基于视觉反馈的机器人控制算法研究

2015 年国务院发布《中国制造 2025》行动纲领,为我国制造业从生产大国向生产强国迈进指明了方向,而工业机器人是实现智能制造和产业转型升级的关键。臂型机器人是指一种多关节机械手或多自由度的机器装置，是工业机器人中的重要一类，在工业制造业占有重要地位。但是，传统臂型机器人缺乏环境感知能力，无法对环境和目标变化实时作出快速调节。这导致传统机器人的灵活性和鲁棒性不足，也极大限制其在动态场景中的应用。因此，本文将视觉系统与机器人相结合，进行基于视觉反馈的机器人控制算法研究，有利于机器人目标跟踪、抓取、放置及避障等操作。

2021-07-01
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铣削加工刀具磨损状态在线监控测振刀柄系统与信号奇异性分析研究

基于理论和技术创新的智能制造信息化装备是新一代信息技术产业的优先发展方向。在切削加工领域，制造过程中刀具的磨损状态识别与更换依然依赖人工经验，缺乏科学、有效的理论、技术与装备支撑，严重制约了生产效率和产品质量的提升。基于传感器技术的刀具磨损状态在线监测技术可以有效地判断刀具的磨破损状态，充分发挥刀具的加工潜能，已逐渐得到了制造业的广泛重视并获得应用，被认为是实现自动化制造、无人化生产的重要支撑技术。本文以建立一套具备“感知·分析-决策”能力的集成化切削过程监测系统为目标，围绕切削过程智能感知装备与信号时频分析理论所涉及的科学问题，进行相关理论、方法与技术研究。

2021-07-01
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基于MRAS的交流伺服电机参数在线辨识研究

以智能制造为主导的“工业 4.0”成为了世界技术发展的新风向标，机器人与高档数控机床被大量应用到传统工业与高科技领域中。伺服系统作为关键零部件之一，直接决定了机器人与数控机床的性能。伺服系统控制器设计往往依赖精确的电机参数，但电机的定子电感、定子电阻、转子永磁体磁链与转动惯量等都会随着电机工况与负载的改变而发生变化。目前仅靠改进控制方法还无法完全消除参数变化的影响，因此对电机进行准确的参数辨识尤为重要。针对上述问题，本文主要对伺服电机的参数在线辨识以及辨识系统的误差补偿进行研究。

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视觉循线导航AGV的引导线与障碍物识别方法研究

随着“智能制造”理念的提出，物流行业也朝着智能化的方向发展，自动引导车（AGV，Automatic Guided Vehicle）作为自动化物流升级的重要装备，已经在仓储物流运输、生产搬运等有了成功的应用。为了应对不同应用场景，市场上出现了各种导航方式的 AGV，其中视觉导航 AGV 具有成本低、对环境“零入侵”和智能化程度高等优点，因此受到国内外企业和学者的大量关注。但是环境中存在光照不均匀、地面污染、障碍物阻挡等干扰会对视觉导航 AGV 引导精度和行驶安全造成较大影响，因此本文基于视觉循线导航 AGV 的引导线和障碍物识别方法进行深入研究，主要研究内容和成果如下

2021-07-01
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大厚板圆筒双面双弧焊接小车智能控制系统研制

工业 4.0 是定位于继机械化、电气化、自动化之后的以智能制造为主导的第四次工业革命，在这股浪潮下，制造业各领域都在全力向智能化推进。作为工业重要组成领域之一的焊接，智能焊接的发展也是必要而且紧迫的。同时当前船舶、海洋等行业的大厚板、大圆筒等工件的焊接仍采用较低级的自动化焊接小车施焊的方式，其存在着参数预置、不能在线调节、双面双弧焊时信息互不可见等问题，影响最终焊接质量，因此有必要对其进行改进升级。本课题主要是将工业物联网技术、软件技术运用于焊接，建立一套应用于大厚板圆筒双面双弧焊接的焊接小车智能控制系统，使整个焊接过程由自动化向智能化、网络化升级。

2021-07-01
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数控机床可视化监控过程数据压缩技术研究

智能制造背景下，随着企业对数控机床可视化监控系统的智能化需求不断提高，海量的监控过程数据被实时采集。它们具有数据量大、数据增长快、数据价值大等特点，如何压缩并存储这些海量的数据成为企业信息化进程中一个亟待解决的难题。因此，本文对数控机床监控过程数据进行了深入的研究，在此基础上提出了监控过程数据的压缩策略，并将它们应用于数控机床可视化监控系统的开发中。本文的主要研究内容如下

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机床电控大数据压缩感知降噪及异常快速标记技术研究

在智能制造发展如火如荼的当下，充分把信息技术领域的优秀成果带入制造业意义重大。对于机床加工中产生的大量工业数据，对一般数据的传输、处理技术难以发挥，需要针对数据的来源特性，同时结合数据采集、换算、调控等实际应用特点，进行针对性处理，数控加工中的指令域数据的提出为解决数控加工数据同实际加工情况进行分析作了良好铺垫，电控数据中的电流、电功率信号数据能反映机床的各项状态，从各轴伺服电机上采集到的电流、电功率数据是本文研究的重点。

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稳定经济模型预测控制及其在电力生产过程中的应用研究

模型预测控制是一种先进的优化控制算法，采用滚动时域策略，通过优化性能指标确定未来的控制量。预测控制能够直接处理系统多变量和约束问题，因此广泛应用于复杂工业过程控制，成为当前工业控制中最为有效的方法之一。在工业生产过程中应用预测控制时，为实现经济性能通常采用分级递阶的控制结构，上层通过优化经济性能指标获得稳态设定值，并将其传递到动态控制层，进而采取模型预测控制策略实现设定值跟踪。然而，这种传统的控制结构忽略了动态跟踪过程中的经济性能。近年来提出的经济模型预测控制策略从控制结构出发，将经济优化和动态控制整合到一层，即直接在动态跟踪过程中考虑系统的经济性能，真正实现复杂工业过程的高效经济运行。经济模型预测控制是更为先进的优化控制策略，符合智能制造、市场驱动制造以及“中国制造2025”等下一代制造业核心理念。但同时，这种采用任意形式经济性能指标作为目标函数的经济模型预测控制策略也为其理论分析带来了新的挑战。

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