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精沖鏈輪的故障檢測與分類基于殘余勢頭
添加時間:2015-10-3 點擊率: 次
精沖鏈輪醫療機器人手臂的工作環境和人類的生存環境交織在一起,機械手將定期與人體接觸和工作環境,確保人的安全是首要的條件,應遵循。隨著日益復雜的機械臂控制、 如何實現的機械手臂,開關的控制策略實現故障分類、 成功實施行動的前提。

基于剛性和柔性機械臂,例如,專注于殘余勢頭故障檢測算法,基于基于支持向量機、 電機故障和碰撞失敗的設計故障分類器兩臂進行分類在操作過程中最常見的故障。首先,基于拉格朗日原理,利用螺旋理論和模式,嘗試建立一個剛性的手臂和柔性機械臂的動力學模型,推導整理詳細。第二,使機械臂,派生的殘余勢頭故障檢測算法,Matlab/Simulink 算法的動態模型用于模擬平臺建設。

再次,使用兩個三自由度剛性機器人手臂的亞當斯打造虛擬樣機模型的故障仿真,通過 Matlab 和亞當斯聯合仿真使用 Matlab/Simulink/SimMechnics 建立了剛性和柔性的兩個兩個-自由度武器模型,模擬的徹底失敗。結果表明: 殘余動量值源自于不同的系統模型,為同一故障具有相同的特性。然后,基于支持向量機的故障分類器的原理以兩桿具有三個自由度的勢頭剛臂 7Fault 數據作為樣本數據的殘余值提取特征向量使用 Libsvm 火車和測試分類和分類的結果。最后,史陶比爾 RX90 機器人實驗,提取的運動學剛臂數據獲得的勢頭的殘值,提取其特征向量,最后分類器訓練和測試,測試結果。這殘余的勢頭失效檢測算法擴展到領域的柔性機械臂,

建立了仿真平臺中,比較分析的剛性和柔性機械臂殘余動量值特性的實驗驗證,ag真人接口基于支持向量機剛性機械臂殘余勢頭故障檢測和分類算法的有效性的殘余基于動量的故障檢測與分類為實際應用提供了依據。

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