为了解决机械臂标定方法成本高、效率低的问题,对低成本的机械臂实时标定方法进行研究。选择低成本的双目相机为测量设备,基于微分变换理论阐述连杆参数误差辨识模型的建立方法;以作业轨迹和靶标可视性作为约束条件,采用逆运动学算法生成测量构型库;在此基础上通过DETMAX优化算法挑选出合适的构型用于建立辨识模型,并提出一种矩阵平衡方法改善模型性态水平;与此同时,还采用K-means聚类算法将所选构型进行划分,以此作为多组中间姿态输入至控制系统生成若干条平滑的作业-标定轨迹;最后,仿真验证了新方法在不同强度测量噪声下的连杆参数误差辨识精度。结果表明:矩阵平衡法将辨识模型观测指数由10.6提升至6.2×104,同时将其条件数由1.2×103降低至37.8,显著改善了模型性态水平;良态辨识模型使得绝大部分连杆参数误差辨识结果不易受测量噪声影...

为进一步提高机械臂运动学标定精度,研究不同D-H建模方式下运动学误差辨识精度的差异,为运动学误差准确建模提供理论依据。围绕SD-H和MD-H运动学误差模型的各种变体形式,量化对比各模型变体的性态水平和线性化误差,并分析二者对运动学标定精度的综合影响。研究结果表明:x-z-y欧拉变换会破坏MD-H运动学误差模型最小性,不适用于运动学标定;其余满秩MD-H模型性态水平优于SD-H模型两个数量级;MD-H建模时引入的线性化误差与SD-H数量级等同;在模型性态水平和线性化误差综合作用下,较强测量噪声环境中的SD-H模型运动学标定精度(0.1%~39.3%)优于MD-H模型(0.1%~71.2%);角度类与位置类的运动学参数误差的辨识精度差异显著。研究成果为机械臂标定的精确建模以及误差类型与辨识方法的合理匹配提供了理论依据。

目前光栅莫尔条纹细分技术在数控机床、超精加工、精密仪器等领域得到了广泛的应用。考虑到光栅细分系统的精度、速度和抗干扰能力等多方面指标,提出了一种新的莫尔条纹细分技术,并通过CORDIC算法对不足一个周期的正弦信号进行细分,直接提取相位信息。光栅细分系统将CORDIC算法应用于FPGA中,能够对莫尔信号进行很好的细分处理,满足高精度的要求,实验结果验证了其正确性及可行性。

在多实例多线程情况下,ActiveX组件的不同实例共享同一全局数据缓冲区,在改造集成面向过程开发的传统代码时必须修改代码以消除全部全局变量。针对该情况,使用线程局部存储技术实现全局变量的局部化,采用具有大量全局变量的实体仿真代码实现ActiveX封装。该技术已成功应用于基于工业以太网的多通道数控系统中。

介绍一种模内层压注塑模具的动态温度控制系统,系统基于CPLD、FPGA构建了可靠、独立和快速的测控平台,并通过优化的PID策略,实现了模温的精确测量与控制.模内层压注塑工艺采用动态温度控制,提高了产品品质和生产效率.

文章提出了一种基于Fourier级数的无模型的电液伺服系统运动控制算法该算法将轨迹跟踪问题在Fourier空间转化为调节器问题并给出了控制器的详细设计及系统的稳定性分析最后给出控制器在注塑机上的实际应用实验结果表明该方法对改善注塑机动模的运动特性有较好的效果.

对于具有往复运动特征的电液伺服系统，由于存在很强的非线性，依靠模型分析，求解将是十分复杂的，本文提出了一种基于Fourier级数的无模型的电液伺服系统轨迹跟踪控制算法，该算法轨迹跟踪问题在Fourier空间转化为调节器问题，并给出了控制器的详细设计及系统的稳定性分析，最后给出控制器在注塑机上的实际应用，实验结果表明该方法对改善注塑机动模的运动特性有较好的效果。