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由于柱塞泵内部结构复杂且结构之间相互耦合, 致使对其进行故障诊断的难度也随之增加。为了提高算法的可靠性和诊断速度, 将核函数与超限学习机结合的方法用于柱塞泵故障诊断。首先, 通过加速度计和流量计采集到泵在正常和不同故障工况下的振动和流量信号, 同时对其采用小波包分解进行去噪;然后提取了时域无量纲指标和小波包分解的频带能量值中最大频带能量和系统中流量计的流量值, 共8维特征向量;最后用核超限学习机对4种故障(滑靴磨损、配油盘磨损、中心弹簧失效、松靴)进行识别与诊断。结果表明, 将核超限学习机用于故障诊断, 相比于超限学习机和传统的智能诊断算法支持向量机、BP神经网络有明显的优势。 相似文献
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针对传统视觉测量挖掘机工作装置姿态中人工靶标易被泥土污染遮挡和受背景环境影响导致姿态测量失败的问题,提出基于多点标识的挖掘机工作装置姿态测量方法,利用一台RGB摄像机和YOLOv3深度学习算法实现对无任何传感器挖掘机工作装置的姿态测量。设置区别于背景环境、易于识别和定位的关键点标识,捕获大量工作装置图像并标注建立数据集,以此数据集训练获得视觉模型实现关键点标识的检测;根据关键点间的约束关系和相机成像原理还原关键点标识的三维信息,并计算相应杆件的姿态角。研究结果表明：提出的姿态测量系统能够解决姿态测量中存在的问题,且对挖掘机工作装置姿态测量瞬时偏差在±2°范围内,平均测量偏差在±1°范围内,满足视觉伺服中姿态角的反馈;同时,测量系统对每帧图像平均处理时间为108.26ms,满足实时测量条件。 相似文献
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针对金属棒材圆弧表面在光照条件下产生高光,易掩盖划痕信息的问题,设计了在多种照明条件下多种曲度棒材的缺陷数据采集实验,以增加样本的多样性和模型的泛化性;针对金属棒材表面划痕的检测问题,提出了一种改进的U2Net的缺陷分割方法,调整了残差模块(residual U blocks, RSU)的混合膨胀卷积的膨胀因子,并在全部RSU的最后一层增加了坐标注意力机制(coordinate attention, CA),缓解了原网络在编码和解码过程中各残差块的影响,提升了模型对划痕的检测效果。实验表明,改进U2Net网络与U2Net网络对比,准确率与召回率的综合评价指标由86.4%上升到了88.5%。 相似文献
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在3-UU并联机构基础上研制腕关节康复机器人样机,辅助中风患者进行腕关节康复训练。回顾了3-UU机构演化过程和自由度,根据3-UU机构的约束关系和几何特性,采用球坐标法和滚动-俯仰-偏航（Roll-Pitch-Yaw,RPY）法分析机构逆运动学,得到机构平台和驱动的关系式;将研制的样机与经典的3-RRR腕关节康复机构进行对比,得出本机构不存在多解和奇异值等优点;对样机运动性能以及前臂两大肌群的肌电信号进行了测试。实验表明,该机构的最大横滚角度为-90°～90°,俯仰角度为-90°～90°,虚拟偏航角度为-180°～180°,最高能产生950 mV的肌电信号。上述结果表明,所研制的样机能满足腕关节运动需求,对前臂肌群进行训练。 相似文献
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为提高板材压平质量和效率,实现智能化压平,本文采用结构光相机获取翘曲板材点云数据,进行点云分割、点云去噪和点云精简等预处理,利用最小二乘法拟合重构了翘曲板材的三维曲面. 采用微分几何的曲面理论计算得到板材的翘曲曲率,提出基于三维曲面特征的翘曲板材垫铁支点和压下点的优化方法,根据三点弯曲矫平理论得到了压力下和压下位移. 翘曲板材三维轮廓的重构方法和翘曲曲率计算模型确定了垫铁位置和压下位置点优化原则,为翘曲板材智能化压平提供了理论模型. 理论和实验的结果显示,重构的三维曲面与实际结果吻合,基于重构三维曲面数据计算的压平力与实测结果偏差大约为2.21%,初始平直度17.2 mm·m–1,压平矫直后减小为3.28 mm·m–1,结果准确,方法可行.
相似文献10.