機(jī)電一體化最新期刊目錄

基于SVD-XGBoost的盾構(gòu)機(jī)液壓系統(tǒng)故障診斷方法研究————作者：李萬(wàn)莉;毛文韜;袁向華;閔銳;

摘要：針對(duì)盾構(gòu)機(jī)液壓系統(tǒng)結(jié)構(gòu)復(fù)雜，采集到的運(yùn)行數(shù)據(jù)高維的特點(diǎn)，提出了一種基于SVD XGBoost的故障診斷算法。通過(guò)奇異值分解實(shí)現(xiàn)對(duì)盾構(gòu)機(jī)液壓系統(tǒng)運(yùn)行數(shù)據(jù)的降維，再利用XGBoost算法進(jìn)行故障診斷。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，SVD XGBoost算法有效降低了數(shù)據(jù)維度，并且在測(cè)試集上取得了97.1%故障診斷準(zhǔn)確率，體現(xiàn)了SVD XGBoost算法的有效性

基于改進(jìn)k-means算法的盾構(gòu)機(jī)主軸承聚類(lèi)分析————作者：尤洲宇;袁向華;閔銳;李萬(wàn)莉;

摘要：針對(duì)盾構(gòu)機(jī)主軸承數(shù)據(jù)不平衡的特點(diǎn)，擬采用k-means SMOTE算法以平衡數(shù)據(jù)集。但k-means算法存在k值和初始類(lèi)簇中心難以選取的缺點(diǎn)，本文提出了一種集成可變長(zhǎng)遺傳算法和k-means算法的盾構(gòu)機(jī)主軸承聚類(lèi)算法解決上述缺點(diǎn)。首先通過(guò)自適應(yīng)控制參數(shù)、新引入的交叉機(jī)制實(shí)現(xiàn)了可變長(zhǎng)的遺傳算法，之后將可變長(zhǎng)遺傳算法和k-means聚類(lèi)算法集成，自適應(yīng)尋找最佳的初始k值和初始類(lèi)簇中心，最后對(duì)盾構(gòu)機(jī)主軸...

基于力傳感器的車(chē)輛動(dòng)態(tài)稱(chēng)重系統(tǒng)————作者：劉曉東;余和;張朦丹;劉琳琳;李溯;

摘要：對(duì)于車(chē)輛超限超載行為的檢測(cè)，現(xiàn)階段大多采用靜態(tài)方式，即需被測(cè)車(chē)輛駛?cè)氲匕鹾笸＼?chē)才能進(jìn)行稱(chēng)重，測(cè)定效率低。設(shè)計(jì)了一種車(chē)輛動(dòng)態(tài)稱(chēng)重系統(tǒng)，主要由秤臺(tái)、熱變形釋放機(jī)構(gòu)、力傳感器和基體組成，當(dāng)汽車(chē)行駛通過(guò)動(dòng)態(tài)稱(chēng)重系統(tǒng)時(shí)就可以得到車(chē)重，不需要停車(chē)檢測(cè)。文章對(duì)動(dòng)態(tài)稱(chēng)重系統(tǒng)進(jìn)行了靜動(dòng)態(tài)性能分析，結(jié)果表明其靜動(dòng)態(tài)特性良好，并對(duì)動(dòng)態(tài)稱(chēng)重系統(tǒng)進(jìn)行了現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)。試驗(yàn)結(jié)果證明，動(dòng)態(tài)稱(chēng)重系統(tǒng)的稱(chēng)量誤差在6%以內(nèi)，稱(chēng)量精度較高

便攜式水果采摘輔助裝置的設(shè)計(jì)與研究————作者：葉劍;沈家棟;何東偉;

摘要：對(duì)幾種常見(jiàn)的水果生長(zhǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行了調(diào)研，主要包括水果生長(zhǎng)的位置分布、單個(gè)水果的重量和水果懸掛姿態(tài)。通過(guò)分析水果生長(zhǎng)位置和懸掛姿態(tài)對(duì)采摘?jiǎng)幼鞯挠绊懀瑢?duì)當(dāng)下果園里常用的幾款輔助采摘設(shè)備及其各自的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行了調(diào)查和研究。基于此，設(shè)計(jì)了一款便攜式、適應(yīng)各種水果懸掛姿態(tài)的電動(dòng)水果輔助采摘裝置

某混合動(dòng)力汽車(chē)的NVH實(shí)驗(yàn)及分析————作者：邱鵬飛;何東偉;崔明陽(yáng);

摘要：隨著新能源汽車(chē)的發(fā)展，混合動(dòng)力汽車(chē)具有良好的節(jié)油環(huán)保優(yōu)勢(shì)以及駕乘體驗(yàn)，被廣大客戶所接受。然而，混合動(dòng)力汽車(chē)在不同車(chē)速、不同工況下，會(huì)表現(xiàn)出不同的NVH相關(guān)問(wèn)題，對(duì)駕駛員主觀感受有著不同的影響。文章分析了混動(dòng)汽車(chē)動(dòng)力總成系統(tǒng)的NVH性能，針對(duì)某HEV汽車(chē)SOC工況下，由EV模式進(jìn)入并聯(lián)模式時(shí)存在明顯的金屬敲擊聲問(wèn)題，分析了激勵(lì)產(chǎn)生原因，并排除了故障

基于帶約束DUKF和AMPC的噴霧機(jī)路徑跟蹤控制————作者：鄭靖科;戴海峰;

摘要：為提高噴霧機(jī)在自身參數(shù)變化和復(fù)雜工作環(huán)境下的自動(dòng)循跡精度，提出了一種基于帶約束DUKF和AMPC的路徑跟蹤控制方法。帶約束的DUKF包括兩個(gè)無(wú)跡卡爾曼濾波器，分別用來(lái)估計(jì)噴霧機(jī)的狀態(tài)和參數(shù)。AMPC路徑跟蹤控制器根據(jù)實(shí)時(shí)獲取到的估計(jì)值自適應(yīng)修正噴霧機(jī)動(dòng)力學(xué)模型，以保證在參數(shù)變化和受到外部干擾時(shí)，仍然能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)參考路徑的精確跟蹤。仿真和試驗(yàn)結(jié)果表明，在典型的U形全覆蓋參考路徑下，參數(shù)估計(jì)誤差不超過(guò)7...

基于傳感器融合的車(chē)道線跟蹤與車(chē)道保持系統(tǒng)————作者：周蘇;尹丁;裴馮來(lái);

摘要：車(chē)道保持是高級(jí)駕駛員輔助系統(tǒng)中的一項(xiàng)重要功能，精準(zhǔn)魯棒的車(chē)道線軌跡方程是高性能車(chē)道保持系統(tǒng)的前提。基于奇異值分解-無(wú)跡卡爾曼濾波框架融合相機(jī)、慣性測(cè)量單元和輪速傳感器，提出了一種新穎的、準(zhǔn)確性更高的車(chē)道線跟蹤與車(chē)道保持系統(tǒng)。首先，設(shè)計(jì)了雙分支車(chē)道線檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)，在TuSimple數(shù)據(jù)集和自行標(biāo)注的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練和驗(yàn)證。然后，通過(guò)圖像后處理算法獲得了鳥(niǎo)瞰圖視角下的車(chē)道線實(shí)例分割結(jié)果，并結(jié)合慣性測(cè)量單元...

基于北斗/GPS雙模定位的遠(yuǎn)程車(chē)輛防盜監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計(jì)————作者：朱立妙;沈旭東;何樂(lè)華;

摘要：設(shè)計(jì)了一種基于加速度傳感器和北斗/GPS雙模定位的遠(yuǎn)程車(chē)輛防盜監(jiān)控系統(tǒng)。通過(guò)加速度傳感器和北斗/GPS雙模定位模塊共同檢測(cè)車(chē)輛是否被盜，通過(guò)NB-IoT模塊和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程監(jiān)控。為了進(jìn)一步提高檢測(cè)精度，對(duì)定位數(shù)據(jù)采用卡爾曼濾波進(jìn)行優(yōu)化，加速度傳感器采用頻域法進(jìn)行處理。通過(guò)實(shí)驗(yàn)測(cè)試表明，系統(tǒng)穩(wěn)定可靠，定位及報(bào)警信息準(zhǔn)確

基于HIL的控制器故障注入及自動(dòng)化測(cè)試技術(shù)研發(fā)————作者：韓亞偉;王哲;

摘要：控制器的故障注入測(cè)試可模擬觸發(fā)可能面臨的各種故障，進(jìn)而測(cè)試控制器在面臨故障時(shí)的處置能力，以此對(duì)控制器的功能進(jìn)行評(píng)估和改進(jìn)。介紹了基于美國(guó)國(guó)家儀器公司(National Instruments, NI)平臺(tái)的硬件在環(huán)(hardware-in-the-loop, HIL)測(cè)試系統(tǒng)，闡述了利用NI平臺(tái)的LabVIEW與Veristand軟件、開(kāi)關(guān)矩陣與現(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)陣列(field-programmabl...

一種綜合數(shù)據(jù)采集平臺(tái)通用測(cè)試軟件架構(gòu)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)————作者：曹剛;程遠(yuǎn)璐;姚慶璐;蔣昕祎;黃誠(chéng);

摘要：在進(jìn)行數(shù)據(jù)采集時(shí)，由于各型號(hào)的軟件功能存在被重復(fù)開(kāi)發(fā)的情況，因此，提出了一種綜合數(shù)據(jù)采集平臺(tái)通用測(cè)試軟件架構(gòu)的設(shè)計(jì)方案。軟件采用MVC三層架構(gòu)，降低軟件的耦合性，將參數(shù)信息配置成XML文件，XML的信息存放格式為Key-Value鍵值對(duì)形式，每次針對(duì)新型號(hào)開(kāi)發(fā)，僅需對(duì)原執(zhí)行程序的XML的內(nèi)容進(jìn)行配置即可。對(duì)所選的軟件進(jìn)行不同型號(hào)的驗(yàn)證，均達(dá)到型號(hào)的需求，大大節(jié)約了軟件開(kāi)發(fā)的成本和開(kāi)發(fā)效率，同時(shí)也降...

周邊式對(duì)接機(jī)構(gòu)碰撞點(diǎn)快速求解的一種方法————作者：何明達(dá);

摘要：針對(duì)周邊式對(duì)接機(jī)構(gòu)在對(duì)接過(guò)程中碰撞點(diǎn)位置的計(jì)算問(wèn)題，提出一種碰撞點(diǎn)快速求解的方法。該方法簡(jiǎn)化了不同類(lèi)型碰撞判定的數(shù)學(xué)條件，根據(jù)碰撞邊緣對(duì)應(yīng)的空間向量給出碰撞表達(dá)式，并引入最小碰撞距離和弦截法求解軸向碰撞位置。該方法具有分析結(jié)果直觀、計(jì)算效率高、求解誤差小等優(yōu)點(diǎn)。根據(jù)NASA周邊式對(duì)接機(jī)構(gòu)的結(jié)構(gòu)參數(shù)和對(duì)接條件，進(jìn)行碰撞點(diǎn)的計(jì)算分析，并利用軟件進(jìn)行仿真驗(yàn)證。分析結(jié)果表明，20mm求解精度的計(jì)算時(shí)間減少...

基于改進(jìn)牛耕法和慣性軌跡的多機(jī)區(qū)域覆蓋算法————作者：彭敏;杜澤弘;董偉;丁漢;

摘要：無(wú)人機(jī)協(xié)同區(qū)域覆蓋在軍事偵察、植保等領(lǐng)域廣泛應(yīng)用，然而現(xiàn)有算法仍然存在區(qū)域覆蓋重復(fù)率高、規(guī)劃軌跡方向變化頻繁等問(wèn)題。為此，提出基于改進(jìn)牛耕法和慣性軌跡生成的多機(jī)分布式區(qū)域覆蓋算法。算法基于地圖列方向劃分柵格地圖，在牛耕法的基礎(chǔ)上分裂線性結(jié)構(gòu)并更新線性結(jié)構(gòu)集合，從而實(shí)現(xiàn)低重復(fù)率覆蓋鄰近區(qū)域。此外，在廣度優(yōu)先算法的基礎(chǔ)上，建立了一種考慮軌跡慣性變化率代價(jià)的模型，進(jìn)而生成了低軌跡方向變化率的慣性軌跡。仿...

渦輪葉片參數(shù)化建模技術(shù)研究與系統(tǒng)開(kāi)發(fā)————作者：戴禹;王成恩;柳偉;

摘要：航空發(fā)動(dòng)機(jī)渦輪葉片具有復(fù)雜的外形和冷卻結(jié)構(gòu)，造型設(shè)計(jì)周期長(zhǎng)、可復(fù)用性低。本文開(kāi)發(fā)了一款渦輪葉片參數(shù)化建模專(zhuān)用軟件，并以榫頭結(jié)構(gòu)為例，介紹了參數(shù)化設(shè)計(jì)功能模塊的開(kāi)發(fā)流程。先進(jìn)行特征分析提取參數(shù)和約束后，求取草圖截面的點(diǎn)列，并以組合NURBS表示和存儲(chǔ)幾何數(shù)據(jù)，進(jìn)行實(shí)體造型。軟件可實(shí)現(xiàn)渦輪葉片外形結(jié)構(gòu)的參數(shù)化建模，提高設(shè)計(jì)效率

一種改進(jìn)RRT算法在機(jī)器人軌跡規(guī)劃中的應(yīng)用————作者：孫超;張偉軍;

摘要：高壓帶電作業(yè)機(jī)器人是目前機(jī)器人研究領(lǐng)域中一個(gè)重要的研究方向，而機(jī)器人在線纜位置附近的軌跡規(guī)劃是一項(xiàng)重要難題。本文以快速搜索隨機(jī)樹(shù)（rapidly-exploring random tree, RRT）及其相關(guān)改進(jìn)算法作為帶電作業(yè)機(jī)器人的路徑規(guī)劃方法。首先通過(guò)分析RRT算法的實(shí)現(xiàn)過(guò)程，提出根據(jù)紅黑樹(shù)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)加速節(jié)點(diǎn)搜尋的優(yōu)化方案，并通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)證明該方法的高效性。然后針對(duì)RRT算法路徑效果較差和RR...

基于深度學(xué)習(xí)和貝葉斯優(yōu)化的短程車(chē)速預(yù)測(cè)研究————作者：涂家毓;楊林;

摘要：針對(duì)模型預(yù)測(cè)控制能量管理策略中自車(chē)短程車(chē)速預(yù)測(cè)精度不足和模型優(yōu)化耗時(shí)長(zhǎng)，結(jié)果不佳的問(wèn)題，文章建立了帶注意力機(jī)制的編碼解碼器進(jìn)行短程車(chē)速的預(yù)測(cè)，并利用貝葉斯優(yōu)化來(lái)確定模型的超參數(shù)。首先，介紹了模型的整體結(jié)構(gòu)和計(jì)算單元的選擇，然后利用實(shí)車(chē)工況和UDDS、HWFET標(biāo)準(zhǔn)循環(huán)工況建立工況庫(kù)，并對(duì)本文的模型與RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了精度對(duì)比；其次，建立貝葉斯優(yōu)化的框架，對(duì)模型的超參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，...

融合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與Transformer的三維頸動(dòng)脈超聲圖像斑塊分割方法————作者：黃建華;李朝軍;沙蕾;林艷萍;

摘要：超聲檢查是頸動(dòng)脈粥樣硬化診斷的重要手段，在三維頸動(dòng)脈超聲圖像中準(zhǔn)確分割頸動(dòng)脈斑塊是評(píng)估和檢測(cè)斑塊的基礎(chǔ)。提出融合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與Transformer的U型網(wǎng)絡(luò)模型(CTUNet)。提出輕量自注意力機(jī)制，并將自注意力機(jī)制引入模型編碼器與解碼器的不同層次中，以建模長(zhǎng)距離依賴關(guān)系。在前饋網(wǎng)絡(luò)中引入深度卷積，進(jìn)一步提高建模局部上下文的能力。使用交叉注意力機(jī)制融合跳躍連接特征與解碼器特征，恢復(fù)圖像細(xì)節(jié)信息，...

基于Python與S7-1500的清洗機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)————作者：黃燕民;陳宏軒;羅友高;劉捷;孫濤;唐國(guó)元;

摘要：針對(duì)一種養(yǎng)殖網(wǎng)箱水下清洗機(jī)器人，分析了清洗機(jī)器人的系統(tǒng)組成和控制原理，提出了其運(yùn)動(dòng)控制方法，通過(guò)兩臺(tái)操縱手柄之間的配合來(lái)完成清洗機(jī)器人位姿控制。對(duì)清洗機(jī)器人水面、水下控制系統(tǒng)涉及的串行口通信和以太網(wǎng)通信問(wèn)題分別進(jìn)行了分析，在Python環(huán)境下利用第三方庫(kù)函數(shù)解決了水面、水下控制系統(tǒng)之間的通信問(wèn)題。對(duì)清洗機(jī)器人控制系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)部分提出了設(shè)計(jì)要點(diǎn)并給出了解決辦法。基于以上方法開(kāi)發(fā)了機(jī)器人實(shí)際控制系統(tǒng)。...

基于TSM-MobileNetV3的洗手動(dòng)作在線識(shí)別研究————作者：何之舟;苗玉彬;張永航;吳炯;羅澤奇;

摘要：洗手動(dòng)作需關(guān)注手部運(yùn)動(dòng)時(shí)序特征，采用3D-CNN網(wǎng)絡(luò)或光流法對(duì)其進(jìn)行動(dòng)態(tài)識(shí)別時(shí)存在計(jì)算量較大、實(shí)時(shí)性較差等問(wèn)題。為此建立洗手動(dòng)作數(shù)據(jù)集，并基于TSM(時(shí)移模塊)思想提出一種動(dòng)態(tài)手勢(shì)在線識(shí)別的輕型網(wǎng)絡(luò)TSM-MobileNetV3。首先針對(duì)高性能網(wǎng)絡(luò)MobileNetV3結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了一種TSM模塊融合方式，構(gòu)成本網(wǎng)絡(luò)的殘差結(jié)構(gòu)；其次通過(guò)對(duì)比不同的TSM移位比例、時(shí)移長(zhǎng)度以及共識(shí)融合策略對(duì)識(shí)別準(zhǔn)確...

高壓帶電作業(yè)線纜識(shí)別與定位系統(tǒng)的設(shè)計(jì)————作者：林卉航;張偉軍;

摘要：針對(duì)高壓帶電自動(dòng)化作業(yè)中環(huán)境感知的問(wèn)題，設(shè)計(jì)了一套線纜識(shí)別與定位系統(tǒng)的方案。在強(qiáng)光和復(fù)雜背景干擾的情況下，該系統(tǒng)采用深度相機(jī)和激光雷達(dá)聯(lián)合定位的方式，對(duì)線纜進(jìn)行基于特征點(diǎn)的粗匹配和基于最小二乘擬合圓算法的精定位。在室外室內(nèi)各測(cè)試條件下進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)果表明該系統(tǒng)能夠穩(wěn)定可靠地進(jìn)行工作

基于改進(jìn)模板匹配的外科手術(shù)器械清點(diǎn)方法————作者：汪睿;苗玉彬;

摘要：針對(duì)當(dāng)前醫(yī)院外科手術(shù)器械管理流程中人工清點(diǎn)費(fèi)力、低效、易出錯(cuò)的問(wèn)題，提出一種基于機(jī)器視覺(jué)的器械清點(diǎn)分類(lèi)方法。該方法利用形態(tài)學(xué)骨架提取與像素滑動(dòng)檢索方法確定器械的數(shù)量與位置，并將數(shù)量與位置作為先驗(yàn)信息預(yù)先建立待測(cè)物搜索框，再結(jié)合模板匹配方法對(duì)器械進(jìn)行分類(lèi)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，比較傳統(tǒng)匹配方法，文章提出的方法對(duì)于多數(shù)量、多種類(lèi)器械清點(diǎn)的準(zhǔn)確率得到明顯提升，清點(diǎn)速度可以匹配人工清點(diǎn)水平

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