基于以太网通讯的生产线信息自动化设计

实际生产中,中小型自动化生产线很少携带生产过程信息.为解决生产过程信息实时掌握困难、可视化程度低等问题,提出了一种基于以太网通讯的中小型自动化生产线生产过程信息自动化的设计.使用西门子CP343-1模块的以太网通讯功能和C#进行信息交互,依靠PLC强大的逻辑功能及信息处理能力,对物料信息进行跟踪记忆,实现生产信息自动获取、自动传输.应用结果表明了该方法的有效性.     

基于速度最优的码垛机器人轨迹规划算法

机器人运行轨迹直接影响其运动效率.在码垛工艺要求下,为追求最快的速度和最优的运行轨迹,提出了一种基于速度最优的机器人运行轨迹规划算法.通过设定机器人运行起始点、目标点,自动对运行轨迹进行规划并计算出所经过的中间点.仿真和实际应用结果表明,所提出的算法减少了码垛工艺下机器人的示教点,并且所规划的路径运行时间较短,提高了生产效率.     

基于颜色识别的分类码垛机系统集成

实际生产中由于某些产品生产效率低下,导致机器人不能完全发挥作用.为有效利用设备和节约成本,提出了一种基于颜色识别的分类码垛系统设计方法.该系统使用1台机器人对2种物品进行分类码垛,通过颜色识别传感器识别出物品的种类,PLC接收种类信号进行内部程序处理后,再把信号发送给机器人,机器人对物品进行分类码垛.系统仿真和应用实验结果验证了该方法的有效性和可行性.     

基于熵带法与PSO优化的SVM转子故障诊断

对转子故障信号的信息熵带作为支持向量机(support vector machine,简称SVM)的训练样本,基于粒子群算法(particle swarm optimization,简称PSO)优化SVM分类器结构参数进行了研究.对试验模拟获得的故障信号进行了时域、频域、时-频域的信息熵带计算,得到了奇异值谱熵、功率谱熵、小波空间谱熵及小波能谱熵4种熵带,并对熵带进行预处理,建立了一种基于故障信号的信息熵带作为特征量,用PSO解决SVM结构参数优化设置的转子故障识别方法.将该方法应用于转子系统在线故障诊断中,结果表明,所设计的算法具有训练速度快,测试时间短、分类准确率高等特点.