6R机器人逆运动学求解与运动轨迹仿真

针对如何提高6R机器人逆运动学求解的精度和效率问题,提出一种基于动态模糊神经网络进行求解的方法。根据6R机器人逆运动学方程组具有高维非线性、求解复杂的特点,对动态模糊神经网络进行改进,使其能够应用于多输入多输出系统,建立运动学逆解预测模型。通过正运动学方程获取工作空间位姿样本,以工作空间的位姿作为预测模型的输入变量,以关节空间中的关节角作为输出变量,用样本数据对逆解预测模型进行训练。最后,运用该模型对KR16-2机器人进行复杂运动轨迹仿真,并与RBF和BP神经网络模型的求解效果进行比较,结果显示,基于动态模糊神经网络的6R机器人运动学逆解预测模型具有精度高、鲁棒性优和泛化能力强的特点,证明了该方法的可行性和有效性。     

基于谱估计与核模糊聚类的往复压缩机轴承故障评估方法

针对往复机轴承性能衰退评估中模型适应性和指标量化困难等问题,提出一种基于奇异谱分布与核模糊C均值聚类算法(KFCM)的性能衰退评估方法。利用变分模态分解(VMD)算法提取并优选主模态多重分形奇异谱(MSS)构成谱形态参量,经奇异值分解降噪处理,建立KFCM与二叉树支持向量机相结合的评估模型,并给出完整的轴承性能衰退评估流程;进行压缩机轴承磨损故障模拟及算法对比分析。结果表明:该方法能有效评定滑动轴承磨损故障性能衰退程度。     

切削加工表面粗糙度的预测模型与参数优化

表面粗糙度是衡量工件表面质量的重要指标之一,直接影响工件的配合性能,疲劳强度等。文章采用响应曲面法,用多元二次方程拟合大型工件表面粗糙度与切削参数之间的函数关系,分析进给量,切削速度,背吃刀量对表面粗糙度的影响,建立预测模型。在保证粗糙度的前提下用响应曲面法优化加工参数,延长刀具的使用寿命,提高生产效益。     

悬臂式3D打印机器人运动分析与打印实验

针对目前3D打印装置结构单一和打印空间小的的缺点,研制了一台悬臂式3D打印机器人.运用D-H(Denavit-Hartenberg)法建立连杆坐标系,根据齐次坐标变换,建立机器人正运动学方程,采用代数法进行逆运动学求解,通过控制各关节变量,驱动打印头在3D打印平台上按照指定轨迹实现3D打印功能,并在悬臂式3D打印机器人实验平台上进行了零件打印实验,结果表明:所设计的悬臂式3D打印机器人能够准确、有效的按照规划路径执行相应轨迹运动,表面无翘曲和变形产生,打印零件质量和精度较高.     

基于超声电机的数控切割机高精度自动调高器设计

超声电机瞬态响应快,定位精度高;ARM控制器运算速度快。采用ARM控制器和超声电机提出一种数控切割机自动调高器的设计方案,设计了检测微电容的电容传感器电路、ARM控制器和超声电机的驱动控制电路,并对试验结果进行了分析。     

数控机床运行状态数据采集及数据处理技术研究

本文介绍了数控机床运行状态数据采集的原理,设计了数控机床运行状态数据采集卡,以圆弧插补为例,通过对数控机床X轴和Y轴位移点的数据采集,计算出X轴和Y轴的瞬时速度和加速度,利用最小二乘法对瞬时速度和加速度进行数据处理滤波,去除外部干扰,绘制出正确的瞬时速度和加速度图,并依此对数控机床的运行状态做出一个公正、综合、正确的评价。