66、机床加工与工业机器人技术解析

机床加工与工业机器人技术解析

机床加工控制技术

磨削过程的测量控制

在磨削加工中,测量控制系统起着关键作用。以传动轴轴承座的外圆磨削为例,该系统能在机床运行、工件旋转时测量其尺寸,并依据测量值自动控制生产过程。

测量探头分为绝对测量和相对测量两种类型。若使用相对测量探头,需在机床中插入标准工件,调整探头手指,使机床运行并使用冷却液时显示归零。而绝对测量探头内部有刻度,无需标准件设置。

探头手指通过弹簧力压在测量表面。若测量表面有凹槽,需调整探头手指的阻尼,防止其在工件旋转时过度陷入凹槽。此外,合适的探头尖端圆角也可实现对间断表面的测量。测量控制装置中的两到四个电子限位开关,能根据数值极限确定无火花磨削的起始时间和最终尺寸的达成。这种测量控制系统可防止热致机床变形、工件和机床因静压力产生的变形,避免工件出现尺寸误差。

进给倍率与外部速度影响

进给倍率

机床操作人员可在程序执行期间使用进给倍率控制编程进给。进给倍率是一个修正编程进给的系数,它使操作人员能根据加工过程调整切削条件,也用于程序测试。在关键情况下降低速度,可更好地监控加工操作,确保其正确执行。

进给倍率开关通常为多档旋转开关或旋转电位器,正常进给变化范围在 0 - 120%,0% 位置时机床进给停止。若操作人员在加工过程中调整进给倍率,控制系统需立即调整速度。

外部速度影响

外部速度影响与进给倍率有相同的控制软件要求,常用于车床的恒速功能。例如在车削端面时,为保持切削速率恒定,它会根据工件加工半径的变化,成反比地连续改变每分钟转数。若每转进给量恒定,则进给速率也需同步调

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究对比。
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