某无人作战平台翻转臂的结构优化设计

研究某无人作战平台翻转臂结构的优化设计,为确保可靠性以及提高灵活性,先进行前期结构优化设计和强度校核,再进行优化.根据随机变量法设计灵敏度,以相对密度为设计变量,以加权应变能为目标函数,分析不同参数对结构性能的影响;根据优化结果和加工工艺要求,通过修改对翻转臂结构影响最为灵敏的参数来改善模型的结构.仿真结果表明,优化后的翻转臂的质量减轻了近20％,达到了轻量化的目的,提高了翻转臂的灵活性,为武器平台的结构优化设计提供了依据.     

新的大尺寸截面配对式视觉测量方法的研究

根据大尺寸测量系统的现状,从分析线结构光入手,提出了组建传感器对测量方法,使每对传感器具备差动测量能力,提高单点测量精度;利用坐标测量臂和激光跟踪仪的大尺寸测量能力,对传感器坐标系进行全局校准,提高校准的精度和效率;研究椭圆检测算法,提出利用椭圆平行弦中点连线必过椭圆中心基本定理,求出椭圆中心坐标,拟合出椭圆形状;通过理论分析,该方法切实可行。     

专家系统控制在掰手腕机器人中的应用

掰手腕机器人既可以作为一种娱乐装置,也可以用来作为一种锻炼装置增强手腕、手臂的肌肉力量。考虑到系统的非线性和复杂性,提出专家系统来解决机械臂的运动控制问题。首先介绍了掰手腕机器人系统的整体结构,然后引入专家系统控制,最后讨论了在此基础上的实验和结果。实验结果证明该控制算法有效、可行。应用专家系统控制策略,使得该系统克服了干扰和不确定现象,并具有良好的适应性。     

高压带电作业双臂机器人系统设计

摘要：传统带电作业采用人工方式,但高空、高压危险作业环境与高劳动强度对作业人员人身安全构成一定威胁。针对10KV配电网带电作业的实际需求,采用12米高液压升降平台和两台协作型六轴机械臂,设计开发了双臂六轴机器人系统。采用ARM嵌入式处理器,设计开发了双臂机器人控制器硬件和软件,根据实际作业应用需求,给出了机械臂运动路径规划方法,通过WiFi无线通讯方式和SOCKET编程实现了对双臂机器人的现场操作控制,采用LoRa无线通讯网络,设计开发了LoRa主站模块和LoRa专用工具模块,采用LoRa定点扫描通讯方式,实现了各工具模块和机器人控制器的相互通讯。在某培训实验基地10KV配电线路上,对带电作业机器人系统进行了现场实验,验证了剥皮、接引流线等各项设计功能,机器人从接收到剥皮指令开始到剥皮作业完成,整个过程用时3分20秒;完成接引流线作业全程用时2分50秒。     

复合横担杆塔不平衡张力调节装置及其设计方法研究

针对复合横担杆塔易承受较大不平衡张力的问题,设计了一种杆塔不平衡张力自动调节装置,结合装置特点构建了不平衡张力计算方程组,提出了迭代求解方法,分析了装置结构参数对不平衡张力调节效果的影响规律。研究表明不平衡张力调节装置可有效降低在断线或不均匀覆冰工况下挂点处的最大不平衡张力。     

$3C2510A的SCARA机械臂控制系统设计

在目前机械臂控制系统中,如何减小系统体积、降低系统功耗一直是传统控制方式（即“PC／工控机＋运动控制卡”）的难点。本文在对SCARA机械臂深入研究的基础上通过S3C25IOA实现了带有PCI接口的控制系统,并进行了Bootloader的移植以及PCI驱动程序的编写。     

智能机器人机械臂动态可靠性粗糙-模糊综合评价研究

研究目的旨在建立智能机器人机械臂总体动态可靠性的评价方法,根据智能机器人机械臂各运动参数的概率信息,利用模糊方法,确定单因素的隶属度函数,按照运动参数可靠度进行单因素模糊评价,得到不同构件的可靠度评价;然后根据粗糙集理论判断各个构件对机械臂总体可靠性的影响,对概率信息进行约简;再根据不同构件的可靠度进行多因素模糊综合评价,得到整个智能机器人机械臂的总体可靠度的评价。通过算例证明该方法对复杂智能机器人机械臂总体可靠性评价是有效可行的。     

Differentiating types of muscle movements using a wavelet based fuzzy clustering neural network

Abstract: The electromyographic signals observed at the surface of the skin are the sum of many small action potentials generated in the muscle fibres. After the signals are processed, they can be used as a control source of multifunction prostheses. The myoelectric signals are represented by wavelet transform model parameters. For this purpose, four different arm movements (elbow extension, elbow flexion, wrist supination and wrist pronation) are considered in studying muscle contraction. Wavelet parameters of myoelectric signals received from the muscles for these different movements were used as features to classify the electromyographic signals in a fuzzy clustering neural network classifier model. After 1000 iterations, the average recognition percentage of the test was found to be 97.67% with clustering into 10 features. The fuzzy clustering neural network programming language was developed using Pascal under Delphi.     

Application of the Strain Index in multiple task jobs

Six different methods to calculate the Strain Index (SI) scores for jobs with multiple forces/tasks were developed. Exposure data of 733 subjects from 12 different worksites were used to calculate these SI scores. Results show that using different SI computation methods could result in different SI scores, hence different risk level classifications. However, some simpler methods generated SI scores were comparable to the more complicated composite SI method. Despite differences in the scores between the six different SI computation methods, Spearman rank-order correlation coefficients of 0.61-0.97 were found between the methods. With some confidence, ergonomic practitioners may use simpler methods, depending on their specificity requirement in job evaluations and available resources. Some SI computation methods may tend to over-estimate job risk levels, while others may tend to under-estimate job risk levels, due to different ways used in obtaining the various SI parameters and computations.     

智能RLED动态目标中机器手的模糊鲁棒控制系统

给出了一种电机驱动机器手中非线性机电模型的模糊鲁棒闭环控制系统,此控制系统可处理非结构环境下的三个主要的智能机器人导航问题：自动化规划、快速连续导航中的避障、处理结构和（或）非结构不确定性。