为研究混合工况下泵马达对履带特种车辆转向性能的影响规律,构建了混合工况泵马达性能评估模型,求解了不同泄漏位置的外特性方程,计算了关键性能参数如容积效率和泄漏流量,并结合转向动力学模型分析了不同工况下泵马达性能的变化。模型实现了复杂工况下泵马达内部关键性能参数的计算,为特种车辆转向性能评估提供了理论基础。结果表明,泵马达退化显著影响转向性能,液压系统泄漏流量增大和容积效率下降时,中心转向时间和转向半径增加。在动态转向工况下,转向性能与泄漏流量和容积效率呈现非线性关系。混合工况泵马达模型有助于提高泵马达对特种车辆转向性能评估的准确性和适用性,为车辆转向系统的优化提供参考。

针对绿色分布式异构柔性作业车间调度问题(Green Distributed Heterogeneous Flexible Job shop Scheduling Problem,GDHFJSP),提出了基于竞争构架深度Q网络算法(Dueling Deep Q-Network,Dueling-DQN)的协同进化算法(Dueling-DQNCE),以最小化最大完工时间和最小化总能耗为目标,选择Pareto前沿解,获得优质的解决方案。首先,在该算法的初始化阶段提出了两种初始化种群方法,有效改善初始解种群的质量。其次,在解码阶段使用活动调度方案能更全面地探索解空间,获取高质量的解。针对多目标问题,提出了快速比较法,能快速高效地得到Pareto前沿解。接着,提出了10种基于知识驱动的邻域搜索策略,并使用Dueling-DQN智能学习来为每个解选择合适的局部搜索策略,加快种群的收敛速度。为了验证Dueling-DQNCE的有效性,将Dueling-DQNCE与文献中最先进的基于深度Q网络的协同进化算法(Co-Evolution with Deep-Q-network,DQCE)在20个算例上进行比较。计算结果表明,Dueling-DQNCE在计算资源和解质量上都优于DQCE,验证了所提出算法的有效性和优越性。

为求解多目标动态作业车间调度问题,在调度环境规模可变的情况下满足制造车间的实时调度需求,提出一种将近端策略优化(Proximal Policy Optimization,PPO)与GoogLeNet结合的方法即GLN-PPO。使用多维矩阵构造调度问题的状态空间,设计基于多种优先级规则的动作空间以及多目标奖励函数。为验证所提算法的有效性,分别在基于公共算例的静态公共环境、基于实际算例的静态实际环境和动态实际环境中训练并测试算法的性能。实验结果表明,与遗传算法相比,GLN-PPO能够提供高质量调度结果,满足企业的实时调度要求并且能够灵活应对规模可变的调度环境。

为提高机器人打磨的精度和效率,提出了一种基于三维视觉的机器人打磨路径规划方法。首先,利用结构光相机获取工件表面点云数据,通过RANSAC算法去除背景,并采用点云切片算法划分行间距。随后,使用Douglas-Peuker算法对路径点进行抽稀,并基于直接估计法计算法线,从而生成精确的打磨路径。为了实现稳定的力跟踪,设计了一种自适应变阻抗控制策略。通过MATLAB Simulink仿真平台,对比了PID控制方法、恒阻抗控制方法和自适应变阻抗控制方法在平面、弧面和复杂曲面环境下的性能。仿真结果表明,所提出的自适应变阻抗控制方法在力跟踪精度和响应速度方面均优于传统方法。在模拟打磨实验中,搭建了基于FANUC M-10ia/12型机器人和CX5020-0111控制器的打磨系统。实验验证了该方法在不同形状工件表面的有效性,尤其在复杂曲面环境中表现突出。

折弯型抗侧滚扭杆装置的刚度计算是抗侧滚装置设计的关键环节之一,关系到抗侧滚扭杆装置的空间布置、安装方式及结构形式。利用能量守恒原理建立了考虑折弯半径、折弯角度、扭臂长度、橡胶关节刚度和支撑衬套刚度等所有关键参数在内的系统侧滚角刚度计算模型,并基于某型折弯型抗侧滚扭杆装置结构对折弯型抗侧滚扭杆装置的侧滚角刚度进行了实例分析,结合台架试验对系统侧滚角刚度进行了验证,试验结果表明:系统侧滚角刚度计算模型可靠性高,计算值与试验值的误差仅为3 %。最后,利用系统侧滚角刚度计算模型对关键尺寸参数、橡胶关节刚度等侧滚角刚度的影响因素进行了探究。

为了提高汽车电子机械制动系统的动态响应特性及可靠性,在分析了电子机械制动系统工作原理的基础上,使用Matlab/Simulink和AMESim软件分别建立了永磁同步电机磁场定向控制仿真模型和机械执行机构物理模型,提出了基于期望夹紧力的转角预测前馈和模糊PID反馈的闭环控制策略。基于AMESim与Matlab/Simulink软件搭建联合仿真平台,采用阶跃信号、方波信号和梯形信号分别模拟车辆紧急制动、频繁制动和常规制动工况,进行仿真对比分析,验证了该夹紧力闭环控制策略的有效性。仿真结果表明,相比传统方法,该策略显著提高了系统的动态响应速度和控制精度。

为了解决目前研究大多集中于控制器标定相关硬件、通信协议和上位机软件的开发,过于依赖利用经验进行人工手动标定参数,缺少自动优化标定的问题,首先通过正交试验设计,选取了对试验指标影响度较大的控制参数,将其作为后续自动优化标定系统的输入因子;其次构建了组合优化算法对关键参数进行优化,采用MicroAutoBox、Isight和MATLAB/Simulink等软/硬件结合的方式,设计了自动优化标定平台;最后通过台架试验验证搭建了新能源汽车自动优化标定台架,相较于人工标定,标定时间缩短了74.86 %,实现了标定过程的高效化和自动化。在目标工况下,通过优化标定后,百公里电耗相较于自动优化标定前降低了4.3 %。

排气系统挂钩悬挂位置选取不准确极易导致汽车行驶过程中产生异响及振动,准确地选取排气系统挂钩悬挂位置极为重要。根据排气系统振动模态提取的挂钩悬挂位置,加权后采用均方根值(Root Mean Square,RMS)法进行数据处理,得到振动模态位移的均方根值法排气系统挂钩悬挂点布置。将采用平均驱动自由度位移(Average Driving Degree Of Freedom Displacement,ADDOFD)法得到的排气系统挂钩悬挂位置与采用均方根值法得到的悬挂位置进行对比验证。研究结果表明,使用均方根值法得到的排气系统挂钩悬挂位置在SUV上更加有效;均方根值法布点效率高于平均驱动自由度位移法,缩短了设计周期。

为提高分布式驱动电动汽车在不同转向工况下的行驶稳定性,协调车轮之间的转速差控制,设计了一种复合转速控制和滑移率控制的差速转向控制策略。首先,研究最佳滑移率和路面附着系数之间的关系,拟合二者关系式,通过控制使其始终处在最佳滑移率附近;然后,通过模糊控制器匹配实际横摆角速度与理想横摆角速度差值、实际质心侧偏角和理想质心侧偏角差值和车速为输入,输出为2种方法的协调系数,在稳定状态下,基于转速控制,通过滑模变结构控制实现转速的期望跟踪,在不稳定状态下,基于滑移率控制,通过滑模变结构控制计算附加横摆力矩,并利用单双轮切换控制器实现力矩分配控制;最后,通过仿真进行验证,结果表明,在高速低附着工况下,相比于单一控制方法,该控制策略使横摆角速度峰值和质心侧偏角峰值最大分别减小了37.96 %和52.82 %,极大地提高了汽车的操纵稳定性。

废旧机械产品广义生长再制造,是实现从废旧机械产品到性能提升、功能拓展或恰当重用的多层级多粒度再制造过程。针对废旧机械产品广义生长再制造可行产品集合种类众多,导致其产品信息繁杂、信息联系较差,影响废旧机械产品及其零件再制造目标产品检索与选择效率及准确性的问题,提出一种基于融合语义信息的废旧机械产品信息建模方法。综合考虑废旧机械产品中零件的关联关系以及零件本身的材料、结构和失效等信息,融合语义信息和拓扑图论,将影响广义生长再制造选择的产品信息进行准确描述与整合,形成产品信息图。通过对零件的检索,对比所提产品信息模型与常见信息模型,验证了模型的有效性。

针对单一小孔节流气体静压轴承承载力及静刚度低的问题,引入三角形、矩形和梯形这3种截面形式节流槽形成复合节流方式,以气体推力轴承为研究对象,建立不同截面形式节流槽与小孔复合节流下气膜特性模型;采用FLUENT软件进行仿真计算,得到气体推力轴承的承载力、静刚度和出口流量,在此基础上分析节流槽截面形式、节流槽截面积和供气压力等参数对复合节流气体推力轴承静特性的影响。结果表明:节流槽能够有效增加轴承的承载力、静刚度和出口流量;不同截面形式节流槽对轴承的静特性影响有所差异,低气膜厚度时梯形截面节流槽表现出更好的承载力、静刚度和出口流量;在一定范围内,随着节流槽截面积的增加,轴承的承载力、静刚度和出口流量呈现先增大后减小的趋势;供气压力对节流槽复合节流气体推力轴承的静特性有较大影响,随着供气压力的增加,轴承的承载力、静刚度和出口流量不断提高,但轴承承载力和静刚度的提高幅度逐渐减缓。

随着机器视觉技术的快速发展,智能焊接技术在机械制造领域中的应用越来越广泛。通过结构光相机建立三维模型,开发出无需示教的机器人自主焊接方法,可在铸钉辊的复杂几何轮廓上实现高精度焊接路径的自动生成。首先,对三维重建之后的点云使用曲面拟合、直通滤波、区域生长和边缘提取等算法进行分割和预处理。然后,对陶瓷柱的边缘点云和质心建立数学模型,获得焊接点位。最后,使用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)算法,对三维空间中的焊接点位进行最优路径求取,并自主规划出整个曲面工件的焊接路径,样本数据显示,系统整体误差小于0.5 mm。工程试验结果表明,焊缝外观无明显缺陷,满足铸钉辊活性气体保护电弧焊(Metal Active Gas arc welding,MAG焊)工艺的自主焊接生产需要。该结果对具有一定曲面的铸钉辊表面自主堆焊工程应用具有一定的指导意义和参考价值。

针对工业机械臂轴孔装配过程中孔零件易被遮挡导致模型不确定性,从而难以准确估计其孔位姿的问题,提出一种改进YOLOv8模型与自适应无迹卡尔曼滤波的孔位姿估计方法(简称SHUK-SVSF算法)。首先,为了减小孔零件被遮挡部分的响应损失,将SEAM模块引入至YOLOv8模型颈部的输出层,以提高孔位置的检测精度;其次,设计一种基于Sage-Husa算法的自适应无迹卡尔曼滤波(SHUK),实时调整测量噪声协方差矩阵,以增强动态环境下孔位姿的估计精度;最后,在无迹卡尔曼中采用变结构增益,结合无迹卡尔曼滤波的精确性和平滑变结构的稳定性,进一步提升孔位姿估计性能。实验证明:改进的YOLOv8方法在遮挡场景中表现出较高的检测精度,而所提出的SHUK-SVSF算法在满足机械臂轴孔装配过程中的视觉引导下实时性要求的同时,能够在模型不确定性条件下实现高精度﹑鲁棒的孔位姿估计。

针对检测高反光金属加工尺寸、加工精度和表面质量等的表面视觉检测光学系统的最佳光源位置参数,提出了基于非成像光学理论的光学系统优化设计模型,并根据光照度均匀性原则和田口试验设计方法,通过调整光源位置参数(光源的照射角、光源的倾斜角和2个光源之间的距离),对高反光金属表面视觉检测光学系统进行优化设计。研究结果表明,在最佳光源位置参数下,视场成像平面内光照度分布的均匀度和标准偏差分别为88.89 %和0.036 2,结合成像实验结果可知,最佳光源位置参数下高反光金属表面的光照度均匀性较好,有助于高反光金属表面视觉检测的高品质成像,为高反光金属表面视觉检测精度的提升提供技术支撑。

针对金刚石刀刃缺陷特征差异大、缺陷样本少的问题,提出了一种基于改进U-Transformer特征重建模型的金刚石刀刃异常检测算法。该方法仅需使用正常样本训练即可完成异常区域的检测与定位。首先,利用冻结的预训练深度卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)模型提取多尺度融合特征,放大正常图像与异常图像的差异;然后,构建基于U型Transformer结构的编码器-解码器特征重建模型,计算重建特征与输入特征的特征相似性,生成相似性响应图;最后,为消除正常区域的噪声响应,利用多层感知机(Multi-Layer Perceptron,MLP)网络估计异常比例因子,修正相似性响应图,得到异常分数图。实验结果表明,提出的方法在金刚石刀刃缺陷数据集上Image AUROC指标为0.989,Piexl AUROC指标为0.992,能够满足金刚石刀刃异常检测需求。

对滚动轴承进行故障诊断关乎设备运行安全及稳定可靠性。使用传统卷积神经网络进行故障诊断,模型运算量过大,且易出现过拟合现象从而导致诊断精度不高,端到端模型存在可信度不高等问题。鉴于此,提出一种基于改进对称极坐标(Symmetrized Dot Pattern,SDP)法和FasterNet-GCAM网络的滚动轴承故障诊断方法。首先,将一维振动信号经过小波阈值降噪处理,再输入经皮尔逊图像相关系数法优化的SDP法生成SDP图像,并通过在FasterNet网络中加入部分卷积(partial convolution)思想,构建成改进的SDP-FasterNet模型进行进一步的特征提取,并完成滚动轴承不同故障的分类诊断。为了验证模型在图像识别过程中决策的可信度,将梯度加权类激活映射(Gradient-weighted Class Activation Mapping,Grad-CAM)与FasterNet网络相结合,突出SDP图像与决策相关的重要部分。试验结果表明,所提方法相比于其他方法具有更快的收敛速度和更强的鲁棒性,且诊断识别精度达到了99.20 %,并提高了诊断过程中的可解释性及可信度,为故障诊断领域提供了具备良好可行性和鲁棒性的轻量化诊断模型。

球形移动机器人因其强稳定性、高灵活性和低能耗等优势在救援搜索、地形勘探等非结构化场景中具有重要应用。目前国内外学者针对球形移动机器人变形结构的研究较少,从基于关键结构变形、基于拓扑理论结构变形、两栖球形移动机器人结构变形和可跳跃球形移动机器人结构变形4个方面对其变形形式和适用范围进行分类总结,这对球形移动机器人机动性和地形适应性的提高具有一定的借鉴意义。

随着我国国防、医疗等重要领域智能装备发展规划的深入推进,机器人高精度、高灵活性、复杂运动能力及高人机共融能力成为现实急需,其关节的主、被动柔顺自适应能力成为研究的核心技术之一。针对这一问题,以关节的柔性实现形式为主线,从利用弹性体实现柔性、黏弹性体实现柔性、磁性材料实现柔性、驱动技术实现柔性及混合技术实现柔性等5个方面,系统梳理了国内外有关机器人柔性关节变刚度技术的研究现状,就当前各类型的柔性关节致柔技术原理、典型设计结构及其特点进行了综述,为机器人柔性关节技术的进一步创新提供参考和借鉴。