针对在线测量机与自动化摩擦输送线集成后的定位问题,提出了一种基于视觉与位置传感器组合感知的精确定位方法。首先设计了一种用于自动定位的移载装置;其次提出了视觉与位置组合感知的定位策略;最后采用改进型的圆模板匹配算法计算吊车上圆环标识的中心坐标,精确控制智能电机偏转。实验结果表明采用视觉与位置组合感知定位方法使得定位精度得到明显提高,达到±1 mm,并且可重复性好、效率高,完全满足在线测量机与输送线集成后的定位需求。

随着汽车生产线装配输送设备趋向于复杂化和多功能化,设备的日常维护和诊断变得越来越困难,传统的人工诊断和维护效率低,难以满足日益提升的生产需求。为了提高故障诊断准确率,提出了针对汽车总装输送设备的故障诊断框架。根据经验小波变换和奇异值分解提取信号特征,利用信息融合技术,提出一种组合故障诊断方法。通过该方法提升汽车总装输送装备的故障诊断准确率,并将汽车总装输送装备中常用的轴承作为实验案例进行分析,验证了该方法的可行性。

针对面向大部件协同运载的双联AGV系统,融合单台全向移动AGV的路径跟踪运动学模型与Leader-Follower策略下的队形保持方法建立了一种双联AGV的协同偏差模型。基于该模型,采用Lyapunov反演法,提出一种双联AGV协同运载的运动学控制模型。最后通过软件仿真和系统实验验证了该控制模型的运行稳定性、精确性和协调性。

研究了室外环境下基于网络差分组合导航AGV的定位和控制方法,提出了基于运动学的线性二次型调节器(LQR)路径跟踪控制算法,通过迭代求解黎卡提方程计算最优控制量,实现对AGV路径的跟踪控制。开发了原型样车并进行了可视化仿真,在园区室外环境中进行了实车实验。仿真和实验结果表明,开发的基于网络差分组合导航AGV可以可靠地进行路径跟踪。

针对现代柔性制造生产车间存在的任务类型多、AGV种类多、AGV数量多的问题,从多任务学习、单车任务与协同任务问题混合下的数学建模和任务调度算法三方面对AGV协同多任务规划问题进行研究,将AGV协同多任务调度问题抽象为多种约束条件下的优化问题。提出一种改进遗传算法(IGA),在构建初始种群时引入随机函数并对重复基因使用覆盖法增加初始种群多样性,在交叉变异中采用自适应迭代模式防止陷入局部最优。仿真结果表明,该算法能有效完成任务调度,与传统遗传算法相比优化性能更高。

在面向新工科人才培养的要求下,对企业研究生工作站的管理机制、联合培养的实践路径、在站研究生科研保障等方面进行了实践与探索,建立了研究生工作站管理机构、项目化管理和考核制度,确保了经费投入和研究生在站生活保障等。这些措施促进了校企联合培养模式的有效运行,也提升了新工科人才的工程实践能力。

汽车总装线中大量的物料需要通过转载平台实现不同输送线之间的精密快速转载。现采用视觉定位方法代替传统的激光定位方法,实现对输送装备的精确定位。通过安装双色同心圆标识,采用点霍夫变换圆检测法实现对标识的识别。提出的基于视觉伺服的精密转载平台的闭环控制方法,满足了汽车总装线物料精确转载的需求。最后,通过转载平台原型机证明了所提精密转载平台视觉定位技术的可行性和有效性。

针对纺织厂空调系统的核心设备——喷水室的等焓加湿和冷却减湿2个典型过程，研究影响热湿交换效率的两个关键因素，空气流速和水气比。经过试验台大量的规律性试验，得到热湿交换效率的回归公式，然后经过纺织厂现场测试对进行验证和修正。在国内首次提出了满足纺织工艺要求的前提下空气流速可以达到7．07 m/s，是目前低速喷水室的两倍；同时水气比可以降低到0．48，不到目前低速喷水室的1/2。研究结果可使设备小型化，大量减少工厂辅房的占地面积和水系统能耗，有助于高速喷水室在国内的推广应用。