基于STC89C51的液压自动调平系统设计

为使车载吊臂连续平稳工作,其底盘必须处于水平状态,因此设计出一种以MCU为核心的液压自动调平系统。该系统采用三点调平,固定一点不动只调节另外两点,避免了出现因坡度较大造成油缸活塞杆折断的问题。以STC89C51单片机为控制器分析角度数据并输出模拟量电压控制比例换向阀的开度,最终调节支撑腿的伸缩。用Keil uVision5软件编写控制程序来控制油缸上升的速度,保证调平精度。目前该系统已经应用在青岛某公司的蜂箱搬运设备,提高了工作效率。     

基于改进蚁群算法的无人矿车路径规划研究

针对地形复杂、坡度大的矿区中矿车的路径规划,提出一种改进的蚁群算法,引入了障碍探索的方法,将下一节点的附近一定区域的障碍状况作为影响因素,如果影响蚂蚁寻找最优路径,则会规避此节点。针对矿区坡度较大问题,将速度-坡度模型引入状态转移概率中,在路径较短的前提下选择坡度较小的节点。将每代蚂蚁中的优秀蚂蚁进行局部路径融合,提高寻优能力。实验结果表明,与传统蚁群算法相比,改进的蚁群算法的全局寻优能力更好,收敛速度更快,用时更短。     

自动化流水线动态检重监控系统设计

随着工业自动化水平的不断提高,动态检重变得越来越重要,因此设计了自动化流水线动态检重监控系统,该系统由动态检重、剔除、上位机监视和喷码4部分组成。PLC控制步进电机驱动输送带运送产品,PLC与称重仪表通信,实时获取产品的称重数据,PLC根据触摸屏的设定数值判断重量是否合格,若不合格则由PLC控制剔除,合格则继续运输。上位机与PLC通信,从PLC的存储区读取称重数据,并保存到SQL Server数据库中,实现产品信息的统计、查询与追溯。上位机从数据库中提取相关信息并传给喷码机,喷码机将这些内容在产品上进行喷印。目前,该系统已被应用于企业当中,提高了生产效率。     

基于多智能体强化学习的多AGV路径规划方法

AGV(automated guided vehicle)路径规划问题已成为货物运输、快递分拣等领域中一项关键技术问题。由于在此类场景中需要较多的AGV合作完成,传统的规划模型难以协调多AGV之间的相互作用,采用分而治之的思想或许能获得系统的最优性能。基于此,该文提出一种最大回报频率的多智能体独立强化学习MRF(maximum reward frequency)Q-learning算法,对任务调度和路径规划同时进行优化。在学习阶段AGV不需要知道其他AGV的动作,减轻了联合动作引起的维数灾问题。采用Boltzmann与ε-greedy结合策略,避免收敛到较差路径,另外算法提出采用获得全局最大累积回报的频率作用于Q值更新公式,最大化多AGV的全局累积回报。仿真实验表明,该算法能够收敛到最优解,以最短的时间步长完成路径规划任务。