1037871數(shù)控設備中編碼器的應用與維修AFM60A-S1AA004096相對于正交坐標測量機具有測量范圍大、方便攜帶、測量效率高等優(yōu)點,然而由于其串聯(lián)式的機械結構,使得誤差逐級傳遞并且累積放大,導致測量精度不高,無法滿足一些實際工程的需求,限制了其在現(xiàn)實中的應用。因此,提高測量機的測量精度是急需解決的問題之一。研究發(fā)現(xiàn)在關節(jié)式坐標測量機測量空間中存在誤差較小的量區(qū),對小的實測對象在此區(qū)域內(nèi)測量可以使得測量精度得到一定的提高,本文圍繞圓編碼器誤差,提出了求解測量區(qū)及使測量區(qū)位于易于操作的區(qū)域的方法。根據(jù)關節(jié)式坐標測量機的測量模型,建立了關于圓編碼器誤差的測量機誤差模型。利用光電自準直儀與金屬多面棱體組合的方法,對圓編碼器誤差進行標定。建立圓編碼器偏心誤差模型,并用以修正標定數(shù)據(jù)中由于安裝偏心引起的誤差成分。采用三階傅里葉級數(shù)對誤差曲線進行擬合,得到6個圓編碼器的誤差特性曲線。采用蒙特卡洛法確定測量機的測量空間。利用牛頓迭代法對測量機測量方程進行逆解,得到單點多姿態(tài)下的關節(jié)轉(zhuǎn)角組合,帶入測量機誤差模型中得出單點誤差分布。通過設計合理的布點與推廣方法得到測量空間中均勻分布的大量采樣點的數(shù)千種關節(jié)轉(zhuǎn)角組合,分析得出測量空間內(nèi)大量采樣點的大誤差分布情況。為了得到量區(qū)具體位置,將測量空間等間隔切割成一系列小的立方體區(qū)域,對每個小的區(qū)域建立求取區(qū)域內(nèi)大測量誤差的數(shù)學模型,改進蟻群算法并用于求解該模型,確定了各小立方體區(qū)域的大測量誤差,通過比較找到其中大測量誤差為小的區(qū)域即測量區(qū)。在分析圓編碼器零位和關節(jié)零位間角度（初始安裝角度）對測量機測量誤差及空間誤差分布所產(chǎn)生的影響的基礎上,采用粒子群算法確定使設定的易于操作的區(qū)域誤差較小時的初始安裝角度的組合。針對所得的量區(qū)與設定的實用化區(qū)域進行了驗證,仿真結果表明確定區(qū)及實用化的方法行之有效。研究成果可用于指導實際測量與測量機的裝配,以實測量區(qū)實用化的目的。紹了傳動軸振動對編碼器輸出信號的影響,提出一種甄別光電編碼器輸出干擾脈沖的方法,并結合M/T測速方法,形成基于光電編碼器的抗振動測速和判向的方法,同時給出實驗測試的結果。距模塊、電子羅盤和電機編碼器等異質(zhì)傳感器信息的方法實現(xiàn)高精度的機器人室內(nèi)定位。首先,根據(jù)電機編碼器信息采用相對定位法推算機器人的位姿1,同時采用基于UWB測距模塊和電子羅盤的定位法獲取機器人的位姿2,后通過卡爾曼濾波算法融合兩種位姿信息,修正相對定位法的累積誤差和定位法的瞬時誤差,實現(xiàn)高精度的機器人室內(nèi)定位。實驗結果表明了該方法的有效性,融合后的位姿精度相比于位姿1和位姿2的精度有顯著的提高,坐標精度達到90%,航向角的精度達到97%以上。 

火力發(fā)電,而火力發(fā)電廠核算其發(fā)電成本的重要經(jīng)濟指標就是儲煤量。傳統(tǒng)盤煤的主要原理為：首先將堆積的煤炭通過斗輪堆取料機將其整成比較規(guī)則的梯形或矩形。再通過人工用皮尺丈量得到體積再乘以密度得出重量。該方法存在效率低、誤差大、耗費人力、物力等缺點。因此,本文提出一種新的盤存測量思想,該盤煤系統(tǒng)輕巧、實用且適用于任何煤堆形狀。本文從獲取三維數(shù)據(jù)場、測量設備控制、體積算法等方面展開研究如下：火力發(fā)電廠堆積的煤堆表面數(shù)據(jù)是一個變化的曲面體積數(shù)據(jù),通過激光掃描儀掃描獲取煤堆表面被測目標點的線距離、角度信息,然后通過一系列的幾何轉(zhuǎn)換,得到斷面二維坐標數(shù)據(jù)。并通過位移傳感器、角度傳感器確定掃描儀實時位置信息,即每一個斷面二維數(shù)據(jù)對應的第三坐標數(shù)據(jù),將坐標進行有效匹配就可以構建出三維數(shù)據(jù)場。第二,激光掃描儀是高精密光學傳感器。由于在煤場、礦場,粉塵大、日曬高溫、電磁干擾、潮濕結露等惡劣因素可能會影響測量精度及其工作的穩(wěn)定性。為此,有必要設計自動溫控系統(tǒng)以便給激光掃描儀提供適宜的工作溫度環(huán)境。并且使用防灰密閉裝置以達到保護掃描儀而避免灰塵弄臟鏡頭的目的。第三,激光掃描儀硬件控制模塊和編碼器硬件控制模塊的設計：編碼器控制板通過獲取編碼器脈沖數(shù)據(jù),并判斷脈沖值是否達到系統(tǒng)設定的閥值,即確定激光掃描儀的位置,并發(fā)送串口指令讓采集控制板觸發(fā)激光掃描儀獲取一幀斷面信息。然后,經(jīng)過空間幾何轉(zhuǎn)換得到斷面二維坐標數(shù)據(jù)。后通過特定的組合分析方法,整合同一時間的第三坐標數(shù)據(jù)及二維坐標數(shù)據(jù),并通過特定的文件格式存儲數(shù)據(jù),得到整個料場離散的三維坐標數(shù)據(jù)。另外,對于獲取到的大量離散三維坐標數(shù)據(jù),用數(shù)值積分算法進行切片體積計算,并通過誤差分析法,大限度減小誤差并提高測量精度。后通過三維數(shù)據(jù)的體積與密度的相乘計算出煤場的儲煤量。從工業(yè)應用的角度來看,利用本文所設計的體積測量系統(tǒng),能夠很大程度上提高大型料場體積測量效率和測量精度,并降低人工測量成本。所提出的測量分析系統(tǒng)具備實用性和前瞻性,具有一定的實用價值。動軸承作為旋轉(zhuǎn)類機械的關鍵部件,其運行狀態(tài)的好壞不僅關乎著重大的經(jīng)濟利益,還會對社會安全帶來深遠的影響。因此對滾動軸承進行運行狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷至關重要。隨著人工智能時代的到來,故障診斷也向著智能化的趨勢發(fā)展。本文以滾動軸承振動信號為研究對象,結合經(jīng)驗模態(tài)分解、奇異值分解、相空間重構以及螺旋矩陣等相關手段,提出了兩種基于深度學習的滾動軸承故障診斷方法。論文的主要內(nèi)容如下:（1）系統(tǒng)地介紹了滾動軸承故障診斷研究背景及意義、滾動軸承故障診斷各個發(fā)展階段及常用的故障診斷方法,并論述了隨著智能診斷的推廣,機器學習、深度學習等前沿理論在軸承故障診斷上的重要作用。（2）提出基于相空間重構和奇異值分解的滾動軸承故障特征提取方法。先采用Hankel矩陣的形式對信號進行相空間重構,再對構造的矩陣進行奇異值分解,并探討奇異值特征個數(shù)與矩陣行數(shù)、列數(shù)的關系。該方法比傳統(tǒng)的時域、頻域以及時頻域的特征提取方法更簡單有效。（3）提出基于EMD和SSAE的滾動軸承故障診斷方法。首先,先對不同狀態(tài)的滾動軸承振動信號進行EMD分解;然后,為了提取更具代表性的高階特征,用奇異值分解方法來處理得到的內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)以獲得奇異值特征,并將獲得的奇異值特征當做所提出的SSAE網(wǎng)絡的輸入,所提方法不需要信號去噪過程,簡化了滾動軸承傳統(tǒng)的故障特征提取過程。（4）提出基于特征螺旋排列的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡軸承故障診斷方法。為了抑制重要信息在信息傳遞過程中的損失,將相空間重構和奇異值分解的特征提取方法應用于軸承振動信號,得到的奇異值被視為評價滾動軸承健康狀況的特征,然后這些特征由中心到邊緣構成一個螺旋矩陣作為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入。所提方法有效地抵制了網(wǎng)絡傳遞過程中邊緣信息的丟失與損耗問題。（5）使用Python語言和Pycharm集成開發(fā)環(huán)境開發(fā)一套實用的、易于操作的滾動軸承智能診斷系統(tǒng)。該系統(tǒng)以滾動軸承時域振動信號作為輸入,經(jīng)系統(tǒng)計算分析后輸出故障診斷結果,實現(xiàn)了滾動軸承的智能診斷。 

1037871數(shù)控設備中編碼器的應用與維修AFM60A-S1AA004096發(fā)展的今天,汽車已經(jīng)越來越多的進入千家萬戶成為常見的代步工具,這使得土地資源緊張與汽車保有量激增的矛盾也日趨明顯。傳統(tǒng)的停車設備由于空間有限已經(jīng)不能滿足日益增長的車輛對停車位的需求,高科技含量和高自動化水平的堆垛式立體車庫正越來越多的進入市場。車輛搬運器作為立體車庫中的重要組成部分,是實現(xiàn)待搬運車輛位置移動的關鍵。現(xiàn)存堆垛式立體車庫中車輛搬運器多采用整體抬升方案,即克服待搬運車輛全部重量將其抬離地面。觀察發(fā)現(xiàn)目前仍有許多汽車在駐車制動且變速器置于空擋狀態(tài)下,前輪可以自由轉(zhuǎn)動,針對這一現(xiàn)狀提出了一種新型結構形式的單軸抬升式車輛搬運器。這種搬運器采用只抬升待搬運車輛后輪,利用可自由轉(zhuǎn)動的前輪作為支撐點,以推拉的形式實現(xiàn)待搬運車輛的位置移動。在實驗室同門完成機械結構設計的基礎上,本文主要研究搬運器各機構的運動控制規(guī)律及對其控制系統(tǒng)進行開發(fā)。針對各機構的結構特點,分別運用Adams軟件對前輪轉(zhuǎn)向限位機構和舉升桿伸出機構建立仿真模型研究其動力學特性,并采取Adams與MATLAB/Simulink聯(lián)合仿真的方式對其運動控制規(guī)律進行研究;推導建立出后輪舉升機構、防脫限定機構和底盤驅(qū)動機構的數(shù)學模型,并采用MATLAB/Simulink軟件對其進行動力學仿真和運動控制規(guī)律研究。在得出各機構運動規(guī)律特性的基礎上選擇合適的控制方式、策略及能夠滿足控制要求的硬件設備,并確定其安裝位置;分析對比終選用PIC16F877A芯片作為控制器,完成控制器小系統(tǒng)模塊、光電傳感器模塊、旋轉(zhuǎn)編碼器模塊和電機驅(qū)動的硬件電路設計和接口分配;后繪制這五個機構確定控制方式、繪制控制程序流程圖、編寫軟件程序,主要包括,對PWM模塊、旋轉(zhuǎn)編碼器在位移和速度采集程序的實現(xiàn),以及車輛后輪舉升運動過程中采用PI控制策略的程序?qū)崿F(xiàn)。