24、创新机器人与涡轮增压器轴的研究进展

创新机器人与涡轮增压器轴的研究进展

在当今科技飞速发展的时代,机器人技术和涡轮增压器技术都取得了显著的进步。本文将介绍一款新型的可变形机器人——双萨鲁斯移动机器人,以及涡轮增压器轴在静态负载下的临界转速研究。

双萨鲁斯移动机器人的设计与控制
  • 机器人的创新设计理念 :折纸机器人如今在工业和社会生活中得到了广泛应用。本文提出的双萨鲁斯移动机器人,巧妙地结合了萨鲁斯连杆机构,实现了从二维到三维的变形功能。萨鲁斯连杆机构具有一个自由度,能够将圆周运动转换为直线运动,反之亦然。这种设计使得机器人仅需一个受控运动,就能在移动箱形机器人和扁平睡眠配置之间转换,仅需一个电机即可完成变形,大大减轻了机器人的重量,提高了便携性。
  • 机器人的具体设计
    • 概念设计 :为了实现从二维到三维的变形,设计中结合了两个萨鲁斯连杆。第一个连杆是四面萨鲁斯连杆,构成了机器人在活动模式下的主体。有一个基面板,变形电机安装在上面,四对面板连接基面板和顶板的四边。第二个连杆是萨鲁斯连杆的变体,在转换为活动模式时,可使带有轮子的下面板向下移动。两个连杆共享基面板和三个相邻的C1侧板。在活动模式下,三个轮子被激活,其中两个主动轮由两个直流电机控制,一个被动轮用于导航。
    • 控制体系 :该机器人的控制系统由智能手机上的操纵杆、蓝牙模块HC05、Arduino pro mini微控制器、两个直流电机、一个直流电机驱动器L293D和两个锂聚合物动力电池组成。操纵杆的位置通过蓝牙模块发送到Arduino,Ardui
【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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