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基于模糊PID的双舵轮AGV控制系统设计

在这个科技飞速发展的时代,随着世界对制造业的要求越来越高,自动化、智能制 造、柔性生产单元成为了企业发展的目标。要实现这些目标,工业机器人,视觉系统, 无人化车间这些名词逐渐被人们所熟悉。而 AGV(即自动导向小车)是一种集自动化、 各种传感器技术、高精度控制系统与一身的设备,在自动化需求极大的时代,AGV 的 发展具有很重要的现实意义。

  • 2021-07-01
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压电矩形薄板热电弹耦合的非线性振动分析

压电层合薄板作为工程常用元件,在航空航天、智能制造等领域有广泛的应用。实际环境的温度变化对精密仪器操作和控制有着非常大的影响,因此压电层合薄板建模过程中需要考虑热-电-弹的耦合作用。环境中多物理场耦合引发压电层合薄板的振动,关乎着结构的使用寿命,所以针对压电层合板的热-电-弹耦合问题进行非线性振动分析具有非常重要的实际工程意义。

  • 2021-07-01
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面向复杂路面的车道线智能检测方法研究

《国家车联网产业标准体系建设指南(智能网联汽车)》指出,智能网联汽车是是全球创新热点和未来发展制高点,其深度融合了汽车、电子、信息通信、道路交通运输等行业,是一个新型产业。智能网联汽车的智能驾驶技术在提高公路运输能力和减少交通事故方面发挥着关键作用。在智能驾驶技术中,环境感知系统是确保智能车的智能性、安全性的关键所在。而车道线检测技术作为智能车感知系统中的核心技术,是实现安全、自主驾驶的前提,也是研究的难点及技术核心。在工信部2016 年智能制造综合标准化与新模式应用项目“智能网联汽车系统及通信标准化研究与试验验证平台建设”(项目编号:2016ZXFB06002)和重庆市科技计划项目重点产业共性关键技术创新专项主题专项项目“ADAS 功能测试标准化制定与路试验证平台建设”(项目编号:cstc2015zdcyztzx60005)资助下,开展了面向复杂路况的车道线智能检测方法研究。论文的主要研究内容和创新点有

  • 2021-07-01
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实时工业以太网协议转换方法设计与实现

随着工业4.0以及智能制造的发展,生产现场的实时数据和生产管理的非实时数据需要在同一网络中传输,但是当前的工业以太网厂商提出的标准互不兼容,设备间无法直接实现互联,且无法与非实时数据共存。在这种情况下,时间敏感网络TSN(Time Sensitive Network)应运而生,打通了信息技术(IT)层与运营技术(OT)层,打造了工业现场设备互联互通的“一网到底”的新型工业网络架构。各工业以太网厂商都致力于将自身协议向TSN靠拢,保住市场份额。但是一些较小众的不使用标准以太网帧格式实时以太网技术,它们依赖专用通信芯片,无法直接与标准工业以太网融合,需要进行协议转换。本文针对此类非标准实时以太网的协议转换进行了相关研究。

  • 2021-07-01
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应力状态下涂层结构内超声传播及检测分析

增材制造核心技术及工业化应用对于推动智能制造,提升国家制造业创新能力具有重要意义。而如何准确量化增材制造技术成形后涂层内的残余应力,实现残余应力的精准无损检测是增材制造技术发展所面临的首要问题。本文为适应增材制造技术成形质量评估需求,在大量静载拉伸与压缩试验的基础上,以超声波无损检测为主要手段,结合等离子喷焊和激光熔覆等增材制造技术,研究了固体金属及其涂层结构材料内残余应力的超声波无损检测方法。主要包括以下研究内容

  • 2021-07-01
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采用双机器人的金属结构件弧焊工作站设计及应用研究

随着我国经济的高速发展,智能制造已然成为我国制造业转型升级的研究热点,工业机器人作为该领域中的重要组成部分,在制造业转型升级的过程中有着不可代替的作用。伴随着“中国制造2025”的不断推进,工业机器人产业得以快速增长。焊接机器人作为工业机器人中应用较为广泛的一种,不仅能够改善工人的劳动条件、确保产品的焊接质量和提高生产效率,还有助于提升企业的竞争力。本文针对金属结构件的组焊加工需求,在焊接机器人的基础上开发了一种双机器人双工位的焊接工作站。

  • 2021-07-01
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六自由度串联机械臂前瞻控制算法研究

近年来,工业智能制造的飞速发展对现代产业产生了极大的推动作用,串联机械臂作为工业制造领域的关键载体对航天、汽车等制造领域正起着越来越重要的作用。尽管国外的机器人技术相当成熟,但国内在串联机械臂运动控制算法研究方面仍存在一些不足,距离实际工程应用还有一段距离。为满足高速高精度运动需求,本文从拐角光顺、奇异位形规避、位姿速度前瞻以及速度同步规划四个方面展开研究,提出了一套满足实际应用的位姿前瞻和速度同步规划的运动控制算法,能保证较高的运行效率和轨迹精度。

  • 2021-07-01
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基于三维视觉的散乱零件抓取技术研究

机器人是工业现代化的重要组成部分,智能制造需要机器人提供强大的支撑。使用机器视觉能够提高机器人的灵活性,加强机器人的可操纵性,有助于实现机器人的智能化。目前,用于抓取的视觉信息可以来自于二维图像和三维点云,与二维图像相比较,三维点云还包括物体的深度信息,使得机器人的感知能力更加强大。虽然目前在某些场景下三维视觉发挥着作用,但还不能完全满足社会发展对生产自动化的要求。本课题针对散乱零件识别定位困难的问题,使用RealSense获取目标点云,通过点云分割和点云匹配等相关技术,获取零件位姿,并对抓取路径进行研究,最后结合实验进行验证。

  • 2021-07-01
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