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公开(公告)号:CN101758422B
公开(公告)日:2011-01-26
申请号:CN200910273170.6
申请日:2009-12-10
Applicant: 华中科技大学 , 武汉华中数控股份有限公司
IPC: B23Q17/00
Abstract: 一种数控装置技术指标的检测分析装置,属于数控装置的测试装置,解决现有数控装置技术指标检测装置对于各类数控装置不通用,以及检测分析的技术指标不全面的问题。本发明包括数据接口、参数设置模块、数据处理模块、模拟反馈模块、分析评价模块、显示模块和测试代码库;数据处理模块对数据接口接收的指令数据进行运算,检测结果输出到分析评价模块和显示模块;参数设置模块设置模拟反馈模块的参数,测试代码库提供各项待测项目标准测试用G代码。本发明利用模拟反馈模块模拟实际伺服驱动、电机和机床特性,计算出相应的反馈数据,排除了实际机电系统不确定性和机床加工性能不一致的影响,能够准确、客观的分析评价数控装置的各项重要技术指标。
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公开(公告)号:CN101758422A
公开(公告)日:2010-06-30
申请号:CN200910273170.6
申请日:2009-12-10
Applicant: 华中科技大学 , 武汉华中数控股份有限公司
IPC: B23Q17/00
Abstract: 一种数控装置技术指标的检测分析装置,属于数控装置的测试装置,解决现有数控装置技术指标检测装置对于各类数控装置不通用,以及检测分析的技术指标不全面的问题。本发明包括数据接口、参数设置模块、数据处理模块、模拟反馈模块、分析评价模块、显示模块和测试代码库;数据处理模块对数据接口接收的指令数据进行运算,检测结果输出到分析评价模块和显示模块;参数设置模块设置模拟反馈模块的参数,测试代码库提供各项待测项目标准测试用G代码。本发明利用模拟反馈模块模拟实际伺服驱动、电机和机床特性,计算出相应的反馈数据,排除了实际机电系统不确定性和机床加工性能不一致的影响,能够准确、客观的分析评价数控装置的各项重要技术指标。
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公开(公告)号:CN114952858B
公开(公告)日:2024-08-27
申请号:CN202210694241.5
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摩擦补偿控制的工业机器人轨迹跟踪方法和系统,其中方法包括:构建包含摩擦项的工业机器人动力学模型,在最优激励轨迹下从工业机器人动力学模型中采集动力学参数;采用最小二乘法对动力学参数进行辨识,得到动力学最小参数集,将动力学最小参数集代入工业机器人动力学模型得到辨识力矩,以测量力矩与辨识力矩之间的误差最小为目标对动力学参数进行迭代优化,获得摩擦项系数和惯量矩阵;在速度模式下,通过摩擦项系数和惯量矩阵计算摩擦补偿值,将摩擦补偿值与轨迹跟踪时的工业机器人关节速度结合,完成摩擦补偿控制工作。本发明可在未开放机器人力矩控制和控制器参数修改接口的情况下进行实时摩擦补偿,轨迹跟踪精度高。
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公开(公告)号:CN117798920A
公开(公告)日:2024-04-02
申请号:CN202410052232.5
申请日:2024-01-12
Applicant: 华中科技大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明属于机器人定位误差相关技术领域,其公开了一种基于L‑SHADE‑MLP的机器人定位误差预测方法及系统,包括以下步骤:(1)利用定位误差及其对应的机器人关节角数据对MLP模型进行训练;(2)将MLP参数模型转换为改进L‑SHADE算法的种群个体,并初始化种群;(3)对种群个体执行变异操作和交叉操作以得到试验个体;(4)对比试验个体及初始个体的适应度以选择出优秀个体,同时自适应调整进化参数;(5)判断是否满足停止迭代条件;(6)将最优MLP个体解码为MLP参数模型,并完成MLP模型的局部寻优,得到最终MLP模型,进而预测新的机器人关节角所对应的定位误差。本发明克服了MLP模型容易陷入局部最优解的缺点。
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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:CN110658751B
公开(公告)日:2021-02-09
申请号:CN201910870007.1
申请日:2019-09-16
Applicant: 华中科技大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明属于工业自动化控制相关技术领域,其公开了一种EtherCAT现场总线控制系统的实现方法,该方法包括以下步骤:(1)通过对I/O APIC的可编程重定向表修改,以使I/O APIC接收到的每个外部中断都重定向到CPU1,将CPU0作为实时CPU核(2)用SOEM EtherCAT开源主站作为EtherCAT主站协议栈,将SOEM EtherCAT开源协议栈编译成一内核驱动模块;(3)采用NDIS协议驱动来发送和接收SOEM EtherCAT开源协议栈的数据;(4)采用DPC定时器提供定时中断来实现EtherCAT主站与从站之间的通信。本发明降低了成本及开发周期,适用性较强,有利于推广应用。
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