【摘 要】
:
随着工业现代化的不断进步,智能制造快速崛起,工业机器人的应用越来越广泛。现如今,随着工业智能化的不断完善,在工业生产过程中大多采用机器人来完成,为了确保工业机器人在执行工作任务时的精确动作制导,需要随时对工业机器人进行高精度的检测与监控,其中最重要的部分就是对于工业机器人关节电机的转速检测与监控。光学非接触式测量在物体速度、加速度、位移等参数的测量场景下被广泛应用,主要具有精度高、对被测目标物体没
【基金项目】
:
黑龙江自然科学基金《近场原位纳米测量技术机理研究及测试》(项目号:LH2021F008);
论文部分内容阅读
随着工业现代化的不断进步,智能制造快速崛起,工业机器人的应用越来越广泛。现如今,随着工业智能化的不断完善,在工业生产过程中大多采用机器人来完成,为了确保工业机器人在执行工作任务时的精确动作制导,需要随时对工业机器人进行高精度的检测与监控,其中最重要的部分就是对于工业机器人关节电机的转速检测与监控。光学非接触式测量在物体速度、加速度、位移等参数的测量场景下被广泛应用,主要具有精度高、对被测目标物体没有损伤等特点。本论文在全光纤条件下,结合激光零差干涉效应与激光多普勒效应,旨在研究对工业机器人关节电机的高精度转速测量方法,实现对机器人关节电机瞬时旋转角速度的检测与监控。论文具体研究内容如下:首先,通过对激光零差干涉与多普勒效应的理论进行介绍,推导零差干涉多普勒转速测量的理论模型,分析多普勒频率与目标转速之间的对应关系,并利用自相关算法结合傅里叶变换实现对激光信号的时-频域转换,在功率谱密度中得到多普勒频率,为进行电机转速测量及信号处理奠定基础。其次,针对传统多普勒测速系统中需要测量入射角的问题,为了避免入射角的测量带来的额外误差,提高转速测量的精度,提出基于双正交光束的转速测量方法。通过耦合器与环形器将激光器发出的激光分为互不干涉的两束,通过准直器构建相互正交的两条光路且两光束入射在转盘的一点,两光束返回的光经过两环形器后由另一耦合器合并输出,最终由一个光电检测器(PD)检测到干涉信号。探测到的信号经过自相关处理与快速傅里叶变换处理后,其功率谱密度出现两个峰值,即为需要的两个多普勒频率。两多普勒频率的平方和与电机转速有一个对应关系,因此可以在不需要确定入射角的情况下求解转速。最后,考虑到正交光束的设置比较困难,为了进一步简化设备,更加方便地进行转速测量,提出了基于双平行光束的转速测量方法。由一个耦合器将激光分为两条光路,通过将两个准直器并排放置实现两光束的平行关系的搭建,利用两激光多普勒频率的差值与转速之间的关系实现更加高效灵活的转速测量。在实验过程中验证了该方法可以应用于关节电机转速测量,避免了入射角的测量,降低了测量的误差,提高了测量装置的灵活性。
其他文献
近年来,利用环境中的振动能量来实现微电子系统和无线传感设备的自供能,已经受到众多学者的关注。其中,颤振俘能作为一种具有频带较宽、发电效率较高等优点的自激激励、大幅值振动形式,已经逐渐成为现阶段压电振动俘能器的主要研究方向。颤振压电俘能器只能在临界颤振速度之后工作,在实际应用中气流速度范围太窄,无法在低速环境中有效的应用。基于拓宽翼型颤振压电俘能器的工作范围的目的,本文提出了一种磁力耦合式翼型颤振压
飞机进气道内壁需要喷涂厚度均匀的特种涂料涂层以实现雷达隐身等功能。其人工喷涂的效率和涂层均匀性均难以满足未来需求,且涂料中的有害物质严重危害工人健康。因此研究面向飞机进气道内壁的喷涂机器人及其喷涂路径规划,实现进气道内壁的喷涂自动化,提高喷涂效率和涂层均匀性是必要的。现有研究均采用单一机器人喷涂整个内壁曲面的方案,由于机器人的空间可达性不足等原因其不能达到预期喷涂效果。针对上述问题,本文提出了“分
以茂名某高岭土为原料,采用BP1000剥片机进行两机串联的磨剥工业试验研究。研究结果表明,当分散剂六偏磷酸钠用量为干矿质量的0.1%,剥片转速为300r/min,磨球量为900kg时,-2μm含量可提高到92.08%。
目的 探究维持性血液透析高血压患者延续性护理的应用效果及满意度。方法 将维持性血液透析高血压患者作为本次研究对象,收治时间在2019年8月至2020年8月,将100例患者按照电脑随机法分组,观察组50例实施延续性护理、对照组50例实施常规护理,比较和分析两组护理效果。结果 观察组饮食与水盐控制(29.52±1.52)分、躯体活动(17.52±1.45)分、社会心理行为(16.85±1.71)分、一
光镊是一种基于光捕获效应的微观微粒操作工具,由于光镊对于粒子操控的结构简洁而有效,目前已经在生物、物理和化学等多个领域中发挥了重要作用。光纤光镊能够在非常狭窄的空间中捕获微粒,可以直接插入到样品室中,不需要高数值孔径的物镜,增大了捕获和操控的范围,并且灵活性更高。光镊技术不仅可以实现微观粒子的操控,还可以与其它技术结合实现更多功能,例如与光学干涉结构构成各种微型传感器。本论文通过设计光纤探针的结构
岩相识别是储层评价和油藏描述等勘探开发的基础环节,碳酸盐岩储层具有非均质性强、孔隙结构复杂等特点,各表征间存在较强的非线性关系。传统的岩相识别技术存在精度低、耗时长、成本高等问题,难以对储层进行精准描述。深度学习能够自动挖掘储层信息中的非线性特征,已经成为储层岩相识别的热点技术。然而,单一深度神经网络将测井表征直接输入网络,利用效率低,识别结果存在一定的不确定性。实现高精度、高可靠的储层岩相识别对
激光武器在应对中小型无人机时有着巨大优势,但在机载高能激光捕获、跟踪和瞄准(Acquisition,Tracking,Pointing,ATP)系统中,反射镜未能完全反射激光,部分激光透过反射镜薄膜加热基底材料,造成镜面温度上升。而机载ATP光学系统多为结构框架附加隔热蒙皮的形式,导致镜面热量无法散出,引起结构变形,影响光轴稳定。因此对机载高能激光ATP系统进行散热设计是提高激光武器实际作战性能急
随着当今制造业的发展及大批工厂的原油需求,含油废水的乱排放现象以及海面油泄漏问题频频发生,造成了自然资源的浪费和环境污染等问题。在处理含油废水时,传统的分离技术处理效率低且能耗高,并且在分离过程中时常造成二次污染。相比之下,膜分离技术分离方式简单,仅靠液体自身的重力驱动便可以完成分离。但目前研究最广泛的超疏水/超亲油网膜在分离过程中存在着分离效率低且网孔易被油污污堵的现象,导致其实用性不足;而超疏
协同显著性检测是视觉显著性检测的一个重要分支,可以作为预处理来提高视觉任务处理效率与算法性能。协同显著性检测需要综合考虑每个图像的属性以及图像间的一致性和交互性,但是许多协同显著性检测方法只关注高层次的特征信息,而不考虑低层次的有用信息,未能充分利用全部的有效信息,这使得检测结果出现一定程度上的偏差。本文在现有研究的基础上设计两种基于深度学习的协同显著性检测方法,充分利用高层语义特征和低层边界特征
电机在人们的生产生活中应用广泛,电机故障会引起经济损失、人员受伤等问题。滚动轴承是构成电机设备的重要元件,滚动轴承故障是电机故障的主要原因之一,因此,电机轴承故障的智能实时诊断尤为重要。针对传统的轴承故障诊断方法存在模型尺寸大、检测时间长、抗噪性能不佳、不适用于实时诊断的问题,本文基于卷积神经网络和Jetson Nano的嵌入式系统研究轴承故障的实时诊断方法,从硬件设计和网络算法两个方面着手研究,