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公开(公告)号：CN105468012A
公开(公告)日：2016-04-06
申请号：CN201610004959.1
申请日：2016-01-07
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G05D1/08
CPC classification number: G05D1/0891
Abstract: 针对重型载人足式机器人线控转向系统的路感模拟方法，涉及一种增强其操纵临场感的方式。本发明是为了解决以电信号的方式操纵足式机器人转向过程中由于路感信息的缺失而造成操纵不准确的问题。本发明首先确定转向操纵方式；其次推导机器人转向过程中足-地力作用在重心处的理论力矩；然后通过腿部液压缸运动-力学模型解算各关节实际转矩并推导机器人转向过程中足-地力作用在重心处的解析力矩；最后采用滑模控制，使线控转向系统内的路感电机模拟出高保真的足-地接触力矩并反馈给驾驶员；利用本发明可以实时的还原出机器人与路面相互作用的接触信息，从而提高了驾驶员操纵机器人的稳定性及准确性。本发明适用于足式机器人的操纵技术领域。
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公开(公告)号：CN103978591B
公开(公告)日：2016-01-20
申请号：CN201410203418.2
申请日：2014-05-14
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 一种加热固化成型装置及使用其制备纤维缠绕金属内衬复合容器的方法，它涉及一种固化装置及使用其制备复合容器的方法。本发明的目的是要解决现有采用外固化工艺导致容器固化成型时温度不均、固化质量差和成型效率低的问题。装置包括加热芯管、导流歧管、加热气囊、旋转接头、空气压缩机和加热器；加热芯管上设置与其相连通的导流歧管；加热芯管的周围包覆带有气囊小孔的加热气囊；方法一：加热芯管及加热气囊插入金属内衬，金属内衬固定在缠绕机主轴上，缠绕，加热固化，降温；方法二：加热芯管及加热气囊插入金属内衬，金属内衬固定在缠绕机主轴上，缠绕的同时进行加热固化，降温。本发明可获得一种加热固化成型装置及纤维缠绕金属内衬复合容器。
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公开(公告)号：CN104460672A
公开(公告)日：2015-03-25
申请号：CN201410653477.X
申请日：2014-11-17
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 一种仿生六足机器人控制系统及控制方法，涉及机器人控制技术领域。本发明是为了解决现有的履带式和轮式机械在复杂环境下行走困难的问题。本发明遥控操作单元无线信号输入或输出端连外部通信单元输出或输入端，外部通信单元连主控单元，主控单元两路通信信号输入或输出端分别连传感器单元的两路通信信号输出或输入端，主控单元输入或输出端连UMAC运动控制单元输出或输入端，UMAC运动控制单元输出端连驱动控制单元输入端，UMAC运动控制单元输入端连驱动控制单元输出端，UMAC运动控制单元的多个开关信号输入端分别连接限位开关单元的多个开关信号输出端。它可用在不规则路面的行走。
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公开(公告)号：CN102120362A
公开(公告)日：2011-07-13
申请号：CN201010032444.5
申请日：2010-01-08
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: B29C63/26
Abstract: 内固化玻璃钢管道蒸汽加热控制装置及其控制方法。传统的玻璃钢管道通常采用三台独立的设备进行管道缠绕、固化和脱模，采用从外向内加热管体和芯模的外固化工艺对FRP管道进行固化。本发明的组成包括：机械部分(1)和电器部分(2)。机械部分包括进水组(3)，进水组(3)连接进汽组(4)；电器部分(2)装有触摸屏；进水组(3)包括手阀(5)，手阀(5)通过蒸汽管连接调节阀(6)，调节阀(6)通过蒸汽管连接进冷水管(7)；进汽组(4)包括进空气管(8)，进空气管(8)通过蒸汽管连接电热偶(9)和单向阀(10)，电热偶(9)和单向阀(10)通过蒸汽管连接水调节阀(11)。本发明用于缠绕机控制柜上。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119283366A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411330861.6
申请日：2024-09-23
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: B29C64/386 , B65H51/08 , B65H59/14 , B65H63/02 , G05B11/42 , B29C64/393 , B33Y50/02 , B33Y50/00 , G16C60/00 , G06N3/0499 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供了一种用于连续纤维复合材料3D打印成型过程的恒张力控制方法，包括张力控制过程的建模以及应用冠豪猪优化算法优化PID。通过对3D打印过程中纤维张力的实时监测和动态调整，根据磁粉制动器的特性建立数学模型，描述和预测张力变化。采用冠豪猪优化算法优化PID控制器的参数。该算法模拟自然界冠豪猪的觅食行为，通过迭代计算找到最优的PID参数设置，从而实现快速响应和系统稳定。与BP优化算法以及传统PID算法相比，冠豪猪优化算法具有更高的全局搜索能力和收敛速度。通过上述方法，本发明能够在3D打印过程中维持纤维张力的稳定性，减少因张力波动导致的打印缺陷，提高了连续纤维复合材料3D打印成型质量和打印效率，具有广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN118952718A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411082898.1
申请日：2024-08-08
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明公开了一种多自由度机器人纤维缠绕装置及快速展纱方法，其多自由度机器人纤维缠绕装置集六自由度工业机器人、缠绕控制柜、张力控制器、张力控制柜、缠绕主轴、多功能胶槽、干法/湿法导丝头、水平移动滑轨、模具存放架、集成控制系统于一体，所述的多自由度机器人纤维缠绕装置可以实现9个自由度控制，实现导丝头左右运动、导丝头前后运动、导丝头上下运动、导丝头偏航运动、导丝头旋转、主轴旋转联动，通过更换缠绕头、模具及编程等方式适应不同缠绕制品及工艺。其快速展纱步骤如下：以导丝头与偏航轴的位置几何关系为条件，实现丝嘴横辊向量与落纱点法向量和丝嘴出纱向量垂直；由克莱罗条件方程对缠绕轨迹进行计算，使用NURBS曲线进行插值推导缠绕轨迹。本发明采用的快速展纱方法可以避免纤维的扭曲和会聚，防止在极孔附近纤维过度堆积，影响线型精度和制品强度。
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公开(公告)号：CN118657717A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410682543.X
申请日：2024-05-29
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明的目的是提供一种基于机器视觉的橡胶挠性管缠绕质量评估方法。包含以下步骤：S1、对橡胶挠性管图像提取识别区域，分别进行预处理；S2、对二值化图像进行纱线骨架提取，应用分阶段迭代粒子群的霍夫变换直线检测算法对骨架图像进行特征直线提取，得到每根线的图像位置信息，计算当前区域的纱线密度以及计算每根线的斜率再为弧度值再转换为角度值并输出，即可获得每根线的缠绕角度值；S3、计算线轮廓坐标，对轮廓边缘扩充，计算轮廓坐标的极值点集合；对极值坐标集合提取最优值，根据不同模型特点连接相邻极值点，求构成三角形的顶角平分线；计算角平分线与底边交点，像素标定，相邻交点像素距离转换为实际物理距离。S4、测试角度、间距、密度是否在允许的误差范围内的验证。
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公开(公告)号：CN118229638A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410329580.2
申请日：2024-03-21
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V10/77
Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉的连续带状竹篾表面缺陷检测方法，涉及竹篾制造技术领域。包含以下步骤：步骤一：获取竹篾表面缺陷图像；步骤二：对图像进行标注，按比例划分为数据集、验证集和测试集，并对训练集中的图像进行数据增强；步骤三：采用YOLOv8模型，同时增加小目标检测头；步骤四：优化YOLOv8模型，为YOLOv8模型的Neck中集成ODConv模块；步骤五：改进YOLOv8模型，使用BiFPN结构替换YOLOv8中原有的特征金字塔网络。步骤六：基于预设的测试集输入到训练好的改进的YOLOv8模型(YOLOv8‑OD‑BF)中，得到目标检测结果。本发明有效解决现有竹蔑缺陷检测技术的问题，显著提升了竹蔑缺陷检测的准确率、检测速度和精度。
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公开(公告)号：CN117237937A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311417016.8
申请日：2023-10-28
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06V20/64 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及点云数据处理和深度学习领域，针对无序零件分类问题，提出了一种改进的方法。方法的关键步骤包括局部特征提取，通过集合抽象层采用最远点采样策略获取中心点，并在每个中心点周围选取K个邻域点，形成局部区域，以获得更丰富的局部特征。随后，使用PointNet层来捕捉这些局部区域内点与点之间的关系，重复此过程两次以加深特征学习。接着，通过Maxpooling层对无序点云数据和多余特征进行优化，降低了复杂性。最终，采用MLP网络对处理后的特征进行分类，实现点云的分类任务。为了防止模型过拟合，采用AdamW优化器以及标签平滑和余弦衰减的损失函数。总体而言，这一方法显著提高了无序零件分类的准确性和速度。
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