多层导电结构厚度电涡流检测解析模型及实验验证

从准静磁场条件下的Maxwell方程组出发,采用矢量磁位法,推导了位于任意多层导电结构上方圆柱型电涡流探头的阻抗解析模型。在阻抗计算中引入符号运算法求解矢量磁位表达式系数,大大减小了程序计算量,提高了程序效率。将阻抗解析模型应用于单层和两层导电结构厚度检测,分别研究和分析了单层厚度、铝基体上铜涂镀层厚度及铜基体上铝涂镀层厚度变化对探头阻抗变化的影响规律。仿真及实验结果表明,所推导的理论模型正确,可应用于导电结构厚度和材料属性检测的反演以及电涡流检测系统的参数优化。     

基于捷联惯导的采煤机定位定姿技术实验研究

针对煤矿井下"三机"自动化中的采煤机定位精度较低的问题,根据采煤机工作环境恶劣、空间封闭、干扰较多的特点,提出了一种基于捷联惯性导航(SINS)的采煤机位姿定位方法。该方法利用捷联惯性导航系统中的三轴加速度计和三轴陀螺仪实时测量采煤机的加速度和角速度信息,并根据四元数捷联惯导位姿解算方法解算出采煤机的实时位置和姿态信息,得到精确的采煤机运动轨迹,实现对采煤机的实时体定位。对定位平台进行仿真和利用综采工作面"三机"实验装置搭建采煤机捷联惯导定位实验平台进行实验,结果表明,采煤机捷联惯导定位系统能够准确跟踪基准轨迹,采煤机沿工作面方向运行20 m,位置姿态跟踪误差分别为0.5 m和0.7°,满足煤矿采煤机定位精度要求,该系统能够实现采煤机的实时精确定位。     

基于多种群遗传算法的柔性臂振动控制参数优化设计

以单杆移动柔性操作臂为研究对象,针对柔性臂在运动过程中容易产生残余振动,影响操作臂末端定位精度的问题,提出了基于多种群遗传算法的PID参数优化控制方案。根据假设模态法与Hamilon原理建立单杆柔性臂的动力学模型,以柔性臂末端期望轨迹与实际反馈误差的积分为性能指标,采用多种群遗传算法,对PID控制参数进行自动寻优。为了验证优化参数的有效性,在ADAMS中建立单杆柔性臂模型,并导入到Simulink中进行联合仿真。结果表明:所设计的方法的参数自动寻优效果好,有效提高了标准遗传算法的稳定性和快速性,并且能够很好地抑制柔性臂的残余振动,达到精确定位的目的。     

金属管件电涡流检测偏心效应的解析建模与仿真

电涡流方法是金属管道质量检测的一种有效手段,该方法要求探头和管道同轴。然而在实际工程应用中有很多干扰因素都会引起探头位置波动(即偏心),进而影响检测结果的精度和准确性。该文通过引入二阶矢量磁位,应用分离变量法建立了互感式探头偏心效应的解析模型;以此为基础仿真研究了不同材料、不同频率条件下偏心效应对探头信号的影响规律,并对偏心效应引入的误差进行评估。结果分析表明,偏心效应的阻抗变化近似为直线,且探头信号误差随着偏心量的增加显著增大,必须采取适当措施予以抑制。研究结果为研究偏心效应抑制算法提供了理论指导,有助于提高金属管道无损检测与评估的精度。     

电涡流检测系统中通信和数据库设计

根据特定的电涡流检测系统设计了有效的串行通信协议.对不同类型的命令数据采用同一种格式的数据帧进行发送,通过判断帧特定字节的方法进行命令和数据的区分并进行对应的操作,简化了通信协议帧的设计,用图形化编程语言实现了便携式缺陷探测系统和计算机信号处理系统的通信,并设计了串行通信数据库,用以实现重要数据的存储,系统取得了良好的实际应用效果.     

柔性平面3-RRR并联机器人耦合动力学及模态特性研究

为了有效抑制柔性平面3-RRR并联机器人柔性杆件的弹性变形,针对现有动力学模型复杂,不易求解,控制器设计困难等问题。考虑刚柔耦合效应及两端集中转动惯量对柔性中间连杆的作用,确定柔性中间连杆的边界条件为两端铰支并计算其振型函数。考虑柔性中间连杆的主要振动模态及系统惯性力和耦合力的影响,在保证精度的基础上建立系统简单实用的动力学模型。将所建动力学模型分析结果与有限元分析软件(ANSYS)及模态试验结果对比,结果表明,所建立动力学模型能够有效反映柔性平面3-RRR并联机器人的主要振动模态,并能充分反映惯性力和耦合力对柔性中间连杆动力学模型及模态特性的影响,同时此模型由于动态参数较少,方便依托动力学模型为基础的控制方案实施。     

基于时频关键信息融合的热障涂层太赫兹准确测厚方法

当前太赫兹(Terahertz, THz)厚度测量主要基于飞行时间理论，然而热障涂层微观结构不均匀，精确测厚需要引入频域信息在线提取折射率。为此，基于THz波传输特性，提出了关键时频信息融合方法，结合深度学习减小了反射峰变形对折射率测量精度影响，提高了微观结构不均匀条件下热障涂层测厚准确性。首先构建了考虑热障涂层表界面粗糙度THz信号解析模型，发现了测厚所需飞行时间与折射率可利用时域和频域数据求解。然后利用小波变换实现了THz信号时频融合，依据朗伯比尔定理揭示了完整时频图含有冗余信息物理机理。最后基于厚度特征获取了关键时频图，以此为输入，构建了卷积神经网络测厚方法。试验与仿真结果表明，所提出方法与反射峰提取、时域特征机器学习、时域信号、插值下采样时频图、完整时频图卷积神经网络测厚方法相比，平均绝对误差分别减小4.65μm、3.08μm、2.51μm、0.58μm、0.25μm，较输入完整时频图网络训练耗时降低1 446 s。关键时频融合方法可提高热障涂层微观结构不均匀与反射峰变形条件下THz测厚精度。