一种用于矿区废弃地土壤检测的巡检机器人及工作方法

    公开(公告)号:CN109656251A

    公开(公告)日:2019-04-19

    申请号:CN201811631425.7

    申请日:2018-12-29

    Abstract: 本发明公开了一种用于矿区废弃地土壤检测的巡检机器人及工作方法,显示器安装在动力系统上部,样品保存区通过支撑柱固定在显示器上方,GPS信号接收机和工控机安装在移动平台上,旋转平台安装在工控机上部,两个支架上均设有视觉摄像机,且视觉摄像机朝向前方,电动机械臂的一端与旋转平台上的电机连接,电动机械臂的另一端与铲斗铰接传动,电动机械臂与铲斗的铰接处设有扭矩传感器,铲斗的挖掘端设有温湿度传感器,移动平台的侧部设有超声波传感器,工控机的前端装有激光雷达,且激光雷达的扫描方向为水平方向。本发明能在矿区废弃地自主导航进行巡检,同时能对矿区废弃地的多区域进行土壤温湿度检测及取样,保证土壤检测的准确度和实时性。

    一种带式输送机带速设定控制方法

    公开(公告)号:CN109598088A

    公开(公告)日:2019-04-09

    申请号:CN201811569240.8

    申请日:2018-12-20

    Abstract: 本发明公开了一种带式输送机带速设定控制方法,通过步骤建立带式输送机能耗数学模型、建立带式输送机动力学模型、建立带速设定值优化问题、带速设定值优化问题求解,从而得到最优带速设定值;本发明效果良好,方便实施,通过设置了能耗数学模型及动力学模型,以及在动力学模型中设置承载段、回程段以及拉紧装置可反映带式输送机实际的运行状况和动态特性;再通过建立带速设定值动态优化问题,设定决策变量,从而可得到在保证了输送带动态特性的前提下使输送机达到最佳节能效果的带速设定值。

    一种柔性机械臂实验系统及控制方法

    公开(公告)号:CN108710311A

    公开(公告)日:2018-10-26

    申请号:CN201810474106.3

    申请日:2018-05-17

    CPC classification number: G05B17/02 G05B2219/23054

    Abstract: 本发明公开了一种柔性机械臂实验系统及控制方法,包括主控制器单元、上位机、柔性机械臂被控主体、振动信号采集模块。本发明操作简单,效果明显,把计算机仿真和实时控制结合起来,可以有效地验证控制系统设计的适用性和实用性;图形化显示振动信号,并可以在线修改控制算法中的参数;对柔性机械臂信号的可以在线的测量,具有抗干扰能力和自保护功能;可以上传主控制器所采集的所有信号保存到本地磁盘中,方便实验人员对实验结果的数据分析和后期处理;解决了柔性机械臂实验系统适用性差,操作复杂等问题。

    一种基于线性扩张状态观测器的永磁直线同步电机滑模控制系统

    公开(公告)号:CN106849795A

    公开(公告)日:2017-06-13

    申请号:CN201710150685.1

    申请日:2017-03-14

    CPC classification number: H02P21/0007 H02P21/13 H02P25/06

    Abstract: 本发明公开了一种基于线性扩张状态观测器的永磁直线同步电机滑模控制系统,属于直线电机控制技术领域。首先建立永磁直线同步电机在两相同步旋转正交坐标系上的动态方程;其次,将其简化为特殊的二阶积分串联型数学模型;然后,设计一种线性扩张状态观测器得到扰动的估计值,并将其大小考虑到滑模控制律的设计中以削弱抖振现象;最后,应用李雅普诺夫稳定性理论分析了系统的稳定性。本发明最重要的特征是采用该线性扩张状态观测器可以准确地估计系统状态和扰动,并且控制系统具有很强的鲁棒性,能实现对给定位移信号的准确跟踪。此外,滑模控制的抖振现象也得到了极大地改善,适用于永磁直线同步电机伺服控制系统的设计。

    基于数字孪生技术的机械臂逆运动学求解及轨迹规划方法

    公开(公告)号:CN119458357A

    公开(公告)日:2025-02-18

    申请号:CN202411828395.4

    申请日:2024-12-12

    Abstract: 本发明公开了基于数字孪生技术的机械臂逆运动学求解及轨迹规划方法,包括构建数字孪生平台,实现虚实交互;具体包括搭建虚拟环境和构建虚实交互通信;基于SAC算法进行强化学习训练,构建机械臂逆解求解模型;具体包括状态空间设计、动作空间设计、通过奖励函数和课程学习策略逐步优化逆运动学求解模型、模型导出以及模型集成;采用多项式插值规划机械臂运动轨迹,生成平滑轨迹。本方法基于强化学习的逆运动学求解方法能够快速适应不同的目标任务,并通过高效的奖励函数设计实现最优解,能够解决传统方法求解耗时长以及适应性差的问题。

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