现场动平衡测试系统研究

阐述转子振动信号互相关分析的原理,分析采用软件实现质量偏心引起的不平衡振动信号大小和相位的提取方法。给出了基于LabVIEW的现场动平衡测试系统硬件结构及软件设计框架,开发了一套基于此原理的现场动平衡测试系统,试验结果证明效果良好。     

基于LabVIEW的单圆盘柔性转子系统的不平衡振动分析

通过对单圆盘柔性转子系统的实验,利用图形化编程语言-LabVIEW,对不平衡振动信号进行了多种分析处理,主要包括频谱分析、滤波、相关分析,最终计算出不平衡振动量的幅值与相位,确定不平衡量的位置,为利用软件解决旋转机械的动平衡问题提供了重要依据。     

单双校正面现场智能整机动平衡仪的研制

介绍影响系数法实现旋转机械整机动平衡的原理，围绕如何提取不平衡振动的幅值与相位详细讨论用单片机技术实现现场智能整机动平衡仪的软、硬件设计。用开发的仪器在现场对风机进行了动平衡试验，使风机的振动从4．3mm／s降至0．3mm／s，取得了令人满意的效果。实践说明仪器的设计原理和方案是正确可行的，仪器在农机生产和维修中具有良好的应用前景。     

基于旋转式机械自动平衡装置的研究

针对当前旋转式机械自动平衡技术的发展,对滚球、摆锤及充液式三种自动平衡装置的工作原理和平衡特点进行了论述,对比分析了这三种自动平衡装置的优缺点,并对它们的减振效益进行了对比,提出了旋转式机械自动平衡装置未来需要解决的关键问题。     

基于EMD+FFT联合滤波方法在机床主轴非平稳信号分析中的应用

针对数控磨床主轴振动信号中噪声影响特征值提取的问题,提出了一种基于经验模态分解方法(EMD)与快速傅里叶变换(FFT)联合的滤波方案。首先利用经验模态法(EMD)将主轴振动信号分解成若干个满足内稟模态函数的IMF分量,再利用快速傅里叶变换对每个IMF分量做时频转换,可以得出IMF分量的频域图谱。对包含噪声的IMF分量进行阈值滤波,得到降噪后的IMF分量,将IMF分量重新合成为原信号。利用仿真信号对该方法实验,同时对数控机床主轴信号进行实际测试表明,该方法不仅仅能够很好地分解出主要频率成分,同时弥补了FFT变换无法分析非平稳信号的缺点,提高了EMD算法的精度,有效地滤除主轴信号中的噪声成分。     

切碎还田机械转子动平衡等级的确定

问题的提出 　　在 1999年对秸秆切碎机安全检查中，我们发现由于企业生产中执行的标准不统一，在对切碎转子进行动平衡测定时，无法确定切碎转子应采用的平衡品质等级是 G 6.3级还是 G16级。造成此问题的原因有三个： 　　1.切碎转子动平衡测定方法的两个参照标准 (即 JB/T51235－ 1994《甩刀式秸秆切碎还田机产品质量分等标准》、 JB/T6678－ 1993《茎秆切碎还田机》 )对平衡等级的规定不统一。 　　(1)JB/T51235－ 1994中规定切碎主轴 (含刀座 )应进行动平衡，其不平衡量应符合 GB/T9239－ 1998《刚性转子平衡品质许用不平衡的确定…     

CAD技术在曲轴平衡设计中的应用

从平衡角度出发分析曲轴设计中存在的问题:首先利用CAD技术建立精确的曲轴三维实体模型,并对模型进行平衡性计算,得出曲轴在设计阶段产生的不平衡数据———静不平衡;接着仔细更改曲柄的设计,消除静不平衡误差;然后考虑动平衡和消除动不平衡的平衡块设计;这种方法可有效减少加工后曲轴动平衡检验的次数。     

自动平衡装置的平衡机理探讨

旋转机械的不平衡振动问题一直是机械行业的重要课题,自动平衡是解决不平衡振动的方案之一。本文通过单盘转子过临界转速下的自动定心现象分析,并探讨金属圆球在盘内移动的自动平衡(减振)机理。     

基于Matlab/Simulink仿真的电网基波信号检测方法

基于Matlab/Simulink仿真,提出一种改进的自适应陷波滤波器算法,用于提取污染环境下的电网基波信号.该算法不需要锁相环装置来达到同步,通过设置适当参数即可自动跟踪基波信号变化,从而实现对基波信号的提取.     

机械式自动变速器控制电路系统的开发运用分析

本文针对机械式自动变速器的控制电路系统原理进行分析,对输入信号的采集以及具体执行机构的控制效果进行研究。在此基础上,提出与其相关的一些程序的具体开发和利用,为更好的推动机械加工行业的发展提供有效参考。     

基于回归算法的自动引导车跟踪控制

提出了一种跟踪控制效果好、适应性广的自动引导车跟踪方法。以自动引导车的动力学模型作为系统的被控对象，通过回归算法对系统以前的输入和输出跟踪误差信号进行运算来反复调整输入量，使得系统在经过一定次数的迭代以后，其实际输出趋于期望输出。仿真与试验结果均表明，装有此系统的自动引导车能够很好地跟踪给定的路径，验证了所提方法的正确性和有效性。     

基于MPC的插秧机路径跟踪控制算法研究

针对国内自动驾驶插秧机路径跟踪精度不高的现象，提出一种基于线性时变模型预测控制的路径跟踪方法。将建立的非线性插秧机运动学模型进行线性化和离散化处理，并基于此模型进行模型预测路径跟踪控制；建立以控制增量为状态量的目标函数；考虑系统控制量和控制增量的约束条件，将目标函数求解转为带约束的二次规划问题；采用内点法进行求解，将所得控制序列第一个元素作用于系统，并且不断重复以上过程实现最优控制。在MATLAB/Simulink环境下，搭建上述模型预测控制器系统仿真，并与路径跟踪效果良好的Stanley控制算法对比，结果表明，上述模型预测控制器优于Stanley控制算法。采用卫星信号接收机、电动方向盘和转角传感器，改造井关PZ60型插秧机，搭建插秧机自动驾驶试验平台，进行田间试验，试验结果表明，基于线性时变模型预测控制器能够使自动驾驶插秧机车速1 m/s时，有效进行路径跟踪，直线段跟踪误差最大2.02 cm，满足插秧机自动驾驶路径跟踪精度要求。     

MATLAB在植物电信号降噪处理中的应用

植物电信号具有复杂性和时变非稳态特性,在获取有用信号前,需要对原始信号进行预处理,并将采集的信号严格地限制在有用的频段内。首先对信号进行低通滤波,以抑制高频噪声;然后采用陷波滤波器消除因测试环境中的有源设备而引起的50 Hz工频干扰。另外,采用小波降噪的方法处理采集的信号,更容易地分离出噪声或其他不需要的信息。通过MATLAB语言进行编程,设计数字滤波器,对信号进行预处理,并且用小波分析方法对信号进行分析,实现了降噪和去除干扰的目的,从而对植物电信号进行有效的分析。      

基于改进纯追踪模型的农机路径跟踪算法研究

为提高农机作业时直线行驶的精度,提出了一种基于改进纯追踪模型的农机路径跟踪算法。在建立了运动学模型和纯追踪模型的基础上,对农机直线跟踪方法进行研究;针对GPS导航精度易受噪声干扰的问题,通过卡尔曼滤波对航向误差以及横向误差进行了平滑处理,以获取更高精度的航向误差和横向误差;为提高纯追踪模型的自适应能力,以横向误差和航向误差的均方根误差为基础,构建适应度函数,并设计了权重函数,采用横向误差作为主要决策参数,通过粒子群优化(Particle swarm optimization,PSO)算法实时确定纯追踪模型中的前视距离;为使粒子群减少计算时间、尽快进行局部搜索,对PSO算法中惯性权重系数进行了改进。以东方红1104-C型拖拉机为试验平台,设计了农机自动导航控制系统,进行了农田播种试验。结果表明:当农机行驶速度为0.7 m/s时,采用基于改进纯追踪模型的农机路径跟踪算法,直线跟踪的最大横向误差为0.09 m;当行驶距离超过5 m后,最大横向误差为0.02 m,该算法能够有效地提高农机作业时的直线行驶精度。     

农机INS/GNSS组合导航系统航向信息融合方法

为解决农机自动导航系统在田间作业过程中因防风树林等对卫星信号产生遮挡与干扰,导致其难以准确获取航向信息等问题,采用惯性导航系统（INS）和全球导航卫星系统（GNSS）航向信息融合方法进行了试验与研究,结合自适应卡尔曼滤波算法构建了综合滤波模型,提出了一种以GNSS信号品质与航向角变化幅度信息为指导的INS/GNSS航向信息融合策略,通过仿真试验以及实际应用测试对航向信息融合效果进行了验证。试验结果表明：以双天线GNSS航向角测量值作为参考基准,在直线行驶过程中,融合航向数据的平均绝对误差为-0.02°,标准差为0.50°;在转向行驶过程中,融合航向数据的平均绝对误差为0.62°,标准差为2.42°;融合后的航向输出结果明显提升了单独使用INS或GNSS时航向数据的精度,且在滤除GNSS航向角测量噪声的同时提高了GNSS航向角解算值的更新速率。该航向角融合算法能够增强农业机械自动导航系统航向角测定的准确性,可为导航系统实际田间作业情况下的抗环境扰动能力提供服务。     

自动导航插秧机路径跟踪系统稳定性模糊控制优化方法

为了提高自动导航插秧机路径跟踪系统的稳定性,提出了一种利用模糊控制调整纯追踪模型前视距离的路径跟踪方法。在考虑自动转向系统一阶惯性环节的情况下,建立插秧机运动学模型,分析了在跟踪直线时纯追踪模型的稳定性条件;基于此稳定性条件,以速度和横向偏差为输入,以前视距离为输出,建立模糊控制模型实时调整纯追踪模型的前视距离;以洋马VP6E型水田插秧机为实验平台对所提出方法进行了实验验证,结果证明,该方法能有效提高路径跟踪系统的稳定性。     

基于高斯混合模型的履带拖拉机转弯半径控制方法

履带拖拉机采用差速转向,转向可控性差,影响自动导航性能,为提高履带拖拉机自动导航的性能,以液压传动控制行星差速转向履带拖拉机为研究对象,建立履带拖拉机转弯半径数学模型。构建每个控制量下转弯半径均值和方差计算方法,建立基于卡尔曼滤波和局部加权回归的转弯半径均值和方差更新方法。分别针对直线路径跟踪和掉头建立基于高斯混合模型的履带拖拉机转弯半径控制方法。采用纯跟踪算法分别以不同的初始位置偏差进行自动导航仿真试验,得到导航轨迹、位置偏差和角度偏差。以农夫NF-702型履带拖拉机为平台,分别以不同车速进行导航试验,试验结果表明,在初始航向角为0,车速分别为1.0、1.5m/s时,导航平均误差分别为-0.62cm和0.28cm,导航误差绝对值极值分别为10.14cm和8.10cm,导航误差绝对值均值分别为2.34cm和2.57cm,导航均方根误差分别为3.77cm和3.99cm。本文提出的基于高斯混合模型的履带拖拉机转弯半径控制方法可应用到液压传动控制行星差速转向履带拖拉机自动导航领域,满足实际田间作业需求。     

水稻全田块无人收获作业自动打点系统设计与试验

谷物收获机械无人化作业可有效解决收获季用工短缺问题,全田块自动导航作业是无人收获机智能化的核心。为解决水稻无人收获作业自动打点问题,基于边界线跟踪与地头区域检测实现水稻田块最外圈导航与剩余作业区域自动打点,并提出一种目标区域先验形态辅助的动态感兴趣区域设定方法,改善作物边界线提取可靠性。采用自控小车对所提方法进行验证,试验结果表明,当车辆作业速度为0.8m/s时,水稻未收获区域直线边界跟踪平均误差小于5cm,单帧图像检测时间小于50ms。水稻边界自动打点试验结果表明,所设计自动打点系统打点平均误差为3.5cm,满足直角梯形水稻田块自动打点需求。     

基于视觉的吊装机器人卷扬随动控制研究

海洋浪涌对海洋物流吊装机械工作安全及可靠性有很大的影响。目前海浪运动补偿多基于IMU或MRU等船舶专用传感器,其成本较高。采用组合标识,提出基于视觉的吊装机器人卷扬随动控制方法。首先,对机械臂进行运动学分析以及手眼标定,采用视觉标识对复杂环境下的目标进行检测,采用主方向定位以及DLT算法对标识进行定位;然后通过建立卷扬系统模型,在速度环上采用伪微分反馈复合控制算法,使用基于双S形曲线运动规划加减算法进行目标运动跟踪、路径重规划,并采用加减速方法生成运动轨迹。通过搭建试验平台,模拟海上工作环境并进行静态目标和动态目标跟随试验,验证了卷扬升降控制的可行性以及随动控制策略的有效性。