针对齿轮箱智能运维技术中面临的旋转元件动态运行状态难以直接实时测量的难题,构建了一种基于无线携能通信(simultaneous wireless power and information transfer, SWPIT)的旋转元件状态传感系统。设计了系统电路拓扑结构,通过理论...
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针对齿轮箱智能运维技术中面临的旋转元件动态运行状态难以直接实时测量的难题,构建了一种基于无线携能通信(simultaneous wireless power and information transfer, SWPIT)的旋转元件状态传感系统。设计了系统电路拓扑结构,通过理论计算分析了齿轮箱内部金属元件对传感系统电路参数的影响规律,并使用有限元方法探究了金属齿轮对传感系统中线圈参数的影响,获得了各线圈在系统中的最佳安装位置;此外,设计了传感系统的电能传输、全双工通信电路的实现方案,并开展了齿轮箱内部元件状态采集实验。本系统为旋转设备内部元件运行状态的监测奠定了技术基础。
提出了一种2.5维(2.5D)系统封装高速输入/输出(I/O)全链路的信号/电源完整性(Signal integrity/power integrity,SI/PI)协同仿真方法。首先通过电磁全波仿真分析SiP内部“芯片I/O引脚-有源转接板-印刷电路板(即封装基板)-封装体I/O引脚”这一主要高速信号链路及相应的转接板/印刷电路板电源分配网络(Power distribution network,PDN)的结构特征和电学特性,在此基础上分别搭建对应有源转接板和印刷电路板两种组装层级的“信号链路+PDN”模型,并分别进行SI/PI协同仿真,提取出反映信号链路/PDN耦合特性的模块化集总电路模型,从而在电路仿真器中以级联模型实现快速的SI/PI协同仿真。与全链路的全波仿真结果的对比表明,模块化后的协同仿真有很好的可信度,而且仿真时间与资源开销大幅缩减,效率明显提升。同时总结了去耦电容的大小与布局密度对PDN电源完整性的影响及对信号完整性的潜在影响,提出了去耦电容布局优化的建议。
针对传统手眼标定中坐标转换过程繁杂、标定精确度受人为因素影响较大等问题,提出了一种基于相机畸变校正(DC)与回归随机森林(RRF)的改进手眼标定算法。首先,对实验所用的相机进行畸变校正;其次,使用Eye to Hand形式搭建实验台,采集图...
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针对传统手眼标定中坐标转换过程繁杂、标定精确度受人为因素影响较大等问题,提出了一种基于相机畸变校正(DC)与回归随机森林(RRF)的改进手眼标定算法。首先,对实验所用的相机进行畸变校正;其次,使用Eye to Hand形式搭建实验台,采集图像坐标及其对应的机械臂坐标,建立坐标数据集;最后,使用DC-RRF算法、线性回归算法以及传统手眼标定算法在坐标数据集上进行训练,将不同算法下的平均绝对误差、均方误差等评价指标进行对比。实验结果表明,DC-RRF算法在X/Y/Z三轴上的精准度均为最佳,平均误差可控制在1.77 mm,该算法的精准性在很大程度上保证了机器视觉与机械臂的有效结合并在分拣系统中得到精准应用。
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