【目的】随着科学技术的不断发展以及我国综合国力的增强,人们的生活水平不断提高,各方面都发生了很大的变化。传统的人工进行上下料不仅效率低,而且工人劳动强度大、存在较大安全隐患。机械手能够代替工人完成简单重复的工作,成为工业生产中必不可少的一种新型机械制造设备。为了提高工作效率,保障工人人身安全,可以采用机械手进行车床上下料的操作。【方法】课题组通过查阅国内外的相关文献资料,对现有机械手的结构进行比对分析。结合车床上下料的工况环境,对现有机械手的结构做进一步的改善。课题组对车床上下料机械手的整体方案进行设计,首先对机械手的结构形式进行选择,并对机械手腰座、机械手手臂、机械手手腕、机械手手爪等主要部分进行结构设计;其次依据液压机械手在工作的过程中实现的动作对液压传动系统进行设计,...

针对人脸检测的特点,深入分析了基于Haar-Like小波特征和AdaBoost算法构造强分类器的人脸检测算法,并将此算法应用于ORL人脸库。在VisualC＋＋6.0平台下,首先利用AdaBoost算法训练得到用于人脸检测的强分类器,然后利用该分类器进行人脸检测。实验表明,提出的算法在保证检测精度的同时,极大的提高了人脸检测速度,且受光照变化影响小。

针对故障早期状态信号的微弱与包含脉冲突变成分对故障信号采集、去噪、预测等带来的极大挑战，分析了Morlet小波变换的滤波特性及其时频分辨率，提出了基于参数优化的Morlet小波变化的故障特征提取办法。利用最小Shannon熵方法和奇异值分解的周期检测方法分别对Morlet小波的形状参数口和尺度因子Ⅱ进行优化。最终选择了最优Morlet小波作为滤波内核，对轴承早期状态进行震动检测与分析，从而完成对数控机床主轴轴承的早期状态监测与故障预测。仿真试验和实际应用的结果表明，实际f=232．7Hz，接近故障通过频235．6Hz，推测轴承外圈出现性能下降，完成故障预测。该研究有助于对机械突变故障信号的微弱信号检测和提取，对数控装备的故障诊断、预测及未来故障注入，BIT有重要研究意义。

为探究在油润滑条件下,涡旋压缩机端面摩擦副接触面在磨合初期与稳定磨损阶段摩擦因数局部时间序列曲线的分形行为,在TRB多功能摩擦磨损试验机上采用球墨铸铁分别与不同表面粗糙度的铜合金和铝合金进行摩擦磨损试验,采集磨合过程中摩擦因数的时间序列信号曲线并对其进行分形表征。结果显示：摩擦因数时间序列曲线具有明显的分形特征,可以根据摩擦过程中摩擦因数时间序列信号的分形维数来判断磨合过程的复杂程度;摩擦副在油润滑时表面粗糙度越大则磨合过程的平均摩擦因数越大,但摩擦因数曲线的分形维数越小,且磨合初期摩擦因数局部时间序列曲线的分形维数不规则波动越大;软质材料表面粗糙度的改变对摩擦因数及其局部分形维数的影响较大。

介绍了一种微机测控液压系统的工作原理、功能及其特点,该系统可实现液压元件或液压系统的性能测试、参数检测和微机控制,阐述了对实现液压系统教学现代化及液压元器件的智能检测所具有的意义.