【摘 要】
:
为解决传统自动化生产线生产效率低、自动化程度低、生产线复杂等问题,设计了一种自动化程度高且简单的自动化机械手臂,并根据设计进行仿真实验.实验结果表明,该设计在自动化生产实践中取得了较好的效果,提高了生产效率,达到了生产目的.
论文部分内容阅读
为解决传统自动化生产线生产效率低、自动化程度低、生产线复杂等问题,设计了一种自动化程度高且简单的自动化机械手臂,并根据设计进行仿真实验.实验结果表明,该设计在自动化生产实践中取得了较好的效果,提高了生产效率,达到了生产目的.
其他文献
准确、可靠的荷电状态(SOC)估计可以为电池管理系统的安全高效使用提供保障.针对锂电池SOC估计精度不足的问题,提出人工蜂群算法(ABC)和随机森林优化EKF算法(RFEKF)分别实现电池模型的参数辨识和SOC估计.在建立双极化模型的基础上,为解决在线辨识初始误差累积的问题,采用ABC算法搜索最小模型电压误差下的全局最优阻抗参数值,实现模型参数的精确辨识.在获得精确的模型参数基础上,使用随机森林(RF)对SOC后验估计误差进行在线补偿,达到弥补传统EKF算法高阶项误差的目的,进而实现SOC高精度估计.联合
采用常规的人体模型(Human Body Model,HBM)进行静电释放(Electro-Static Discharge,ESD)测试时往往容易受到寄生参数的影响,使得电源芯片抗静电能力测量值与实际抗静电能力存在偏差,导致劣质产品通过HBM ESD测试,影响电源芯片产品良品率的提升.为此,提出了一种RC-HBM模型,通过引入RC并联支路,校正因寄生参数引起的静电放电电流的偏差,满足电源芯片静电可靠性测试的要求.首先阐述了静电对电源芯片的损坏机理.其次,分析了寄生参数对ESD电流的影响,阐述了常规HBM
虚拟同步发电机(Virtual Synchronous Generator,VSG)控制方法下的并网逆变器(Grid-Connected Inverter,GCI)在电网工况突变情况下存在输出功率和频率的超调和振荡现象.为改善GCI的动态性能,提出一种基于惯性自适应的VSG控制方法.该方法直接对采用VSG控制方法的GCI的功角曲线和输出特性曲线进行分析,推导出GCI的输出功率和频率变化率之间的关系.通过利用GCI虚拟输出功率和参考功率的偏差判断系统的四个加减速运行区间,避免对输出频率变化率的依赖.构造惯性
风电场的风速预测对电力系统的稳定及安全运行有着重大的影响.考虑到风速序列具有间歇性和随机性等特征,提出一种基于参数优化的变分模态分解及极限学习机的组合模型,将其用于超短期风速预测.首先,采用变分模态分解算法将风速序列分解为一系列的平稳分量.以正交性为适应度函数,利用网格优化算法搜索变分模态分解的关键参数值——分解层数和惩罚因子,确保分解出来各模态分量之间的信息正交性,抑制耦合分量的产生.然后,利用极限学习机对各分量进行预测.针对极限学习机预测不稳定的问题,采用粒子群算法对其初始权值及阈值进行参数优化,对于