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公开(公告)号:CN116663713A
公开(公告)日:2023-08-29
申请号:CN202310519190.7
申请日:2023-05-09
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种大规模两重互异性矩形件的组批排样方法及系统,属于矩形零件加工布局领域,包括:组批步骤和排样步骤,组批步骤中通过计算订单集之间的材料相似度,将不同订单之间材料相似度高的订单作为同一批订单进行组批以提高待切割板材利的用率;后续针对每批次中材料相同的子项通过排样步骤排样,提升了对两重互异性矩形件排样材料利的用率。在排样步骤中,针对形状具有强互异性的矩形件,将对偶项作为虚拟项引入排样,构建排样模型,采用带对偶项的降序有限首次适应方法对排样模型进行高效求解,增加了排样的多样性。本发明将组批优化与矩形件排样有机结合起来,能够实现对大规模两重互异性矩形件的组批排样,且能够最大化板材的利用率。
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公开(公告)号:CN110569588B
公开(公告)日:2021-04-20
申请号:CN201910807079.1
申请日:2019-08-29
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明属于工业机器人性能测试领域,并具体公开了一种基于前馈神经网络的工业机器人整机性能预估方法,其包括如下步骤:S1构建工业机器人整机性能影响模型架构并进行性能测试以获取相应的输入参数和输出参数,其中,输入参数为工业机器人核心零部件性能参数及环境影响参数,输出参数为工业机器人整机性能参数;S2对输入参数和输出参数进行归一化处理,并利用归一化后的数据对神经网络模型进行训练以获得整机性能预估网络模型;S3将待测试的工业机器人核心零部件性能参数及环境影响参数代入所述整机性能预估网络模型中以获得工业机器人整机性能参数。本发明可实现工业机器人整机性能的预估,具有适用性广,预估准确等优点。
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公开(公告)号:CN109397265B
公开(公告)日:2020-10-16
申请号:CN201811347631.5
申请日:2018-11-13
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明属于工业机器人示教领域,并具体公开了一种基于动力学模型的关节型工业机器人拖拽示教方法,包括:建立多关节工业机器人动力学模型,并辨识出动力学模型中的动力学参数;机器人进入拖拽示教模式,获取各关节实际力矩及理论力矩,计算当前周期机器人末端广义力矢量差值;计算当前周期机器人末端的更新速度;根据当前周期机器人末端的更新速度计算当前周期机器人各关节速度值,将各关节速度值传给各关节对应的伺服电机实现机器人拖拽示教;判断多关节工业机器人是否保持拖拽示教模式,若是,重复关节速度更新过程,若否,则结束。本发明具有位姿控制精确、拖拽过程平稳等优点。
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公开(公告)号:CN108227492A
公开(公告)日:2018-06-29
申请号:CN201810003985.1
申请日:2018-01-03
Applicant: 华中科技大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明属于六自由度串联机器人领域,并公开了一种六自由度串联机器人末端负载动力学参数的辨识方法,包括以下步骤:1)建立六自由度串联机器人的动力学模型;2)记录六自由度串联机器人运动过程中的角度、角速度、角加速度,采集各关节电机电流信息;3)获得空载时各关节的力矩和运行时各关节实际负载力矩;4)获得带负载动力学参数的各关节理论负载力矩;5)比较实际负载力矩和理论负载力矩,求解负载动力学参数。本发明大大降低了多自由度几何法分析的复杂性,能够有效的简化算法,提高运算速度,采用具有交叉变异功能的动态粒子群算法,能有效避免粒子落入局部最优解,从而提高了算法的准确性。
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公开(公告)号:CN103020985B
公开(公告)日:2015-12-09
申请号:CN201210450433.8
申请日:2012-11-12
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于场量分析的视频图像显著性检测方法,包括以下步骤:S1获得视频图像的静态显著性图;S2根据连续的视频帧提取场景的光流向量场;S3通过聚类方法对光流向量场进行初步分类并找出最大分类区块;S4通过每个分类区块与最大分类区块之间的对比生成差异性能量;S5规范化差异性能量,获得运动显著性值并生成运动显著性图;S6将该运动显著性图与所述静态显著性图线性加权相加得到最终显著性图,即可实现对视频图像的显著性检测。本发明的方法综合利用视频场景的静态特征和动态特征来得到显著性映射结果,特别是使用光流场量分析来进行目标运动特征的分析,可以较好识别出场景中运动特征明确的重要目标。
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公开(公告)号:CN115107022B
公开(公告)日:2024-04-19
申请号:CN202210694169.6
申请日:2022-06-16
Applicant: 华中科技大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种基于GBDT算法的工业机器人位置误差补偿方法和系统,其中方法包括:将各关节的几何参数误差累加得到总位置误差,将总位置误差最小化搜索出的几何参数误差作为初始种群,进行遗传优化,得到优化后的几何参数误差;将关节角度输入训练好的GBDT模型,预测残余位置误差,将优化后的几何参数误差、预测的残余位置误差与关节角度结合得到末端位置,将关节角度作为种群中的粒子,进行种群搜索,得到最优关节角度,控制工业机器人在最优关节角度下运动,完成位置误差补偿。本发明可有效降低几何参数误差和非几何参数误差对机器人位置误差的影响,在机器人控制器参数修改权限不开放的情况下完成补偿,具有适用性广,稳定性好,精度高的优点。
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公开(公告)号:CN110065070B
公开(公告)日:2020-09-18
申请号:CN201910352004.9
申请日:2019-04-29
Applicant: 华中科技大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明属于工业机器人控制相关技术领域,其公开了一种基于动力学模型的机器人自适应阻抗控制系统,该系统包括预处理模块、阻抗控制器及自适应策略控制模块,预处理模块用于构建机器人动力学模型,并辨识机器人的动力学参数及摩擦力系数,进而对机器人动力学模型进行优化;还用于将优化后的机器人动力学模型传输给阻抗控制器;阻抗控制器用于根据机器人动力学模型来实现机器人末端的力和位置的柔顺控制,并将计算得到的位置误差、速度误差及外力值传输给自适应策略控制模块;自适应策略控制模块用于根据接收到的数据及自身预存的数值进行判断,并计算出控制器参数,同时将控制器参数传输给阻抗控制器。本发明自适应性较好,精度较高,灵活性好。
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公开(公告)号:CN103176077B
公开(公告)日:2016-05-04
申请号:CN201210523534.3
申请日:2012-12-06
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种数控成品电路板在环境综合作用下的可靠性快速测评方法,包括:(i)选择温度和直流偏压做为加速应力,为待执行测评的电路板构建加速模型(ⅱ)确定加速应力水平和应力组合数,分组进行加速寿命试验同时纪录试验数据;(iii)选取寿命分布模型并根据试验数据进行参数求解,计算出不同加速应力组合下的特征寿命值;(iv)根据特征寿命值对电路板加速模型进行拟合和模型系数确立,然后执行可靠性测评,从而获得数控成品电路板在环境综合作用下的可靠性指标。通过本发明,能够快速、定量地确定数控成品板在环境综合作用下的可靠性指标,满足系统可靠性快速评估的要求,并且整体流程便于操作,效率高,满足数控系统高可靠性的要求。
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公开(公告)号:CN103231374B
公开(公告)日:2015-09-23
申请号:CN201310114446.2
申请日:2013-04-03
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种工业机器人示教盒,包括中央处理器、协处理器、手动操作单元、动态存储器和显示单元,中央处理器分别与协处理器、动态存储器和显示单元电连接,手动操作单元通过协处理器与中央处理器电连接,动态存储器中存储用于运行的程序,手动操作单元用于手动输入控制指令,中央处理器用于读取动态存储器中存储的工业机器人运行程序并将其处理为运行指令,输出到控制器以控制工业机器人的运行,或通过协处理器读取从手动操作单元输入的手动操作信息并处理为运行指令,输出到控制器以控制工业机器人运行,显示单元用于显示运行指令。本发明可以实现高质量的通信,速度提高的同时保证稳定性,具有按键少、操作简单、安全性高的特点。
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公开(公告)号:CN103048607B
公开(公告)日:2015-08-19
申请号:CN201210546242.1
申请日:2012-12-15
Applicant: 华中科技大学
IPC: G01R31/28
Abstract: 本发明公开了一种基于给定阈值的数控成品电路板性能退化测评方法,包括:(a)选取测评样板执行加速性能退化试验,并测量表面绝缘电阻值;(b)执行试验数据拟合,建立测试样板的加速性能退化模型;(c)基于失效阈值并结合加速性能退化模型,计算得出测评样板的伪失效寿命;(d)选取测评样板的寿命分布模型,并利用伪失效寿命拟合检验来计算寿命分布模型的参数;(e)确定测试样板的寿命分布概率密度函数,计算其平均寿命,由此完成对电路板的性能退化测评过程。通过本发明,能够克服现有可靠性测评技术中失效数据的不足,同时节约可靠性的测评时间和成本,并有利于系统的维修计划和优化。
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