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一種基于脈沖反饋檢測電機(jī)運(yùn)動學(xué)參數(shù)的方法
本發(fā)明公開了一種基于脈沖反饋檢測電機(jī)運(yùn)動學(xué)參數(shù)的方法。 通過連續(xù)采集信號讀取時(shí)刻前的 N 個(gè)時(shí)刻的脈沖數(shù)，將采集的 N 個(gè)脈 沖數(shù)及其對應(yīng)的時(shí)刻線性擬合成 N-1 次函數(shù)，得到電機(jī)位置與時(shí)間的 關(guān)系函數(shù)，對電機(jī)位置與時(shí)間的關(guān)系函數(shù)求一階導(dǎo)數(shù)，得到電機(jī)速度 與時(shí)間的關(guān)系函數(shù)，對電機(jī)速度與時(shí)間的關(guān)系函數(shù)求一階導(dǎo)數(shù)，得到 電機(jī)加速度與時(shí)間的關(guān)系函數(shù)；根據(jù)信號讀取時(shí)刻是否與脈沖計(jì)數(shù)時(shí) 刻同步，并代入相應(yīng)的約束條件，得到電機(jī)位置、速度和加速度的檢 測結(jié)果。本發(fā)明能同時(shí)計(jì)算出信號讀取時(shí)刻的電機(jī)位置、速度和加速
華中科技大學(xué)
2021-04-14
一種立式混合機(jī)槳葉的安全連接固定裝置
本發(fā)明公開了一種立式混合機(jī)槳葉的安全連接固定裝置，包括 旋轉(zhuǎn)主軸、槳柄和防護(hù)罩，旋轉(zhuǎn)主軸的外側(cè)設(shè)置有限位槽；槳柄套接 在旋轉(zhuǎn)主軸上，與旋轉(zhuǎn)主軸為間隙配合；槳柄與旋轉(zhuǎn)主軸通過螺紋銷 連接，螺紋銷包括第一螺紋段和第一銷柱段，槳柄的側(cè)壁設(shè)置有第一 螺紋孔；防護(hù)罩套接在槳柄上，螺紋銷位于防護(hù)罩所包圍區(qū)域內(nèi)，防 護(hù)罩與槳柄通過螺紋限位軸進(jìn)行軸向限位固定連接，所述防護(hù)罩用于 防止螺紋銷的第一銷柱段從限位槽內(nèi)脫落掉出。本發(fā)明不僅可實(shí)現(xiàn)槳 柄與旋轉(zhuǎn)主軸的可靠連接，而且可有效防止槳柄及連接部件發(fā)生松動、 脫落，其結(jié)構(gòu)
華中科技大學(xué)
2021-04-14
一種適用于水液壓壓鑄機(jī)的液壓系統(tǒng)
本發(fā)明公開了一種水液壓壓鑄機(jī)及其液壓系統(tǒng)，壓鑄機(jī)包括定 模座、動模座、合模液壓缸、鎖緊螺母液壓缸、鎖模液壓缸、壓射增 壓缸和蓄能器組，定模座和動模座通過哥林柱相連，合模液壓缸驅(qū)動 動模座沿哥林柱移動；壓射增壓缸用于完成壓射過程，蓄能器組為各 部件提供動力；液壓系統(tǒng)包括動力源、壓射系統(tǒng)、合模系統(tǒng)、鎖模系 統(tǒng)和冷卻系統(tǒng)，動力源與水箱相連，為各系統(tǒng)提供動力；壓射系統(tǒng)、 合模系統(tǒng)、鎖模系統(tǒng)和冷卻系統(tǒng)的工作介質(zhì)均為水。本發(fā)明采用水介 質(zhì)作為液壓系統(tǒng)的工作介質(zhì)，克服了傳統(tǒng)壓鑄污染的缺陷，同時(shí)將冷 卻系統(tǒng)與主壓射
華中科技大學(xué)
2021-04-14
一種精密減振組件及由其構(gòu)成的減振平臺
本發(fā)明公開了一種精密減振組件及由其構(gòu)成的減振平臺，具有減振和 Z 向定位功能。精密減振組件包括被動減振部件、主動減振執(zhí)行器和外框架。被動減振部件采用雙腔體結(jié)構(gòu)的活塞桿，氣囊和壓力腔分別位于兩個(gè)腔體內(nèi)，氣囊具有較大的縱向支撐力和較低的剛度，能隔離衰減高頻的振動。主動減振執(zhí)行器為直線型音圈電機(jī)，與被動減振部件并聯(lián)，根據(jù)被控對象振動狀態(tài)和位置信息，對被動對象施加作用力，帶動被控對象運(yùn)動到指定的位置和對振動進(jìn)行補(bǔ)償。至少三個(gè)精密減振組件構(gòu)成的減振平臺具有多自由度減振，Z 向精確定位和調(diào)平調(diào)焦功能。本發(fā)明可用
華中科技大學(xué)
2021-04-14
一種超精密雙層宏微運(yùn)動平臺的同步控制系統(tǒng)
本發(fā)明公開了一種超精密雙層宏微運(yùn)動平臺的同步控制系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括設(shè)置在計(jì)算機(jī)內(nèi)的主控制模塊、兩個(gè)宏微運(yùn)動平臺控制模塊和同步控制模塊；兩個(gè)宏微運(yùn)動平臺控制模塊均包括微動平臺控制模塊，跟隨控制模塊，宏動平臺控制模塊，激光測量模塊，以及光柵測量模塊。本發(fā)明引入了微動平臺位置轉(zhuǎn)換器，簡化了微動平臺的控制；提出了力作用轉(zhuǎn)換器，提高了宏動平臺的跟蹤精度；采用宏動平臺跟蹤微動平臺的控制方式，防止了微動平臺運(yùn)動飽和的發(fā)生，提高了宏微運(yùn)動平臺的定位精度；采用了雙層宏微運(yùn)動平臺同步控制器，減小了同步誤差，并改善了雙層宏
華中科技大學(xué)
2021-04-14
一種可穿越腕部奇異點(diǎn)的機(jī)器人路徑規(guī)劃方法
本發(fā)明公開了一種可穿越腕部奇異點(diǎn)的機(jī)器人路徑規(guī)劃方法， 包括以下步驟：操作拖拽示教機(jī)器人的末端完成一次完整的作業(yè)，采 集路徑點(diǎn)進(jìn)行工業(yè)機(jī)器人的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換和運(yùn)動學(xué)反解，當(dāng)所述工業(yè)機(jī)器 人當(dāng)前位姿對應(yīng)的關(guān)節(jié)變量值處于腕部奇異區(qū)域邊界，且原始目標(biāo)位 姿對應(yīng)的關(guān)節(jié)變量值在腕關(guān)節(jié)奇異區(qū)域以內(nèi)時(shí)，將機(jī)器人 5，6 軸進(jìn)行 固連，分別根據(jù)第三連桿坐標(biāo)系相對于基坐標(biāo)系的連桿變換矩陣和工具坐標(biāo)系相對于連桿坐標(biāo)系以及工具坐標(biāo)系相對于基坐標(biāo)系的連桿變 換矩陣之積，計(jì)算第三連桿坐標(biāo)系相對于基坐標(biāo)系的位置矢量，并據(jù) 此建立方程
華中科技大學(xué)
2021-04-14
一種適應(yīng)多規(guī)格芯片的表面貼裝機(jī)拾取裝置
本發(fā)明公開了一種適應(yīng)多規(guī)格芯片的表面貼裝機(jī)拾取裝置，包 括 Z 向進(jìn)給模塊、傳動模塊、氣路模塊、花鍵軸模塊和吸嘴模塊，其 中 Z 向進(jìn)給模塊用于帶動背板上下運(yùn)動；氣路模塊中的真空發(fā)生器用 于產(chǎn)生真空，并通過氣管、快接接頭和花鍵軸聯(lián)接，在花鍵軸內(nèi)部產(chǎn) 生真空環(huán)境；傳動模塊用于保證吸取的芯片在貼裝時(shí)姿態(tài)的精準(zhǔn)度； 花鍵軸模塊用于傳遞旋轉(zhuǎn)運(yùn)動和提供緩沖作用；吸嘴模塊則通過吸嘴 頭與吸嘴桿內(nèi)嵌的密封墊產(chǎn)生不同的配合，控制不同組合的通氣孔的 開閉，進(jìn)而使吸嘴頭產(chǎn)生不同尺寸的真空域。通過本發(fā)明，應(yīng)能夠僅 采用一
華中科技大學(xué)
2021-04-14
一種適用于盾構(gòu)機(jī)的失效預(yù)測與診斷控制方法
本發(fā)明公開了一種適用于盾構(gòu)機(jī)的失效預(yù)測與診斷控制方法， 其包括以下步驟：(1)分析盾構(gòu)機(jī)的失效機(jī)理；(2)建立盾構(gòu)機(jī)的失效故 ·1093· 障樹模型，同時(shí)確定各個(gè)系統(tǒng)構(gòu)件之間的失效邏輯關(guān)系；(3)根據(jù)建立 的失效故障樹模型，將故障門向離散時(shí)間貝葉斯網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)化以得到與失 效故障樹模型相對應(yīng)的盾構(gòu)機(jī)失效的離散貝葉斯網(wǎng)絡(luò)；(4)采用貝葉斯 網(wǎng)絡(luò)的正向推理技術(shù)及后驗(yàn)概率對盾構(gòu)機(jī)進(jìn)行失效預(yù)測及風(fēng)險(xiǎn)診斷控 制。
華中科技大學(xué)
2021-04-14
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一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的自適應(yīng)尺度行人重識別方法
本發(fā)明公開了一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的自適應(yīng)尺度行人重識別方法，首先采用稀疏表示的方法獲得查詢 行人和待測行人間的跨域的支撐一致性，然后采用 K 近鄰的方法獲得查詢行人和待測行人間的跨域的投 影一致性，最后綜合跨域的支撐一致性因子和跨域的投影一致性因子來計(jì)算行人對之間的距離。本發(fā)明 通過再次利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)在不同視角下的一致性來自適應(yīng)地調(diào)節(jié)尺度，可以提高現(xiàn)有算法的性能，獲得更 準(zhǔn)確的行人重識別結(jié)果。
武漢大學(xué)
2021-04-14
一種基于壓縮感知理論的文本數(shù)據(jù)流抽樣方法
本發(fā)明公開了一種基于壓縮感知理論的文本數(shù)據(jù)流抽樣方法，包括步驟 1）將文本數(shù)據(jù)流分割成固 定大小的文本片段并通過向量空間模型表示成矩陣；2）使用壓縮感知理論對文本數(shù)據(jù)流進(jìn)行空間降維 抽樣；3）計(jì)算降維后每個(gè)文本的信息熵；4）基于文本的信息熵通過對數(shù)傾斜時(shí)間（LTT）模型得到抽 樣文本。本發(fā)明面向互聯(lián)網(wǎng)海量的、不斷增加的文本流，通過更少的存儲消耗來實(shí)現(xiàn)更快的文本流抽樣 和存儲，在大大降低抽樣文本流規(guī)模的情況下，能夠以全局視角獲得整個(gè)文本流中最有價(jià)
武漢大學(xué)
2021-04-14