为了提高气动调节阀故障诊断准确率,本文提出一种基于粒子群优化随机森林(PSO-RF)的故障诊断方法,该方法通过粒子群优化算法寻找随机森林中子树棵数和分裂特征数两个关键参数,克服随机森林算法依靠人工设置关键参数的不足。本文搭建了基于PSO-RF的故障诊断模型,并采用Simulink搭建气动调节阀仿真模型,注入7种常见故障,仿真对比分析4种传统方法(RF、支持向量机、贝叶斯分类和k-NN)与所提方法的诊断性能。仿真结果表明,PSO-RF的故障诊断准确率为99%,验证了该方法的有效性。

加油机器人结构和控制比一般工业机器人要求更高 其结构尺寸的确定 直接影响到作业任务的可行性、 安全性和完成质量.为了使加油机器人能够灵活高效地进行作业 根据汽车加油站加油作业要求以及汽车油箱口分布空间 以工作空间为约束条件 建立优化设计的数学模型 并利用Matlab优化工具箱进行了机器人本体结构参数优化设计.

针对设计的六自由度加油机器人 以 D-H 坐标系理论为基础并建模 对机器人进行了运动学分析.在SolidWorks中建立了机器人三维模型 并根据规划的运动轨迹进行了运动特性分析 得到了各个关节角度、 角速度及角加速度随时间变化的曲线.曲线变化平稳 无突变现象 表明加油机器人运动平稳 没有出现较大振动 从而也验证了结构设计的合理性 为机器人控制系统设计提供依据.

运动学研究是加油机器人研究中必须解决的-个关键问题 是实现机器人运动控制的基础.以五自由度加油机器人为研究对象 以D-H坐标系理论为基础并建模 对机器人进行了运动学分析.在SolidWorks中建立了机器人三维模型 并利用MATLAB工具针对具体实例进行了运动学逆解验证.结果表明 运动学逆解方法合理可行.