78、基于柔性焊接机器人平台的THT组装工艺参数耦合机制与优化

基于柔性焊接机器人平台的THT组装工艺参数耦合机制与优化

1. 引言

随着现代相控阵雷达技术向小型化和轻量化方向发展,电子电路模块的集成度和组装密度越来越高,对组装质量的要求也越来越严格。因此,表面贴装技术(SMT)多用于印刷电路板(PCB)与电子元件之间的组装。然而,由于焊点的机械强度高,通孔元件能够有效抵抗外力的冲击。对于需要频繁承受机械外力的电子元件,如连接器、长引脚插座和屏蔽罩等,仍然需要使用通孔技术(THT)进行组装。

近年来,自动化柔性焊接机器人因其焊接效率高、焊接工艺参数控制精确等优点,在PCB组装过程中得到了广泛应用,并逐渐取代了传统的手动烙铁。但在机器人焊接过程中,焊接工艺参数值的确定仍依赖人工经验,缺乏科学的理论依据。使用不合适的焊接工艺参数容易导致一些焊接质量问题,如不润湿、去润湿、针孔、气孔、焊锡突出、焊锡紊乱和多余焊锡等,这些问题会影响PCB元件的可靠性,严重时甚至会使雷达的核心电子元件瘫痪。此外,关键焊接工艺参数之间的相互耦合会影响焊点的焊接质量。因此,揭示工艺参数之间的耦合机制、优化焊接工艺参数以及控制PCB组装过程是确保雷达核心电子元件质量的关键问题。

2. 柔性焊接机器人THT组装工艺
  • 机器人组成模块 :柔性焊接机器人是实现THT焊接过程的自动化设备,主要包括移动单元、焊接单元和人机交互(HMI)单元。移动单元采用直角坐标机器人,通过步进电机驱动实现X、Y和Z轴的平移和旋转功能;焊接单元包括智能温度控制系统和焊锡丝供应系统,可精确控制焊接温度、焊锡进给量和焊锡进给速度等工艺参数;HMI单元由触摸屏和操作面板组成,触摸屏主要负责机器人示教编程、焊接程序选择和焊接工艺参数设置
【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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