针对人工收集油茶花粉存在劳动强度大、效率低等问题,基于油茶花的生长特性,设计了一种油茶花粉采摘机器人。以油茶花粉采摘机械臂为研究对象,采用D-H方法对其进行建模和正、逆运动学分析;在Matlab软件环境下,采用蒙特卡罗方法求解末端手爪的工作空间,得到机械臂末端工作空间的点云图像。仿真数据表明,所设计的机械臂能够很好地满足油茶花粉采摘要求。由于传统机器人轨迹规划存在效率低、运行不稳定等问题,提出了一种改进粒子群(IPSO)算法对油茶花粉采摘机械臂的轨迹进行优化。该方法以时间为适应度函数,有效地将5-5-5多项式插值函数与IPSO算法相结合。通过对比传统遗传算法(SGA)与传统粒子群算法(SPSO),表明IPSO算法能更好地适用于油茶花粉采摘机械臂的时间最优轨迹规划。

芦苇笋采收机工作过程中需调节采摘工作头与地面之间的距离,文中针对采收机工作头位置调节的问题,设计了一种举升俯仰机构液压系统。通过对整机作业过程进行描述,并对采收机举升俯仰机构的原理进行分析,绘制举升俯仰机构的液压系统原理图,并对关键部件进行理论计算,得出液压执行元件的相关参数与各关键液压元器件的型号和参数。随后在AMESim软件中对液压执行元件在不同工况下进行动态特性研究,并对作业过程进行仿真,得出举升俯仰机构液压缸的流量、速度和位移曲线,最后,对芦苇笋采收机举升俯仰机构的液压系统进行安装调试并在田间运行试验。在田间性能试验过程中,系统运行平稳,通过公式计算可得举升液压缸及俯仰液压缸上升速度偏差分别为11.5%,10%,下降速度偏差分别为9.2%,10.5%,与地面的距离偏差分别为5.7%,7.9%,从实际作业效果上看,系...

剪力称重轨动态计量检测过程中，不可避免地受到各种噪声的干扰，这些噪声严重影响高速车辆实时、动态的称重结果。通过传统的傅立叶变换和低通滤波，很难将这些干扰剔除。针对这种情况，提出基于希尔伯特-黄变换原理的信号去噪方法。该方法通过经验模式分解对信号进行4层分解，得到3个固有模态函数和残余相，基于给定阈值规则，提取最大尺度的逼近模态和残余相作为滤波结果。实验结果表明：采用该方法能够在复杂噪声中准确提取有用的称重信号，极大提高了称重轨的动态计量精度，省去了繁琐的滤波器参数调整。

为实现油茶果采摘机械化,文中自主研发了一款推摇式油茶果采摘机。介绍了该油茶果采摘机构的结构和工作原理,设计了油茶果采摘机构的液压系统原理图,并以采摘机构液压系统中的振动回路为研究对象建立数学模型并进行参数计算,采用AMESim软件进行建模仿真。结果表明:振动回路系统稳定流量为100 L/min,对应马达稳定转速为1700 r/min,振动马达工作压力为6.5 MPa,输出转矩为60 N·m,满足推摇式油茶果采摘机构的作业要求,且当原动机转速在1500~2500 r/min范围时,转速越高,振动马达振荡环节波动幅值越小,其超调量也越小,系统更加稳定,最小超调量为0.75%。

推摇式油茶果采摘机在作业机构作业时,需要保证振动液压马达恒定转速输出,以保证油茶果能够顺利通过推摇振动从树枝脱落,对此,推导了推摇式油茶果采摘机阀控振动液压马达系统的状态空间方程,并在传统增量式PID控制原理的基础上设计了模糊径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络PID控制方法。采用MATLAB/Simulink仿真软件对液压系统在空载和5 s带载工况进行仿真,并与传统PID控制和模糊PID控制方法进行比较和分析。仿真结果显示,传统PID控制和模糊PID控制响应速度较慢、鲁棒性较差;而采用模糊RBF神经网络PID控制方法响应速度快、鲁棒性强,能够很好地满足振动液压马达恒定转速输出的要求,并且能够灵活地在线调整PID的3个参数,控制精度较高。

研究机器人运动学较为传统的方法为D—H参数法，以4-R（SS）^2并联机器人为研究对象，基于旋量理论，根据指数积公式对该机器人进行正运动学分析，得到机器人的位姿变换矩阵。旋量法只需要建立惯性坐标系S和工具坐标系T，经过每一个关节变量之间的变换，最终可得到其运动学方程。与D-H参数法相比，此方法使运动学模型变得更为简单，并且具有更明确的几何意义。最后对并联机器人进行运动仿真，构建其仿真模型，确定机器人各结构的参数，输入随机关节变量，得到的结果与文中计算的结果进行对比，验证本文方法的准确性。