38、工业机器人与五轴数控机床逆动力学方程参数化通用方法及无显式通信的基于视觉非完整系统有限时间编队收敛

工业机器人与五轴数控机床逆动力学方程参数化通用方法及无显式通信的基于视觉非完整系统有限时间编队收敛

1. 工业机器人与五轴数控机床逆动力学方程参数化概述

近年来,五轴数控机床和工业机器人被要求执行越来越复杂的任务。五轴数控机床通常需要加工包括模具和冲模等自由曲面在内的更复杂零件,焊接机器人则需要焊接由三维自由形式参数曲线(如样条曲线、贝塞尔曲线或非均匀有理 B 样条曲线)设计的复杂路径。

在这种情况下,为了提高刀具路径插补、进给率优化和控制计算等的有效性和效率,有必要将机器人/机床的运动学和动力学方程映射到设计刀具路径的参数域中。虽然五轴数控机床/机器人操作器的运动学和动力学建模已得到广泛研究,但很少有人关注将运动学和动力学方程参数化。

2. 五轴数控机床和工业机器人的运动学与动力学方程参数化
  • 五轴数控机床结构 :五轴数控机床家族包括多种机床配置。一般来说,五轴数控机床由两条串联运动链构成,一条链携带刀具,另一条链携带零件。每台五轴数控机床有三个旋转关节和两个棱柱关节,从机构理论上讲,它是一个具有五个连杆、三个旋转关节和两个棱柱关节的五自由度机构。
  • 逆运动学方程 :五轴机床和机器人手臂的逆运动学方程可表示为 (q(t) = f^{-1}(p(t))),其中 (p) 表示机器/机器人工具(末端执行器)的位置和方向,(q) 是关节变量向量。
  • 动力学方程 :机器/机器人的动力学方程为 (\begin{cases}\tau(t) = M(q(t))\ddot{q}(t) + C(q(t),
【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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