神经网络预测算法在抽油机节能电机系统中的应用

抽油机在工作时,每台电机的实际负载都是不相同的,如何根据工作过程中抽油机的实际负载来调整电机的实际输入电压对提高抽油机的效率有着明显的提升。本文采用了神经网络预测算法对电机实际输入电压进行预测,讨论了神经网络预测算法参数对预测结果的影响,并对神经网络预测算法获得的预测值与实测值进行了对比。结果表明本文提出的神经网络预测算法能够对电机最佳工作电压进行预测。     

汽车安全带卷簧扭矩测试系统软件的设计与实现

扭矩性能是汽车安全带卷簧最重要性能之一;为了准确,直观测试汽车安全带卷簧的扭矩性能,应用MFC文档视图技术开发汽车安全带卷簧扭矩测试系统软件;软件基于VC6.0开发环境,采用多线程技术实现了数据采集与控制模块;利用MFC类库开发了数据波形与监测交互模块,应用COM技术开发了数据报表模块,结合卷簧扭矩测试硬件对软件功能作了测试;结果表明,测试精度符合要求,达到0.001 N·m;开发的软件满足汽车安全带卷簧扭矩测试的要求,具有较高的测试精度,较好的交互功能和一定的应用前景.     

基于人工神经网络的施釉机器人釉料厚度沉积率建模与预测

为进行陶瓷产品的施釉机器人离线编程作业的轨迹自动规划,实现釉料厚度的精确性,提高釉面质量,提出基于人工神经网络拟合釉料厚度沉积率模型的方法.以釉料厚度试验数据为基础,采用贝叶斯归一化算法和LM优化算法进行拟合,通过试验结果对比分析表明,两种拟合模型与试验数据基本吻合,验证了模型的正确性和有效性.在此基础上进行模型的筛选,选择执行效率高、精度高、抗噪能力强的贝叶斯归一化算法拟合模型.提出的方法符合工程实际,有助于提高施釉机器人釉料厚度的控制精度,为陶瓷施釉自动轨迹规划的软件编程和仿真实现提供了模型依据与方法指导.     

高精度数控直流电流源的设计与实现

高精度直流电流源设计对提高各种工业仪器仪表设备的稳定性具有重要作用和意义。为了达到小步进、低纹波、高精度直流电流源设计要求,提出了一种以AVR单片机为控制核心的直流电流源设计方案,提出设定值前馈补偿和分段积分的控制策略,建立直流电流源控制系统的数学模型。通过matlab仿真实验证明:设定值前馈补偿和分段积分的控制策略相对普通PI控制策略而言,使系统的相对稳定性和快速性得到提高。最后,对系统精度进行实测,结果表明,系统满足设计要求,具有一定的应用前景。     

基于计算机视觉的墙地砖外形检测系统设计

为了提高墙地砖外形检测的效率和自动化水平,提出一种基于计算机视觉的外形检测系统。以工业相机为核心,设计了包括定位检测和上位机控制功能的墙地砖外形自动检测硬件系统;以visual studio 20015为开发环境,c#为编程语言开发软件系统,设计了系统的软件结构,以canny算法和ramer算法为核心实现了图像分割及特征提取模块。试验结果表明:本系统具有较高的尺寸测量精度,能较好地反映墙地砖的外形特征。     

基于形状度量的陶瓷碎片二维拼接算法研究

陶瓷碎片拼接是考古过程中耗时费力的工作.为了提高陶瓷碎片拼接效率,本文针对整体为圆轮廓的陶瓷碎片,提出一种基于形状度量的二维拼接算法.该算法通过对碎片图像预处理,可提取每块陶瓷碎片的直线和圆弧特征点集合,并将这些特征信息经过刚体变换以实现陶瓷的快速匹配与拼接.同时,本文算法通过定义轮廓坐标和外形圆轮廓形状一致性度量特征...     

基于机器视觉螺栓类零件参数在线质检系统

针对传统测量螺栓类零件各几何参数存在精度低、分拣低效等问题,开发了一种基于机器视觉的系统用于提高螺栓类零件多几何参数在线测量和分拣的效率.该系统以Halcon联合Visual Studio 2017的开发环境,为了完整提取螺栓类零件的轮廓图像,图像采集系统采用背光源的方式,使用Blob分析图像处理、Shape-Matc...     

基于机器视觉的陶瓷砖表面缺陷快速检测方法的研究

为了提高陶瓷砖表面缺陷检测效率,提出了一种基于机器视觉的表面缺陷检测方法。采用了自适应中值滤波算法对表面图像进行预处理,利用形状匹配实现图像之间的对齐,采用Deriche亚像素分割算法实现了陶瓷砖边缘的精确分割,设计局部门限算法实现陶瓷砖表面缺陷图像的提取。实验结果表明：该方法可实现陶瓷砖表面缺陷的快速提取,效果较好。     

基于ANSYS的螺簧车架静态强度分析

本文以江铃陆风车系2801000fn型螺簧车架为例,对汽车车架结构进行了建模并确定了车架载荷及约束的处理条件,然后根据该模型采用ANSYS软件对车架在弯曲、扭转、紧急制动和急转弯等四种典型工况进行静态强度分析,从而得到了车架上较大应力的区域,为车架的设计、改进提供了依据。