、快速和准确的运动能力,使得生产效率和准确率得到了显著提升。文章主要研究了斜交腕六自由度喷涂机器人的运动学建模和视觉补偿方式,希望通过文章的阅读,能够给喷涂机器人研发相关领域的研究工作者提供一定的帮助和启发。     

基于迭代学习控制的喷涂机器人轨迹精度策略研究

喷涂机器人轨迹精度是衡量机器人的一项重要指标,针对其精度要求高、鲁棒性强的特点,提出一种基于迭代学习的轨迹精度控制方案:由PID控制器为内环系统,外环由迭代学习控制器构成机器人轨迹精度控制系统,以保障系统的精度要求,仿真结果表明该控制策略轨迹重合度高,动态性能好,具有较高的实际应用价值。     

基于遗传算法的打浆优化控制

根据打浆过程控制方式,以打浆能耗和湿重作为优化目标,提出优化方案,并利用遗传算法实现优化,在保证纸张质量的前提下,节省能耗,简化操作.     

基于改进鸡群优化算法的食品拣取机器人路径规划

目的:优化多工位食品拣取机器人路径.方法:提出了 一种基于改进鸡群优化算法(Improved Chicken Swarm Optimization,ICSO)的食品拣取机器人路径规划方案,充分考虑单个工位点机器人最优拣取位置和多工位点之间机器人移动最短距离,构建多工位食品拣取机器人路径规划双层模型.利用密度峰值聚类算法...     

基于遗传算法的人工智能优化研究

随着人工智能技术的不断发展,遗传算法作为人工智能优化的重要方法,对推动人工智能技术领域的发展起到了重要作用,同时人工智能技术的广泛应用对人们的生活方式产生了重要的影响。就遗传算法应用于人工智能优化进行具体探讨。     

基于遗传算法的注射参数优化

传统的注塑模CAE分析可以事先发现注塑成型中的潜在问题,如翘曲等,但是不能实现注塑工艺参数优化。本文提出了基于遗传算法的自动化参数优化方法,并设计了旨在减少塑料制品翘曲问题的参数优化算法,以证明其可行性。     

基于工业机器人的自动化生产线研究

近年来,工业机器人在工业生产中得到了广泛应用,利用工业机器人组建自动化生产线,能够有效提高生产效率、降低生产成本,从而大大提高企业的综合效益。基于此,文章在分析了工业机器人结构及特点的基础上,提出了基于工业机器人的自动化生产线构建策略,最后就工业机器人的技术前沿与伦理问题作进一步探讨,以期为一线工作提供借鉴与参考。     

基于遗传算法的打浆过程加权优化控制

以打浆过程作为研究对象,在打浆工段的DCS系统中,采用遗传算法来实现对打浆过程各参数的最优化,并以优化结果作为DCS系统现场级各闭环回路的给定值.实践证明这种优化控制方法使打浆能耗大幅度降低,纤维切断减少,帚化程度增加,浆纸物理性质普遍提高.     

基于改进模糊PID的全向搬运机器人路径跟踪控制研究

为了提高复杂的食品原料仓库中全向搬运机器人的跟踪能力,提出一种改进路径跟踪控制方法。首先依据机器人状态空间模型,以跟踪误差信息和电机电压为输入、输出设计控制器,并且设计论域放缩因子优化模糊控制器,通过试验测定初步确定了参数kp、ki、kd的取值范围。然后通过加入反向学习策略初始化麻雀种群,设计权重因子控制靠近发现者的跟随者比例防止早熟。结果显示：改进麻雀算法比原算法在测试函数下寻优精度和收敛速度有所提升,提出的控制方法跟踪误差快速降零、跟踪过程较为平顺,到达期望路径速度较快。该方法提高了全向搬运机器人的工作状况。     

基于改进遗传算法的造纸机干燥部排风系统参数优化

为降低造纸机干燥部能耗,提出了一种基于改进遗传算法的干燥部通风系统参数优化的方法。通过建立造纸机干燥部能耗模型并利用改进遗传算法对排风温度、排风湿度和排风量进行优化。MATLAB仿真实验表明,本课题提出的优化方法使造纸机干燥部能耗进一步降低,具有显著的节能降耗效益。     

工业机器人技能教学课证融通路径研究

中职学校作为培养一线技能型人才的重要机构,应该根据产业发展需求及时调整人才培养方案.课证融通是职业教育教学改革的重要方向,是职业学校根据市场发展需求调整人才培养策略的重要渠道.因此,文章对产业转型升级背景下工业机器人行业发展对从业人员的需求进行分析,阐述工业机器人技能教学课证融通教学改革的意义.通过对职业学校工业机器人技能教学的现状分析,可对现存问题进行梳理,然后有针对性地提出课证融通教学改革策略.     

工业机器人在冲压自动化生产线中的应用

随着科学技术的发展,工业中的自动化程度在逐步加深。工业机器人因其具有更高的安全系数、更低的生产成本以及更强的操作灵活性而得到了广泛应用。将工业机器人引入到冲压自动化生产线上,是切合实际生产需求与发展需要的。文章将对工业机器人在冲压自动化生产线中的应用进行介绍。