58、复合材料加工与电动汽车电池焊接技术研究

复合材料加工与电动汽车电池焊接技术研究

一、复合材料原位混合3D测量方法

随着工业制造的发展,对于复合材料加工精度的要求越来越高。为了提高大型机器人加工复合材料的精度,研究人员开发了一种原位混合3D测量方法。

  1. 实验系统搭建

    • 采用了混合传感系统,将触发式测头(Renishaw OMP400)和高速3D光学表面轮廓仪安装在工业机器人手臂(Staubli RX170b)的末端执行器上。
    • 所开发的3D光学表面轮廓仪主要包括一个波长为850nm的LED光条纹发生器,能够生成并投射不可见的条纹图案,以及一个高速采集率高达每秒60帧的高分辨率CCD。它基于三角测量原理的五步相移条纹原理来测量表面轮廓,在30mm的范围内深度测量精度可达5µm。
  2. 实验结果分析

    • 通过该方法获得的实验结果如图所示。图中展示了3D光学传感的距离图像,以及提取的3D边缘几何形状,同时检测并显示了加工孔的法向量、圆形特征、位置和尺寸。
    • 测量误差定义为三坐标测量机(CMM)测量数据(Xcmm, Ycmm, Zcmm, Dcmm)与实际测量数据(Xm, Ym, Zm, Dm)的偏差。分析测量误差可知,原位加工误差的最大定位误差在85µm以内。这表明工业机器人加工复合材料壳体的最大定位误差可从原来的400µm偏差范围降低到小于100µm,加工精度提高了四倍,同时还能自动测量和验证关键几何特征。
【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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