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基于混合式控制结构的室外导航机器人研究

基于混合式控制结构的室外导航机器人研究

作者：冯玉伯天津理工大学

学位级别：硕士

智能移动机器人是机器人研究领域中的一个重要分支。其涉及一系列的相关研究领域,如传感器、执行器、动力、通信、控制理论、人工智能。机器人研究的目标是要开发出在现实世界中能够完成工作的机器人。移动机器人行为是通过改变其在现... 详细信息

智能移动机器人是机器人研究领域中的一个重要分支。其涉及一系列的相关研究领域,如传感器、执行器、动力、通信、控制理论、人工智能。机器人研究的目标是要开发出在现实世界中能够完成工作的机器人。移动机器人行为是通过改变其在现实世界中的状态,移动自身完成的,这就要求机器人可以感知外界的环境信息,并且能够解释感知到的信息。最终,移动机器人需要知道它要做什么,即为了实现特定的目标,需要将其所获得的环境信息和移动机器人自身可能的行为相互联系。这就要求移动机器人具有先进的控制结构,以实现智能控制。本文对基于混合式控制结构的移动机器人进行了较系统的研究。混合式控制结构主要由底层行为控制级和高层智能协商级构成。高层的命令可以传往下层,车体信息也可由下层传往上层。混合式控制系统的行为层和协商层分别在机器人本地控制器和远程控制器上加以实现,这样即满足了移动机器人高层控制策略、远程操作的要求,也满足了移动机器人底层控制实时性、自主决策的要求。本文利用UML语言描述了这种混合式控制系统的设计实现方法。分析了这种控制结构的功能要求,并在此基础上,将这种结构分解为若干相互独立、协作的对象。为移动机器人导航提供了先进的软件控制结构。为了使移动机器人适合远程操作,本文论述了J2EE (Java 2 Enterprise Edition,Java 2企业版)的三层体系结构,以及Web服务(Web Service)技术的应用系统构架,以一些应用实例如远程通信模块等的开发为例讨论了移动机器人遥操作平台的分析、设计与实现,并详细讨论了Web设计的应用、应用服务器中的EJB应用、服务器与控制器之间通讯时的Web服务技术应用。系统采用基于J2EE的三层体系结构的方式使得系统具有很强的伸缩性、通用性、兼容性和可操作性,每一层能够专注于特定的角色和功能。Web服务技术使得系统具有了跨语言平台性和扩展性。在移动机器人将协商层控制策略结合J2EE和Web服务技术,不仅综合了两项技术的优势,提高了平台的可升级和可移植的性能,而且可以将更多的精力集中在功能的设计上。

关键词：混合式控制结构移动机器人 UML J2EE

滚动轴承故障检测深度卷积稀疏自动编码器建模研究

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机械科学与技术 2018年第10期37卷 1566-1572页

作者：冯玉伯丁承君陈雪河北工业大学机械工程学院天津300130 天津通信广播集团有限公司天津300140

针对机械设备故障诊断大多采用有监督学习提取故障特征,而有标签数据难以获取的现状,提出一种在稀疏自动编码器中嵌入卷积网络的深度神经网络。利用希尔伯特和傅里叶变换实现机械设备振动时间序列向Hilbert包络谱的转换,通过卷积网络中... 详细信息

针对机械设备故障诊断大多采用有监督学习提取故障特征,而有标签数据难以获取的现状,提出一种在稀疏自动编码器中嵌入卷积网络的深度神经网络。利用希尔伯特和傅里叶变换实现机械设备振动时间序列向Hilbert包络谱的转换,通过卷积网络中多组卷积核自动学习谱空间数据的不同特征,保证了特征提取的自动化、全面性和多样性,稀疏自动编码器搜索具有正交性数据特征的低维表示,并使得编码后的数据具有很强的聚类特性,实现设备的自动故障诊断。通过对滚动轴承振动信号进行分析实验,证明该方法在设备故障诊断中具有去标签化、自动化、鲁棒性等特点。

关键词：稀疏自动编码器神经网络时间序列故障诊断机械设备

VMD和t-SNE相结合的滚动轴承故障诊断

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机械科学与技术 2020年第5期39卷 758-764页

作者：丁承君张良冯玉伯付晓阳河北工业大学机械工程学院天津300130

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... 详细信息

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。

关键词：变分模态分解 t分布随机邻域嵌入滚动轴承特征提取故障诊断

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基于物联网的机械故障检测仪设计

仪表技术与传感器 2018年第6期 33-38,44页

作者：丁承君冯玉伯高雪河北工业大学机械工程学院天津300130

针对工业现场多机械设备同时运行,故障检测点多,空间分布范围广,数据传输实时性要求高等特点,设计了一种基于物联网的故障检测仪。检测仪使用M287作为控制核心,STM32F103作为振动信号采集系统,16位精度的ADS86841DBT对振动信号进行模数... 详细信息

针对工业现场多机械设备同时运行,故障检测点多,空间分布范围广,数据传输实时性要求高等特点,设计了一种基于物联网的故障检测仪。检测仪使用M287作为控制核心,STM32F103作为振动信号采集系统,16位精度的ADS86841DBT对振动信号进行模数转换。其满足了振动信号采集高精度、高实时性的要求,支持温度、转速等多种信号的实时监测。故障检测仪以物联网为依托,实现了对多台机械设备分布式检测的功能。

关键词：物联网故障诊断在线监测机械故障 MQTT协议振动监测仪

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基于物联网和边缘计算的高校机房在线监测

计算机工程与应用 2018年第21期54卷 257-264页

作者：丁承君刘强冯玉伯高雪河北工业大学机械工程学院天津300130 泰华宏业(天津)机器人技术研究院有限责任公司天津300130

为了解决高校机房人力监管效率低、自适应调节能力差、机房能耗高等问题,通过分析高校机房监管现状,研究利用物联网对机房环境及能耗情况等进行远程自动监测;针对因物联网网络边缘设备量迅速增加而导致的泽字节(ZB)数据量,提出在高校分... 详细信息

为了解决高校机房人力监管效率低、自适应调节能力差、机房能耗高等问题,通过分析高校机房监管现状,研究利用物联网对机房环境及能耗情况等进行远程自动监测;针对因物联网网络边缘设备量迅速增加而导致的泽字节(ZB)数据量,提出在高校分布式机房监测系统中应用边缘计算的方法,并提出了机房物联网的架构模型和边缘计算模型,给出了机房热环境、能耗等关键参数的监测方法。针对机房监管、测试、使用和节能服务等环节,给出了相应的解决方案,为高校节能、机房安全提供了一种新思路。

关键词：物联网边缘计算高校机房 MQTT协议机房能耗

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生产线快速分拣系统形式化语言建模研究

生产线快速分拣系统形式化语言建模研究

天津市电子工业协会2018年年会

作者：崔世强冯玉伯天津通广专用设备有限公司

针对家电生产行业的生产线自动分拣系统,对生产线自动分拣系统的结构、运行机制进行分析和阐述。对其中的关键环节,自动分拣检测平台,从信息物理系统的角度,在形式化逻辑中引入时间因素,对生产线自动分拣检测平台进行建模,保证了信息系... 详细信息

针对家电生产行业的生产线自动分拣系统,对生产线自动分拣系统的结构、运行机制进行分析和阐述。对其中的关键环节,自动分拣检测平台,从信息物理系统的角度,在形式化逻辑中引入时间因素,对生产线自动分拣检测平台进行建模,保证了信息系统和物理系统在时序上的同步性以及信息系统的正确性。

关键词：信息物理系统自动分拣系统形式化语言流水线传感器

来源： cnki会议评论

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重型移载机器人结构优化设计研究

制造业自动化 2023年第8期45卷 113-118页

作者：丁承君李子涵冯玉伯河北工业大学机械工程学院天津300130 天津通信广播集团有限公司天津300143

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... 详细信息

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。

关键词：重型移载机器人配置方式拓扑优化多目标优化

基于参数优化VMD的齿轮箱故障特征提取方法

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机械传动 2020年第3期44卷 171-176页

作者：丁承君付晓阳冯玉伯张良河北工业大学机械工程学院

为解决齿轮箱故障振动信号信噪比低、故障特征提取难的问题,提出了基于参数优化变分模态分解(VMD)的齿轮箱故障特征提取方法。首先,以分解结果的局部极小包络熵最小为目标,利用果蝇算法搜寻VMD分解参数K和α的最优组合;将原始信号分解... 详细信息

为解决齿轮箱故障振动信号信噪比低、故障特征提取难的问题,提出了基于参数优化变分模态分解(VMD)的齿轮箱故障特征提取方法。首先,以分解结果的局部极小包络熵最小为目标,利用果蝇算法搜寻VMD分解参数K和α的最优组合;将原始信号分解成若干IMF分量,从中选择包络熵较小的分量进行信号重构,并对重构信号进行包络解调运算,从重构信号的包络谱中提取故障频率特征。结果表明,利用此方法对实测信号进行处理,成功降噪、提取齿轮箱故障特征,并且比利用经验模态分解方法降噪效果更好,提取的故障特征更加明显。

关键词：变分模态分解参数优化果蝇优化算法齿轮箱故障特征提取

基于云平台的远程诊断与在线监测系统架构研究

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