工业机器人轨迹规划研究现状综述

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凭借良好的环境适应性、高效率、高生产质量以及7×24工作模式,工业机器人广泛地应用于喷涂、焊接、码垛、搬运等自动化生产中。轨迹规划是工业机器人完成作业任务运动控制的基础,直接决定了机器人工作质量。为了全面了解轨迹规划现有研究方法,首先阐述了轨迹规划的基本流程,根据轨迹规划的原理不同对现有轨迹规划方法进行了分类,并分别对各种插补曲线函数、最优轨迹规划以及求解算法的性能特点进行了详细的分析与总结。最后对轨迹规划在插补曲线构造和求解算法方面的现存问题做出了分析和讨论,并展望了轨迹规划的发展趋势。
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为探究渐开线花键副在微动工况下的磨损行为,对花键副材料20CrMoH进行磨损实验,得到不同工况下花键副材料20CrMoH的磨损系数。实验结果表明:在同一振动频率下,材料微动磨损系数随着法向正压力的增大而增大;在同一法向正压力下,材料的微动磨损系数随着振动频率的增大而增大。采用有限元与Archard理论相结合的方式对花键副材料磨损量进行预测,并与磨损实验结果进行对比,验证了该预测方法的可行性。为寻找改善花键副齿面磨损的方法与思路,进行花键副参数优化,以花键副齿面磨损量最小为目标寻求侧隙、修形量、夹角这3个参
本文基于工程实测数据,在分析其序列性质的基础上,提出了基于时序神经网络方法的盾构掘进速率预测方法,并在天津地铁9号线这一实际工程算例中对所提出的方法的有效性进行验证,讨论比较了Simple RNN、LSTM与GRU这3种不同时序神经网络算法的掘进速率预测表现。结果表明,本文提出的基于时序神经网络的盾构掘进速率预测方法能够较好地分析掘进中积累的工程实测数据中的序列性质,从而对前方掘进速率进行预测,且比具有“门”性质的LSTM与GRU方法表现出了更好的预测效果。
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针对机械装备振动信号采集中含有脉冲噪声及高斯噪声等多种复杂污染源的信号误差抑制去噪,设计了小波阈值和形态学融合算法。首先,在高斯平滑思想上引入改进的小波阈值函数,能够调节阈值函数向小波分解系数真值的收敛趋势达到有效去除高斯噪声及避免稳态偏差的目的,对比几种常用的函数算法,提出的阈值函数取得了在信噪比提升及均方根误差抑制度量上的更优的效果。其次,对比计算了多种形态学算子选择较优的算法用于去除脉冲噪声。最后,将融合算法应用在机械臂振动信号的去噪实验中。结果表明,算法能够有效去除噪声并保留信号特征。
湿式离合器是机械传动系统核心部件,热损伤是其主要失效形式,对于摩擦副接触面瞬时温度的测量是研究此类问题的关键。本文针对在旋转滑摩过程中接触面实时温度难以测量的现状,利用在摩擦片径向不同深度布置温度传感器的方法,设计了基于UMT Tribolab摩擦磨损综合试验机的湿式摩擦副试验实时测温系统,提出了温度测试方法与详细实验方案。实验数据表明,测试系统能够实现在摩擦副相对滑摩过程中,对摩擦接触表面不同位置的瞬时温度进行实时测量和采集,为湿式摩擦副热分析提供了可靠的试验方法和测试数据。
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