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中国矿业 2023年第1期32卷 82-88页

作者：史光亮马祺杰王海燕张宁波李波中煤华晋集团有限公司王家岭矿山西运城043300 中国煤炭科工集团太原研究院有限公司山西太原030006 山西天地煤机装备有限公司山西太原030006 中煤(天津)地下工程智能研究院有限公司天津300131

生产、装配、碰撞或磨损都会造成锚护机器人末端精度降低,负载工作导致机身变形也会影响末端精度,为降低锚护机器人锚钻误差,高精度完成井下打孔、对孔、支护任务,本文提出了一种由麻雀算法改进bp神经网络(ssa-bp算法)的误差补偿方法。... 详细信息

生产、装配、碰撞或磨损都会造成锚护机器人末端精度降低,负载工作导致机身变形也会影响末端精度,为降低锚护机器人锚钻误差,高精度完成井下打孔、对孔、支护任务,本文提出了一种由麻雀算法改进bp神经网络(ssa-bp算法)的误差补偿方法。首先,利用旋量法搭建误差模型,并采用虚拟样机验证误差模型的正确性;其次,搭建末端位姿误差预测模型,实现对误差的预测和补偿;最后,通过ssa-bp算法、bp算法和PSO-bp算法三种补偿法的对比仿真,证明了ssa-bp算法的补偿精度更高、稳定性更好。经过试验验证,锚护机器人末端误差可降至10 mm以下,精度提高了80%。由此可知,ssa-bp算法在锚护机器人误差补偿方面有着优秀的准确性、优越性和可行性,为矿山安全开采提供了高效保障。

关键词：锚护机器人旋量误差模型误差补偿 ssa-bp算法

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基于ssa-bp与CSO算法的湿式制动器带排转矩参数优化及试验测试

基于SSA-BP与CSO算法的湿式制动器带排转矩参数优化及试验测试

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作者：王帅北京建筑大学

学位级别：硕士

湿式制动器由于其具有散热效果好、制动性能稳定、制动力矩大等优点,被广泛的应用于重型车辆上。但湿式制动器在非制动高速旋转时,会产生带排转矩,造成带排功率损失。这将影响传动机构的传动效率,并对制动器使用寿命产生重要影响。因此... 详细信息

湿式制动器由于其具有散热效果好、制动性能稳定、制动力矩大等优点,被广泛的应用于重型车辆上。但湿式制动器在非制动高速旋转时,会产生带排转矩,造成带排功率损失。这将影响传动机构的传动效率,并对制动器使用寿命产生重要影响。因此,针对湿式制动器的带排转矩进行优化设计有着重要的实际工程应用价值。本文针对非制动工况下的湿式制动器,运用数值模拟的方法对湿式制动器带排转矩的影响因素进行分析,利用麻雀搜索算法(ssa)的全局寻优能力对bp神经网络进行改进,建立了基于ssa-bp神经网络的湿式制动器带排转矩模型。以湿式制动器的工况参数作为优化设计变量,带排转矩最小作为目标函数,利用鸡群算法对模型进行优化设计,得到带排转矩最小的制动器工况参数组合,并通过试验进行验证。本文主要的研究内容包括:(1)运用Solid works和Ansys Workbench软件对湿式制动器摩擦副进行参数化建模,进行数值模拟分析,对比仿真结果和试验结果,验证了数值模拟的准确性和合理性。并通过数值模拟对影响湿式制动器带排转矩的工况参数进行分析,获得各工况参数与带排转矩的作用关系。根据试验测试方案,建立不同的参数组合模型,并对每组模型进行数值模拟,完成神经网络训练所需数据集的获取。(2)通过建立不同隐含层层数与节点数的bp神经网络模型,对比发现,在隐含层为11-9时,带排转矩bp神经网络模型能够达到最佳的预测性能。为了进一步提升模型的精准度,运用麻雀搜索算法对bp神经网络进行优化,建立了基于ssa-bp算法的带排转矩模型,预测结果表明,该模型的拟合相关系数能达到0.993,与数值模拟值相比,平均误差为0.0785Nm,最大误差不超过1.4Nm。将该模型与其它回归模型和机器学习模型进行对比,发现该模型在训练集和测试集的拟合相关系数都优于其余模型,预测精度也远高于其余模型。(3)将湿式制动器带排转矩作为目标函数,工况参数作为设计变量,建立了带排转矩优化数学模型,并基于ssa-bp带排转矩预测模型,运用鸡群算法对带排转矩进行优化求解,将求解得到的优化后带排转矩与优化前进行对比,优化后带排转矩最大值减小了15.82634Nm,平均值减小了8.5315Nm;带排功率损失最大值降低了8.28604KW,平均降值低了4.46675KW。实现了降低带排转矩,减小功率损失的目的。(4)借助摩擦元件高速带排试验系统进行了带排转矩测量试验,试验结果分析与数值模拟方法分析结果比较吻合,对优化工况进行了试验验证,试验结果表明在优化后的工况下,带排转矩为全局最小值0.52Nm,相比全部工况下的带排转矩平均值,减小了8.6Nm,最大值减小了17.98477Nm。功率损失平均值降低了4.5026KW,最大降值低了9.41611KW。验证了该优化结果的准确性和可靠性。

关键词：湿式制动器带排转矩 ssa-bp算法 CSO算法参数优化

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基于机器视觉的火箭贮箱焊缝射线检测

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无损检测 2024年第7期46卷 1-6页

作者：王堃陈惠风王金明王飞周愿愿李光保上海航天精密机械研究所上海201600 哈尔滨工业大学机电工程学院哈尔滨150001

针对当前火箭贮箱焊缝采用工业机器人作为射线检测系统的执行机构,通常按照“示教-再现”进行既定轨迹运动,不能适应小批量多品种的柔性与智能生产线的问题,将伺服机构、图像处理技术与智能机器人相结合,采用基于图像的视觉伺服控制(IB... 详细信息

针对当前火箭贮箱焊缝采用工业机器人作为射线检测系统的执行机构,通常按照“示教-再现”进行既定轨迹运动,不能适应小批量多品种的柔性与智能生产线的问题,将伺服机构、图像处理技术与智能机器人相结合,采用基于图像的视觉伺服控制(IBVS)方法反馈当前图像特征信息,与期望图像特征进行对比形成图像特征偏差,再基于ssa-bp的控制方法,将得到的特征误差用于火箭贮箱焊缝检测中的焊缝位置误差补偿,以提高射线检测系统的作业精度。最后通过试验,验证了该方法具有良好的自适应性和鲁棒性。

关键词：射线检测视觉伺服图像处理 ssa-bp算法位置补偿

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多关节机器人的误差分析及补偿研究

多关节机器人的误差分析及补偿研究

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作者：马祺杰湖南工业大学

学位级别：硕士

机器人已经不再局限于工业生产,而是出现在了更多的应用领域。机器人技术已经成为衡量一个国家制造水平和科技水平的重要标志。精度对机器人运动的稳定性、准确性和可靠性具有重大影响,已经成为比较机器人性能好坏、衡量机器人技术的关... 详细信息

机器人已经不再局限于工业生产,而是出现在了更多的应用领域。机器人技术已经成为衡量一个国家制造水平和科技水平的重要标志。精度对机器人运动的稳定性、准确性和可靠性具有重大影响,已经成为比较机器人性能好坏、衡量机器人技术的关键指标。由此,研究并提高机器人的末端位姿精度是很有必要的。本文以提高多自由度机器人末端执行器运动精度为目的,以REBot-V-6R机器人为例开展了相关研究。在建立系统误差模型的基础上,提出了基于智能算法的位姿误差补偿新方法。并且进行了matlab软件和Adams虚拟平台联合仿真。主要研究内容和结论归纳如下:1)根据机器人的运动学原理,对多自由度机器人位姿进行分析。使用旋量理论对机器人进行正向运动学建模和逆向运动学解求取,推导出机器人相对应的名义运动学几何参数。进而得到机器人末端位姿的转换公式。2)在运动学模型的基础上,加入对机器人末端位姿精度影响最大的三种误差因素,即关节轴线位置误差、关节轴线方向误差和关节角度误差。通过误差旋量建立系统误差模型,并用Adams虚拟平台进行仿真验证,确定了误差模型的有效性和准确性。3)对误差进行了灵敏度分析,指出了对末端精度影响较大的误差和关节,为机器人的设计和装配提供了理论依据。4)本文使用神经网络算法对机器人末端位姿进行误差补偿。先是设计了合适的bp神经网络,然后使用粒子群算法对它进行了改进,即PSO-bp算法。用这两种算法进行误差补偿仿真实验,仿真后可知bp法补偿后预测误差值在0.09mm～0.2mm之间,PSO-bp法补偿后预测误差值在0.01mm～0.024mm之间,由此可知改进后的bp神经网络误差补偿的效果更好。考虑到PSO-bp算法收敛速度慢等缺点,提出用一种新的群智能搜索算法(麻雀算法)来改进bp神经网络,即ssa-bp。仿真后求得的补偿后误差值在-4.8×10～-3.4×10mm之间。由此可知,ssa-bp算法进行误差补偿的效果更好。

关键词：机器人旋量运动学模型误差补偿 ssa-bp算法

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