10、基于柔性结构的力敏微夹爪概念的开发与评估

基于柔性结构的力敏微夹爪概念的开发与评估

1. 引言

随着消费电子和医疗技术的发展,小型化已成为全球趋势。尺寸在 100 微米至 10 毫米之间的微型设备的组装变得越来越具有挑战性。对于大规模生产,可以使用高度专业化和自动化的装配线,但对于独特的原型设备,开发和编程这样的装配线在经济上不可行。因此,出现了将机器人微型装配站与机械解耦的远程用户界面相结合的远程操作微装配系统。

然而,由于装配端和用户端的机械分离,微零件与装配站之间的相互作用力不再直接传递到用户手中,这使得远程操作微零件的装配比手动装配更具挑战性。在微观尺度下,表面力(如表面张力)比体积力(如重力)更占主导,这些表面力对于新手用户来说通常是未知的。为微装配系统添加力反馈可以帮助用户了解这种动态环境,提高装配质量和直观性。

微装配系统的核心组件之一是微夹爪或微操作仪器,用于抓取、移动和放置目标微零件。通用微夹爪对于一系列微系统的组装非常有效,因为它们的结构针对不同的零件几何形状和尺寸进行了优化。与工业应用中使用的高度专业化的机器人夹爪不同,通用微夹爪更具通用性。此外,大多数工业和外科夹持设备由刚性连杆和机械关节组成,会存在机械间隙,这会限制它们在操作小尺寸零件时的性能。

为了克服传统夹持设备在微装配中的这些问题,可以采用基于柔性结构的夹爪,这种结构本身没有机械间隙,还能实现软抓取,特别适合操作易碎物体和结构。柔性结构通常可以整体制造,不需要小型功能性机械零件,因此更容易小型化。如果与应变片、电容元件或相机等结合使用,这些结构可以直接根据其弹性变形来测量夹持力。

2. 方法

2.1 开发过程

开发过程如下:
1. 定义运动

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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