公开(公告)号：CN117047909A

公开(公告)日：2023-11-14

申请号：CN202311200757.0

申请日：2023-09-15

Applicant: 西安交通大学

Inventor： 曹建福 ,  赵健淞 ,  王启

IPC: B28B17/00 ,  B28B13/06

Abstract: 一种应用于PC预制线压槽式拆布模机器人的控制系统，包括监控终端、控制器和拆布模机器人系统，控制器具有双核心处理单元，进行人机终端通讯、自动拆布模动作控制等功能，包括通讯模块、机械臂控制模块、伺服驱动接口和逻辑控制模块、拆布模动作模块、气动抓手模块、现场状态检测模块；拆布模机器人系统由桁架机器人、气动抓手、磁连接装置以及模块库组成；监控终端软件提供人机交互界面，具有拆布模过程监控、机械位置调整和预制参数设置等功能。本发明能实现针对PC预制生产线压槽式拆布模机器人装置功能特定需求的自动与手动控制，实现模具布拆工作动作序列自动生成，完成间距可调和数量可调的自动化安装，提高了模具布拆工作的效率。

公开(公告)号：CN115587541A

公开(公告)日：2023-01-10

申请号：CN202211309558.9

申请日：2022-10-25

Applicant: 西安交通大学

Inventor： 曹建福 ,  马一丹 ,  赵健淞

IPC: G06F30/27 ,  G06F18/25 ,  G06F18/2431 ,  G06N3/047 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08 ,  G06F111/08 ,  G06F111/10 ,  G06F119/08

Abstract: 本发明公开了一种利用多特征融合残差网络描述涡扇发动机过程特性的方法，利用采集的发动机地面试车数据，使用相关性分析方法完成特征选择；利用小波变换阈值滤波法降噪和标准化进行数据预处理；将滤波后的各个特征数据融合成为三维矩阵；将三维矩阵输入进添加了小波变换滤波结构的Resnet残差网络后得到最终数据。本发明实现了试车数据中冗余变量的剔除及变量相关性粗分析，以各组变量间的相关性系数为基础，最大互信息系数为补充，避免了传统气动热力学模型应用范围窄、建模精度低的问题，利用残差网络的特征提取能力，建立完备准确的非线性多变量预测模型，且对噪声有很强的抑制能力，有力辅助了航空发动机后续多变量控制器设计与故障诊断。