重型移载机器人结构优化设计研究

针对重型移载机器人需要在狭小空间内运输大部件和驻车状态下举升动作需求的问题，提出一种重型移载机器人的布局配置方式。综合考虑重型移载机器人举升机构和轮系的承载受力情况，提出一种基于负载均衡的承载分配方式，再采用此方式与变密度法对重型移载机器人车体进行拓扑优化设计，确定了一种斜支梁框架式结构，同时以车体质量、应力和形变为目标，通过多目标优化设计方法，得出车架关键结构尺寸的优化参数。经现场运行测试，表明经过优化设计的车架结构可以满足实际运输需求。     

基于时间序列自适应建模的粒子滤波动态目标跟踪

在目标跟踪中为达到目标的运行模型与实际轨迹相符,本文提出基于时间序列自适应建模的粒子滤波算法（TS_PF）。采用时间序列方法动态构建预测模型,并将粒子滤波算法中一系列加权粒子以该模型进行状态转移,运用粒子滤波重采样技术,使预测误差进一步减小,预测精度逼近最优估计。仿真实验表明在粒子滤波算法中采用时间序列自适应建模,能够...     

基于模糊控制的重载AGV控制系统设计

为了提高盾构管片厂的生产效率,降低生产制造环节中的运输成本,设计了一套AGV车载控制系统.车载控制系统主要包括主控制器模块、无线通信模块、磁导航模块、驱动模块、安全装置模块和定位模块等.针对AGV在沿规定路线行驶时,由于外界不确定因素导致AGV偏离既定路线的问题,设计了二维模糊控制器来进行轨迹纠偏.在盾构管片生产厂进行...     

VMD和t-SNE相结合的滚动轴承故障诊断

滚动轴承故障诊断普遍采用有监督学习的方式,针对有标签数据难以获取的问题,提出一种VMD分解与t-SNE流形学习相结合的滚动轴承故障诊断方法。利用VMD分解将滚动轴承原始振动信号分解为若干本征模态分量(IMF);计算每个模态分量的时频特性指标组成高维故障特征,通过t-SNE对故障进行二次特征提取,获取低维敏感特征并将其作为K-means分类器的输入,实现故障类型的识别。将该方法应用到滚动轴承故障诊断中并与VMD+PCA、原始时频特征+t-SNE两种方法进行对比,结果表明VMD+t-SNE方法以无监督学习的方式实现了故障诊断的去标签化和自适应性,同时提高了故障诊断的准确性。     

熔融沉积成型彩色3D打印控制研究

目前熔融沉积工艺(FDM)3D打印机大多数只能打印颜色单一的模型,为了改善这一现状,在深入研究现有3D打印机的基础上,设计出一套可以实现彩色成型的3D打印控制方案。该方案以Hbot机构为主要机械结构,使用混色挤出头作为成型挤出头,同时应用Bresenham直线算法,三次多项式型加减速控制算法对系统进行运动控制。为了验证该方案的有效性与稳定性,以过渡色打印和多色打印进行打印测试。结果表明,所提出的控制方案可以在精确地完成模型打印的前提下,同时保证很高的稳定性。     

基于Koopman算子的差速驱动AGV数据驱动控制

针对差速驱动AGV(automated guided vehicle)动力学的非线性、强耦合性、以及未建模问题导致无法建立精确模型进行轨迹跟踪控制任务，为此提出一种基于Koopman算子的数据驱动控制策略(koopman data-driven control, KDC)。首先，基于Koopman算子理论，利用扩展动态模态分解(EDMD)方法，得到了该AGV系统的近似高维线性动态显式表达式，即Koopman算子的近似表达。然后，基于导出的该高维线性Koopman动态表达式，设计线性模型预测控制器(MPC)实现AGV轨迹跟踪控制。最后，通过仿真测试对Koopman模型进行了对比验证，同时仿真实验验证轨迹跟踪效果，结果表明从数据中获取的模型信息精确，能高度拟合AGV的动力学模型，所设计的控制策略计算耗时少，在轨迹跟踪控制的精度和稳定性方面具有一定的有效性和先进性。