针对目前铸件砂芯表干炉温度控制性能差、燃烧效率低,设计一种新型热风循环温控系统。该系统以变限幅双交叉燃烧策略为基础,采用改进灰狼优化(GWO)算法的小波神经网络对PID控制参数进行自适应调整。系统仿真表明:与传统PID控制相比,超调量接近于0,系统调节时间减少了50%,温度切换控制速度提高了47%。最后通过砂芯烘干试验验证,与传统比值串级PID控制相比,变限幅双交叉燃烧策略和改进GWO小波神经网络PID对炉温的控制效果有很大的提升。

针对液压千斤顶装配中人工上料方式存在的生产效率低下问题,设计了一套基于双目线激光视觉引导的上料系统。在分析缸筒和活塞杆的机械结构后,设计了机器人专用夹爪。在视觉识别过程中,利用SAD(Sum of Absolute Differences)算法实现工件的相似性度量,以经典的ICP(Iterative Closest Point)算法实现点云配准,从而获得模板点云与场景点云之间的旋转平移矩阵。根据预先示教的抓取点位姿坐标,结合相机标定结果,获得目标工件抓取点的实际位姿坐标,从而引导机器人实现缸筒和活塞杆的自动上料。