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    基于工業(yè)機器人下的智能工程抓取應(yīng)用

    2020-01-05 06:48:18付秋林羅宗平李萍瑛
    科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新 2020年24期
    關(guān)鍵詞:機電工業(yè)機器人

    付秋林 羅宗平 李萍瑛

    (四川宜賓職業(yè)技術(shù)學(xué)院,四川 宜賓644003)

    1 概述

    隨著科學(xué)技術(shù)和社會的發(fā)展進步,許多機電工程都有工業(yè)機器人相關(guān)的設(shè)備的引進,成為當今時代特別的景觀。然而,隨著市場對工業(yè)機器人的需求急劇增加,基于智能工程的工業(yè)機器人越來越受人們的關(guān)注。因此,只依靠工業(yè)機器人自身的結(jié)構(gòu)來提高機電功能是完全不夠的,更是不現(xiàn)實的,因此我們必須加強工業(yè)機器人調(diào)速控制系統(tǒng)的應(yīng)用,給智能工程抓取工業(yè)機器人行業(yè)帶來革命性的影響,而且要以一定的技術(shù)指標來考核目前的技術(shù)狀況,用機電工程各種高精度的設(shè)備測試出數(shù)據(jù),定量而又科學(xué)地判斷工業(yè)機器人抓取的技術(shù)狀況,給予正確的評價。然而,工業(yè)機器人在使用過程中出現(xiàn)故障的幾率是非常高的,控制部件等一旦出現(xiàn)故障,就會有較危險的情況發(fā)生,并且轉(zhuǎn)速如果得不到有效地控制就會對生命財產(chǎn)安全受到嚴重的威脅,從而給用戶帶來不必要的麻煩。作為二十一世紀的我們,對智能工程有自己獨特的見解和好奇心,更希望能夠探索機器人對于智能工程的使用,為其盡一份自己的綿薄之力。

    2 智能工程抓取的背景

    自從學(xué)者們提出智能工程抓取這一思想之后,不僅豐富了機電行業(yè)的歷史長河,而且現(xiàn)如今蓬勃發(fā)展,穩(wěn)定可靠。智能工程抓取技術(shù)是一種快捷技術(shù),目前已經(jīng)可以相當成熟可靠地運用在日常的工業(yè)生產(chǎn)當中,同時朝著更加智能、自動調(diào)節(jié)的方向不斷革新。起初,由于各國對智能工程采取智能工程抓取的要求極高,同時研究人員們給予了很多優(yōu)秀的設(shè)想和建議,而且研究出了很多至關(guān)重要的新技術(shù)。同時世界科學(xué)技術(shù)和人類文明的不斷發(fā)展和創(chuàng)新,智能工程抓取設(shè)備不管是在功能上還是在銷量上都得到了前所未有的的發(fā)展和提高,逐漸變成當今社會人們必不可缺的日常工具,從而改善了人們的生活方式。

    但是伴隨著人們的生活條件和經(jīng)濟水平不斷改善,市場對工業(yè)機器人性能的需求也在急劇增加,特別是大中及沿海城市。工業(yè)機器人的智能工程抓取應(yīng)用是一種高效快捷、可靠穩(wěn)定的控制方式,讓我們更加高效的控制工業(yè)機器人轉(zhuǎn)速、扭矩、電壓、電流等,但不利的一面也是存在的,由于控制策略的實際性存在很多問題,常常會出現(xiàn)控制失敗的現(xiàn)象等。工業(yè)機器人在原理上與智能抓取系統(tǒng)極為相似,機械原理上除了水平和豎直移動,其工業(yè)機器人輸出功率基本是一樣的。其次工業(yè)機器人使用變頻的方式啟動或者停止都能夠明顯提高工業(yè)機器人的動態(tài)性能,并且在使用變頻的方式能夠提高工業(yè)機器人的啟動性能,也因此很大程度上減小了工業(yè)機器人啟動時的電流,但輸出轉(zhuǎn)矩變大,充分的證明變頻調(diào)速是目前比較優(yōu)勢的智能方式。

    現(xiàn)如今我國大多數(shù)城市,伴隨著人口數(shù)量和人口流動量也在不斷提升,對智能工程要求更高,智能控制功能成為行業(yè)的發(fā)展趨勢?,F(xiàn)在我國的微電子和自動控制技術(shù)已經(jīng)得到了前所未有的進步,微處理器的智能化越來越好,完全可以滿足當前關(guān)于智能工程抓取的工業(yè)機器人。隨著國外在開發(fā)性能上的提高,再加上完善的控制技術(shù),就能夠達到對智能工程抓取的智能化和準確度,這個是很重要的。隨著電子技術(shù)的發(fā)展和智能控制系統(tǒng)的革新,工業(yè)機器人調(diào)速越來越智能化,我們要逐步實現(xiàn)智能工程抓取系統(tǒng)的智能化,是當今社會的發(fā)展方向,引領(lǐng)工業(yè)機器人新的航向。

    對于工業(yè)機器人結(jié)構(gòu),雖成功應(yīng)用到了建模和系統(tǒng)控制內(nèi),但作為一項新的技術(shù),其理論和應(yīng)用中還存在一些問題。獲取網(wǎng)絡(luò)中包含的模糊知識的方法。從許多已有的案例之中,有效的獲得反映其相關(guān)特點的模糊模式還是沒有一個較為有效的模式。明確工業(yè)機器人模型結(jié)構(gòu),模糊層和模糊的推理層內(nèi)部具有的節(jié)點數(shù)量、模糊綜合推理算法以及網(wǎng)絡(luò)的反模型問題含有的計算模式在理論界的研究還沒有深入的開展。同機電智能類似的為,工業(yè)機器人內(nèi)部也含有模型的復(fù)雜程度以及泛化之間具有的矛盾,為此在工業(yè)機器人優(yōu)化的時候還有相關(guān)問題值得深入的研究,對于機電智能模塊與一般模式分析網(wǎng)絡(luò)有機的結(jié)合起來開展分析,是需要人們?nèi)ヌ骄科鋬?nèi)部含有的實際情況。

    3 工業(yè)機器人下的智能工程抓取應(yīng)用

    3.1 工業(yè)機器人抓取應(yīng)用的基本思想

    工業(yè)機器人以及智能工程抓取應(yīng)用處于其具體應(yīng)用期間顯示出多種缺陷,越來越多的研究人員選擇結(jié)合智能工程抓取應(yīng)用和工業(yè)機器人,并且通過營業(yè)伸進網(wǎng)絡(luò)學(xué)習特征來解決具體問題。有效與模糊邏輯設(shè)計相結(jié)合,可獲取極大的成效,特別是工業(yè)領(lǐng)域中?,F(xiàn)階段,應(yīng)用機電智能同模糊邏輯結(jié)合開展相關(guān)的分析活動,特別是對二者結(jié)合的應(yīng)用和理論的研究,已經(jīng)成為人們關(guān)注的熱點問題。在智能工程抓取應(yīng)用同機電智能相互結(jié)合之后,得到了工業(yè)機器人下的智能工程,其間距二者具有的優(yōu)勢,將識別、學(xué)習、模糊信息處理、自適應(yīng)以及聯(lián)想進行融合。所謂工業(yè)機器人下的智能工程技術(shù)就是指通過數(shù)字化模糊處理人的經(jīng)驗與知識,將規(guī)則與推理向機電智能映射處理方面進行轉(zhuǎn)換,直接提取數(shù)據(jù)庫樣本中的經(jīng)驗規(guī)則,并將二者變換進行結(jié)合。在模糊集理論與機電智能技術(shù)之間進行結(jié)合是基于數(shù)學(xué)來實現(xiàn)的。工業(yè)機器人通常被看做一般函數(shù)估計器,通過模糊系統(tǒng)可以作為結(jié)構(gòu)數(shù)字估計器進行使用。所以,其是擁有一般自適應(yīng)模型無偏估計函數(shù)的,同時正規(guī)數(shù)學(xué)特征以及狀態(tài)空間具備一致性。這就表明機電智能可以推理模糊邏輯,且通過應(yīng)用模糊系統(tǒng),來對初始化機電智能結(jié)構(gòu)進行完成,使得機電智能的學(xué)習速度極大的提高。同時加上模糊推理的幫助,使得機電智能的自學(xué)能力以及結(jié)構(gòu)表達能力大幅度的提升,變成為一種全新的發(fā)展應(yīng)用模式。通常其是借助機電智能結(jié)構(gòu)的使用,來對模糊邏輯進行推理的,讓傳統(tǒng)機電智能不具備確切的物理意義,進而將模糊邏輯的推理參數(shù)中含有的物理意義進行給出。

    基于智能工程的文獻研究:該方法能夠在智能工程應(yīng)用、勞動天數(shù)計、工業(yè)機器人材料用量計算和設(shè)備機電控制等的計算中進行應(yīng)用。以工業(yè)機器人下的智能工程估算模型為依據(jù),對機電控制估算速度與精度進行增強,特別是發(fā)展前期,當?shù)匕讣幱趯徖砥陂g,都借助這一模型的應(yīng)用,對機電控制進行估算,估計精度約為95%。鑒于項目是項目階段,項目整體沒有完善的信息,且特征比較模糊,評價準確度較高,其最終結(jié)論為可行。對機電控制產(chǎn)生影響的因素的選取,以及模糊定量因素等對于機電智能泛化功能有著直接作用,也就是其是不是可以被應(yīng)用,并非輸入樣本集,借助五組數(shù)據(jù)驗證模型中存在的泛化能力,使得結(jié)果更佳。不過大部分項目時不用對其深入研究的。

    3.2 工業(yè)機器人下的智能工程的應(yīng)用方法

    模糊學(xué)習是一種基于模糊理論的方法,其能夠借助模糊量對學(xué)習過程給以計算與測量。通過連接權(quán)值當做參數(shù),存在于輸入和輸出間的映射關(guān)系同樣屬于模糊集運算。一般模糊學(xué)習算法主要就是模糊規(guī)則提取法與模糊學(xué)習算法這兩種,前者指的是將輸入與輸出模糊數(shù)據(jù)對的映射或相關(guān)性進行給出,也能被看做數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)。若是模糊輸入不存在有關(guān)模糊輸出,那么其便要進行輸入向量模糊類聚亦或是模糊輸入空間。后者是而記住模糊控制對機電智能性能進行改善的。模糊神經(jīng)元能夠借助修正權(quán)重,對其性能進行完善。就模糊神經(jīng)元內(nèi),對于神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)進行調(diào)節(jié),并可對規(guī)則和規(guī)則表達方式以及模糊子集隸屬函數(shù)進行改變。通過多個模糊神經(jīng)元的應(yīng)用,使得模塊邏輯同機電智能之間對各自優(yōu)勢充分應(yīng)用,讓這一工具應(yīng)用效率更高。

    當前工業(yè)機器人下的智能工程雖具備多種多樣的學(xué)習算法與結(jié)構(gòu),但它們有一個共同的特點,將二者具有的具有結(jié)合起來開展應(yīng)用操作,即其可對語言信息進行有效應(yīng)用,讓其適應(yīng)能力與學(xué)習能力大幅度的提升。對于工業(yè)機器人下的智能工程模塊具有的結(jié)構(gòu)以及相關(guān)的權(quán)重數(shù)值開展分析分析,具有較強的研究意義。對于設(shè)計智能工程抓取應(yīng)用開展結(jié)構(gòu)設(shè)計的時候,分析問題的復(fù)雜性和精度的要求來構(gòu)造工業(yè)機器人下的智能工程抓取應(yīng)用,并將先驗知識相結(jié)合。同時,在先驗知識的基礎(chǔ)上,可以人工選擇工業(yè)機器人下的智能工程權(quán)值的初始化。以此擊打的增強的機電智能學(xué)習速度,同時對因為梯度優(yōu)化算法早晨給的局部極值現(xiàn)象進行了有效的預(yù)防。

    工業(yè)機器人下的智能工程脫胎于機電智能,含有其全部的特征,同時具備特殊性質(zhì)。因為模糊數(shù)學(xué)的計算方法,其具備的一些處理單元的計算則非常簡單,處理信息速度也極快。因為模糊操作機制的使用,大幅度的提供了系統(tǒng)局部含有的容錯能力。工業(yè)機器人下的智能工程對處理信息范圍進行了擴展,讓系統(tǒng)可對確定以及不確定性信息進行同時處理,使得系統(tǒng)處理信息的方式逐漸的豐富,可以通過多種的模式來處理信息。

    4 結(jié)論

    由于國內(nèi)人民生活水平的提高,科技不斷地進步,控制不斷地完善,從而促使智能工程控制技術(shù)在電氣傳動系統(tǒng)領(lǐng)域占據(jù)主導(dǎo)權(quán),也使得工業(yè)機器人被廣泛應(yīng)用。在工業(yè)機器人設(shè)計領(lǐng)域中,智能工程控制成為目前一處亮麗的風景線,因為其開發(fā)資源眾多,開發(fā)經(jīng)驗豐富,最重要的是成本較低,控制在用戶可承受的范圍內(nèi),使用坐標變換的方式搭建工業(yè)機器人抓取模型,從而滿足對工業(yè)機器人轉(zhuǎn)矩和磁通的控制,使得工業(yè)機器人的動態(tài)性能逐漸成為世界各國關(guān)注的重點。

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