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基于模糊控制的机械臂故障识别改进

自动化技术与应用 2024年第8期43卷 20-23页

作者：王晶晶烟台黄金职业学院机电工程系山东烟台265401

设计一套有效的故障检测与识别程序,是维护机器人机械臂健康、保证操作安全运行的必要条件。为了解决机器人机械臂故障检测和误差识别困难的问题,提出一种基于ARX-Laguerre模糊控制的鲁棒性观测器混合故障识别方法。将Takagi-Sugeno(T-S... 详细信息

设计一套有效的故障检测与识别程序,是维护机器人机械臂健康、保证操作安全运行的必要条件。为了解决机器人机械臂故障检测和误差识别困难的问题,提出一种基于ARX-Laguerre模糊控制的鲁棒性观测器混合故障识别方法。将Takagi-Sugeno(T-S)模糊算法应用于ARX-Laguerre检测中,以提升故障判断的性能,扰动机械臂操纵。仿真结果表明,ARX-Laguerre算法、PI观测技术、滑动估计方法和T-S模糊方法具有收敛速度快、精度高等优点。通过机器人执行器测试该方法的有效性,表明该算法的先进性及可用性。

关键词：故障检测与识别 ARX-Laguerre模糊控制 T-S模糊算法 PI观测技术

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灰飞虱自动识别计数方法研究

中国农机化学报 2024年第7期45卷 166-171页

作者：程麒文邱白晶日照职业技术学院机电工程系山东日照276826 江苏大学农业工程学院江苏镇江212013

为更精确地施药,提供可靠的虫量数据,提出一种基于图像识别技术的灰飞虱数量计算方法。设定由拍摄距离和相机调节倍数组成三组拍摄条件,融合区域面积、区域圆度和边界直径三个参数组合构成识别计数模型,利用边缘检测和区域填充完成图像... 详细信息

为更精确地施药,提供可靠的虫量数据,提出一种基于图像识别技术的灰飞虱数量计算方法。设定由拍摄距离和相机调节倍数组成三组拍摄条件,融合区域面积、区域圆度和边界直径三个参数组合构成识别计数模型,利用边缘检测和区域填充完成图像中的个体提取,每组条件下分别计算5张单个长翅和短翅的参数值作为标准。拍摄条件相同的情况下,分别计算4张相互独立和4张有轻微连接的灰飞虱的计数图像,将每个区域的结果比对参数标准值范围,如果三个参数均在范围内,则输出1;至少有一个参数不符合,重新计算该区域面积和边界直径,当同时符合标准值的2倍时,输出2。试验结果表明:灰飞虱全为独立的图像中,有8张相对错误率为0%,3张小于10%,1张为13.3%;轻微连接的图像中,有2张相对错误率为0%,6张小于10%,4张为10%~25%,能满足灰飞虱数量的自动计算。

关键词：灰飞虱自动识别计数区域面积区域圆度边界直径

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深度学习的实例分割技术研究进展

机电工程技术 2024年第8期53卷 1-6页

作者：孙鹏孙传聪徐要要邹田甜吴翠杨甄珍山东药品食品职业学院医疗器械系山东威海264200

近年来,深度学习在计算机视觉领域中的应用成效显著,新的深度学习方法和深度神经网络模型不断涌现,算法性能被不断刷新,基于深度学习的图像实例分割方法取得了跨越性进展,已成为处理图像的有力工具。为更好地促进深度学习实例分割算法... 详细信息

近年来,深度学习在计算机视觉领域中的应用成效显著,新的深度学习方法和深度神经网络模型不断涌现,算法性能被不断刷新,基于深度学习的图像实例分割方法取得了跨越性进展,已成为处理图像的有力工具。为更好地促进深度学习实例分割算法的研究发展,对该领域的研究进展做了系统的梳理总结。首先,根据图像实例分割方法的过程和特征,分别从两阶段和单阶段的角度介绍对基于深度学习的图像实例分割研究进展;随之,介绍常用的评价指标;最后,结合实例分析分割技术当下存在的不足,提出可行的解决方案,并展望了实例分割技术的发展未来。

关键词：计算机视觉实例分割深度学习图像分割评价指标

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砂-结构界面剪切机理及细观行为演化研究

水利水电技术（中英文） 2024年第7期55卷 186-196页

作者：马永明郭聚坤王瑞左珅李晋魏道凯山东交通学院交通土建工程学院山东济南250357 山东交通职业学院公路与建筑系山东潍坊261206 长安大学公路学院陕西西安710064 宁夏大学土木与水利工程学院宁夏银川750021

【目的】粗糙度和粒径是影响砂土地基桩侧摩阻力的关键因素,探究其对界面宏观力学特性和细观剪切机理的影响具有重要意义。【方法】利用改进的直剪设备,研究了考虑结构物表面纹理宽度与颗粒粒径影响的钢-砂界面宏观剪切性状和内在变化机... 详细信息

【目的】粗糙度和粒径是影响砂土地基桩侧摩阻力的关键因素,探究其对界面宏观力学特性和细观剪切机理的影响具有重要意义。【方法】利用改进的直剪设备,研究了考虑结构物表面纹理宽度与颗粒粒径影响的钢-砂界面宏观剪切性状和内在变化机理,借助PFC软件研究了界面细观行为演化规律。【结果】结果表明:细砂和中砂粒组的界面峰值剪切应力随纹理宽度增大而增加,粗砂粒组则呈现先增加后减小的变化规律;在纹理宽度与砂粒径的不同相对尺寸关系下,界面剪切机理与砂-砂剪切、颗粒-纹理嵌锁作用及纹理棱角阻碍作用密切相关;光滑界面的摩擦角随粒径增大而减小,粗糙界面的摩擦角基本与粒径成正比例关系;配位数和受界面剪切影响的颗粒范围随粒径的增大而增加,粒径较大的砂颗粒在试验中后期的界面处出现力链断裂现象。【结论】纹理的设计能够显著提升界面抗剪强度,具有粗糙纹理的桩表面更有利于中、粗砂地基桩基承载力的发挥。

关键词：钢砂粒径纹理剪切机理细观行为力学性能变形

挤压力对GO-CF混杂增强复合材料形状记忆性能的影响

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炭素技术 2024年第4期43卷 35-42页

作者：郑武强王浩马玉钦韩玉朋虢海银河南水利与环境职业学院机电工程系河南郑州450008 长安大学工程机械学院陕西西安710064 西安电子科技大学机电工程学院陕西西安710126

探究不同挤压力对GO-CF混杂增强复合材料形状记忆性能的影响,采用真空浸渗热压成型工艺,分别在0.3~0.9 MPa挤压力下制备了7组形状记忆复合材料,并对其浸渗规律、形状变形区微观机理、固定率、回复率、回复力及回复时间进行分析。实验结... 详细信息

探究不同挤压力对GO-CF混杂增强复合材料形状记忆性能的影响,采用真空浸渗热压成型工艺,分别在0.3~0.9 MPa挤压力下制备了7组形状记忆复合材料,并对其浸渗规律、形状变形区微观机理、固定率、回复率、回复力及回复时间进行分析。实验结果表明:随着挤压力的增加,固定率、回复率和最大回复力呈现出先增加后减小的趋势,而回复时间则呈先减小后增加的趋势。在0.7 MPa的挤压力下,GO-CF混杂增强复合材料具备理想的浸渗效果,且具备良好的形状记忆性能,固定率为99.68%,回复率为99.31%,最大回复力为7.5 N。过小或过大的挤压力会导致浸渗效果不佳、基体团聚、基体与纤维的结合性能下降。

关键词：挤压力炭纤维复合材料氧化石墨烯形状记忆微观组织

基于离散小波域深度残差学习的矿区遥感图像增强算法

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金属矿山 2024年第4期 215-220页

作者：李亦珂王春梅山西机电职业技术学院信息工程系山西长治046011 山东航空学院信息工程学院山东滨州256600

实现矿区遥感图像增强处理,有助于提升后续图像判别以及相关监测分析效率。以往矿区遥感图像增强一般采用滤波、灰度变换等方法,往往会导致图像大量细节信息丢失,在很大程度上影响了后续判读分析。近年来,深度学习方法逐步应用于图像增... 详细信息

实现矿区遥感图像增强处理,有助于提升后续图像判别以及相关监测分析效率。以往矿区遥感图像增强一般采用滤波、灰度变换等方法,往往会导致图像大量细节信息丢失,在很大程度上影响了后续判读分析。近年来,深度学习方法逐步应用于图像增强处理,但该方法很大程度上依赖于模型设计和参数合理取值,需要进行大量的试验和优化方可取得理想效果。将深度学习方法(Deep Learning,DL)与离散小波变换(Discrete Wavelet Transform,DWT)相结合,提出了一种基于离散小波域深度残差学习的矿区遥感图像增强算法。首先将图像进行单级二维离散小波变换,得到4个子带;然后将4个子带系数输入深度学习残差网络,预测相应的残差图像增加4个子带图像和残差图像作为二维小波变换的新子带;最后通过二维离散小波逆变换得到增强图像。试验结果表明:所提算法相对于直方图均衡化和超分辨率重建等方法而言,无论在图像视觉效果以及峰值信噪比、结构相似性、均方误差等评价指标上都具有较好优势,反映出将离散小波变换与深度学习方法相结合,有助于提升矿区遥感图像视觉效果,方便后续图像解译判读工作。

关键词：矿区遥感图像离散小波变换深度学习图像增强

新型电动清雪破冰车除雪破冰机构优化设计与分析研究

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机械设计与制造工程 2024年第9期53卷 28-32页

作者：方春慧马士伟烟台汽车工程职业学院机电工程系山东烟台265500

设计了一种新型电动清雪破冰车除雪破冰机构,通过执行操纵机构对其除雪机构、破冰机构进行控制,采用螺杆机构使除雪铲摆动,方便将冰雪清除到道路两侧,破冰棒可以清除路面的结冰和压实的积雪。除雪机构与破冰机构既可以同时工作,也可以... 详细信息

设计了一种新型电动清雪破冰车除雪破冰机构,通过执行操纵机构对其除雪机构、破冰机构进行控制,采用螺杆机构使除雪铲摆动,方便将冰雪清除到道路两侧,破冰棒可以清除路面的结冰和压实的积雪。除雪机构与破冰机构既可以同时工作,也可以单独工作。对除雪铲、破冰钉、破冰支架等重要零部件进行了位移和应力分析,并对除雪机构、破冰机构工作时的状态进行了分析研究。

关键词：除雪机构破冰机构优化设计

基于增广点最小二乘拟合的增材制造设备位置误差建模与补偿策略

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机电工程 2024年

作者：刘洁赵训茶王文文山东劳动职业技术学院智能制造系

针对广泛存在的增材制造成型产品几何与尺寸精度缺陷问题，提出了一种基于校准样件增广点实测数据与最小二乘拟合方法的增材制造设备位置误差建模与补偿策略。首先，以广泛应用的熔丝成型设备为原型，搭建了增材制造成型试验台，制造了... 详细信息

针对广泛存在的增材制造成型产品几何与尺寸精度缺陷问题，提出了一种基于校准样件增广点实测数据与最小二乘拟合方法的增材制造设备位置误差建模与补偿策略。首先，以广泛应用的熔丝成型设备为原型，搭建了增材制造成型试验台，制造了用于建立增材制造成型设备位置误差的阶梯型金字塔校准试样集群，并采用精密坐标测量仪对试样各级台阶水平面中心点（增广点）位置以及相对竖直面的距离进行了测量；然后，基于实测数据与运动链-误差传递关系，采用低阶多项式对设备位置误差进行了表征，利用最小二乘拟合对误差模型的参数进行了估计，并根据估计参数的显著性水平，对初始误差模型进行了优化；最后，基于优化后的模型对成型件立体光刻文件进行了修正，实现了增材制造设备的位置误差补偿，提出了简要的尺寸补偿方法，并采用了新的校准式样集群与实际零件制造验证所提误差模型和补偿方法的有效性。研究结果表明：相较于未采用误差补偿制造的校准试样集群与实际零件，采用设备位置误差补偿后的成型产品最大位置误差均可控制在300 μm以下，采用设备位置和尺寸误差补偿后，所制造的实际零件关键特征的最大相对尺寸误差为-2.4%，能够较好地满足实际工程需求，说明了误差模型和补偿方法的有效性。

关键词：误差补偿增材制造增广点最小二乘拟合几何精度尺寸补偿运动链

基于自适应Wiener去噪与优化匹配追踪算法的微弱故障诊断方法

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机电工程 2024年

作者：王红玉卜令瑞邢海燕山东劳动职业技术学院信息工程系

为了准确地诊断出旋转机械的早期微弱故障，在分析信号特点的基础上，采用自适应Wiener滤波去除信号中的随机冲击干扰，并提出了一种基于优化匹配追踪算法的微弱故障特征提取方法。首先，分析了旋转机械早期微弱故障信号特点，在短时Wie... 详细信息

为了准确地诊断出旋转机械的早期微弱故障，在分析信号特点的基础上，采用自适应Wiener滤波去除信号中的随机冲击干扰，并提出了一种基于优化匹配追踪算法的微弱故障特征提取方法。首先，分析了旋转机械早期微弱故障信号特点，在短时Wiener滤波中引入了窗长自适应策略，去除了早期微弱故障信号的随机冲击干扰，保留了故障信号中的有用分量；然后，分析了当前匹配追踪算法中算法迭代门限值在重构精度中存在的不足，设计了基于相邻残差的匹配追踪算法鲁棒终止条件，有效提高了故障信号的重构精度和重构信号质量；最后，将优化的匹配追踪算法应用于微弱故障特征提取中，实现了对微弱信号中强特征信号的提取目的。研究结果表明：采用自适应Wiener滤波可以有效去除信号中的随机干扰，且保留信号中的周期性故障信号；优化匹配追踪算法重构信号包络谱中的特征频率160 Hz及其倍频凸显，在其他频段的信号能量几乎为0，这意味着该方法能够准确判断出故障类型。与传统Wiener去噪和匹配追踪算法相比，自适应Wiener去噪和优化匹配追踪算法在微弱故障提取中具有可行性和优越性。

关键词：旋转机械自适应Wiener去噪匹配追踪算法微弱信号故障诊断鲁棒终止条件信号包络