圆偏心夹紧机构的特性分析

指出了圆偏心夹紧机构夹紧力分析及自锁条件的常见推导错误。提出了圆偏心夹紧机构力学模型的新观点。     

圆偏心夹紧机构在机床上的应用

从理论上分析了对圆偏心夹紧原理、特性及自锁备件，利用圆偏心的机构特点，实现了机床尾座的夹紧。该方法操纵方便，夹紧可靠。     

圆偏心夹紧机构的夹紧力计算及特性分析

针对圆偏心夹紧机构夹紧力计算公式的应用问题,提出了按圆偏心自锁程度不同的分类方式及其相应的夹紧力计算方法;分析比较了A、B两类偏心的夹紧特性,得出了前者优于后者的正确结论;讨论了标准偏心轮的偏心距及其公差取值的合理性问题,并提出了相应的修改建议,为正确设计和应用该机构提供了可靠的理论依据.     

基于Halcon的蒸汽发生器堵板操作机器人视觉定位算法

蒸汽发生器的工作环境复杂、危险,施工人员在完成堵板螺栓紧固时存在一定的风险。介绍了一种基于图像识别的螺栓紧固方法。机器人自主作业平台主要包括机器人系统和图像采集系统两个部分,采用图像处理软件Halcon,实现基于灰度值的图像阈值分割,利用圆形曲线算法得到圆后,最终得到圆的几何中心。此外,还显示了采用扭矩和时间控制方法的紧固螺栓方法。最后通过螺栓实验和精度验证了图像识别和螺栓紧固的过程。结果表明针对堵板机器人螺栓定位问题采用的基于阈值分割的定位算法识别率为100%,定位最大误差为1.10mm,最小误差为0.92mm,满足堵板机器人螺栓自主定位的精度要求。     

偏心凸轮式对称夹紧机构

介绍了一种以偏心凸轮为驱动的夹紧装置的工作原理及相应力计算公式。它利用凸轮及杠杆的力放大原理实现夹紧。主要应用在工件加工时的夹紧,此机构结构简单,操作方便,夹紧力及稳定性优于传统的偏心凸轮夹紧机构。     

输电线路带电作业机器人机械手RBF神经网络控制

针对完全依靠人工带电拧紧高压输电线路耐张跳线引流板螺栓作业效率低、劳动强度大、高空高压危险设计了一种双臂、双机械手的螺栓紧固带电作业机器人.在整个作业过程中着重对螺栓拧紧的关键问题进行了理论分析,建立了螺栓拧紧过程控制的RBF神经网络模型.将机器人的螺栓拧紧过程抽象为神经网络的非线性逼近控制问题,提出了基于RBF神经网络的机器人螺栓拧紧状态监测控制方法.最后带电作业试验结果显示经过该控制方法机器人拧紧的螺栓联接可靠性增强,验证了所提出方法具有较强的工程实用性,同时进一步提高了作业效率、作业安全性及作业可操作性.     

角钢塔螺栓的紧固控制技术

针对角钢塔螺栓紧固作业需求,研究了一种轻量化、扭矩可准确控制的电动扳手.为了解决轻量化问题,提出了一种自抗扰控制器与滑模观测器融合算法,实现了无扭矩传感器的电动扳手扭矩参数估计与控制.首先,将自抗扰控制器引进扭矩环、速度环,在对其总扰动量进行估计的同时得到角加速度的估计值,然后将该角加速度值作为二阶滑模观测器的输入进行紧固扭矩值的估计,解决了二阶滑模观测器中变量的导数值难以获得的问题.仿真和实验结果表明,与传统PID控制器、滑模控制器相比,所提方法可实现扭矩的准确估计,具有扭矩调节时间短,超调小的特点.     

螺栓紧固铝板的微动疲劳寿命分析

以螺栓紧固铝板为研究对象,应用固体力学中的有限元分析理论对疲劳荷载作用下的螺栓紧固铝板进行分析计算,找出最大应力和最大位移所在位置,并在此基础上分别采用Miner疲劳损伤理论和有限元软件中的疲劳分析模块进行疲劳寿命分析及裂纹扩展寿命分析,且与已有实验进行对比,从而为螺栓紧固铝板的正确和安全使用提供了可靠的依据。     

基于YOLOv5s-T和RGB-D相机的螺栓检测与定位系统

机器人替代人工紧固角钢塔螺栓是解决高空作业安全问题的途径之一.针对角钢塔螺栓紧固机器人的作业需求,提出了一种基于神经网络和RGB-D相机的角钢塔主材螺栓检测与定位系统,将轻量化的YOLOv5s-T网络应用于英特尔?实感?深度摄像头D435i采集的图像,实现了角钢塔主材螺栓的实时检测、三维定位及重新排序等功能.经实验验证,YOLOv5s-T在基本不降低均值平均精度（mean average precision,mAP）的情况下,推理速度提高约31%;用RGB-D相机测得的三维坐标计算相邻螺栓间距,平均误差小于1 mm.对主材螺栓排序算法进行验证,RGB-D相机正对螺栓组模板时,模板的正确排序率不低于95%,可快速引导6自由度机械臂末端到达螺栓紧固点.     

偏心压紧装置的力学设计

通过对偏心夹紧装置在工作过程中存在着对试件表面造成一定的摩擦拉伤这一问题的分析,对机构进行了改进设计,较好地解决了试件表面摩擦拉伤这一难题,同时也提高偏心央紧装置的增力倍率,减轻了劳动强度,提高了实验数据的精确度.