基于改进布谷鸟算法的机器人位置精度性能提升方法研究

主要解决工业机器人在高端制造领域精度性能不足的问题。首先阐述了工业机器人误差模型的构建方法,将机器人运动学参数、关节减速比参数、耦合比参数进行统一建模;其次,提出了一种改进的布谷鸟搜索算法(Cuckoo Search Algorithm, CSA)的优化多参数辨识方法,利用对数调整系数修正Levy搜索步长,提升CSA优化算法的收敛性和精确性。为了验证提出的误差模型和优化方法的有效性,构建了串联型工业机器人标定实验系统。通过在Staubli TX60机器人的运动空间内测量160个测量点,分别构成辨识点集和验证点集。实验结果表明,待标定机器人的平均综合位置误差降低了86.7%以上。说明提出的误差模型和优化方法能够较好地提升工业机器人的精度性能。     

受限空间下全装配式机电安装施工技术的研究和应用

<正>获奖情况：2022年中国安装协会科学技术进步奖二等奖一、成果研究背景机电装配式模块化技术随着制造业的发展、BIM软件的深度应用、测绘技术的发展,机电行业工业化、模块化、信息化施工已成为一种趋势,也成为机电安装行业中一大核心竞争力。但国内机电行业工业化起步较晚,技术体系及管理机制还不够完善,标准化程度不高,