赵磊
- 作品数：19 被引量：85H指数：7
- 供职机构：天津理工大学机械工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金天津市自然科学基金天津市高等学校科技发展基金计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术机械工程理学电子电信更多>>
- Haar小波滤波算法的研究被引量：4
- 2009年
- 本文介绍了Haar小波的去噪原理及其算法的特点,可应用该算法解决傅立叶变换难以对非平稳信号进行分析的难题,最终通过仿真测试说明正确的应用小波算法,可较理想的实现信号的去噪、分解和重构.
- 赵磊赵连玉
- 关键词：HAAR小波去噪
- 基于ARM-Linux的视频的采集与显示系统被引量：2
- 2018年
- 随着嵌入式系统的逐步发展,实现在嵌入式系统上的视频采集与显示能够提高嵌入式的应用范围与实用性.基于这个目的,设计了基于S3C2440控制芯片、Linux操作系统的视频采集与显示系统,对PAL制式的模拟摄像头进行信号采集和解码,然后显示在LCD显示屏上.根据视频显示测试结果,该系统具有稳定性好、可移植等优点,在生产生活中有较高的实用价值.
- 赵磊张志宏何宏
- 关键词：嵌入式系统ARM-LINUX视频解码视频显示
- 基于YOLOv5的瓶盖封装缺陷轻量化检测算法被引量：1
- 2023年
- 为解决白酒瓶盖封装表面质量检测和算法参数庞大难部署的问题,对YOLOv5s进行改进并提出了更轻量化和高精度的SEGC-YOLO算法。首先,采用ShuffleNet V2替换原始骨干网络,有效简化参数,引入高效通道注意力机制增强骨干网络。再使用基于GhostNet改进的GhostConv和C3-Ghost模块增强颈部网络,减少颈部参数量。另外,使用CARAFE算子替代最近邻插值上采样算子,利用自适应内容感知的上采样预测核提升颈部网络的信息表达能力,进而提升检测精度。最后,训练应用Adam梯度优化器来提高检测精度。实验结果表明:所提SEGC-YOLO算法在不同交并比(IoU)阈值下的平均精度均值mAP@0.5为84.1%和mAP@0.5∶0.95为49.0%,分别优于原始YOLOv5s算法1.2个百分点和0.5个百分点,并且浮点运算数(FLOPs)比原始算法减少了69.94%、参数量减少了71.15%和模型文件大小减小了69.66%,更加精准和轻量化。所提SEGC-YOLO可以快速、精准地检测瓶盖表面缺陷,为相关领域快速缺陷检测和设备部署提供了数据和算法支持。
- 赵磊赵磊翟冉李彬李彬
- 基于ARM-Linux的爬壁机器人远程自动控制系统被引量：7
- 2016年
- 目前,船舶清洗系统的爬壁机器人普遍采用无线工控机进行控制,为了改进无线工控机不能实时显示现场工况和状态信息以及自动寻径控制的缺点,研制了一种控制系统以实现控制的远程可视化,并能自动寻径。系统使用ARM-Linux平台,外部电路包括摇杆电路、串口-ZigBee电路、视频解码电路等。自动控制算法采用基于图像识别的跟踪迹Q(λ)算法,能够通过图像实现算法快速收敛,完成自动寻径。经过测试,系统能实现对爬壁机器人的自动控制,并且跟踪迹Q(λ)算法比传统的Q-learnig算法或Q(λ)算法收敛速度分别提高22.8%和13.8%。
- 何宏赵磊张志宏
- 关键词：爬壁机器人LINUX远程控制可视化
- 柔性测量臂的RPY建模与误差标定被引量：12
- 2016年
- 为了提高1P3R型柔性测量臂的检测精度,提出了一种自适应误差标定方法来完成它的参数标定和误差补偿。首先,基于RPY理论建立柔性测量臂的运动学模型并应用微分法推导了误差模型。然后,基于马尔柯夫链收敛性理论进行实数编码;在遗传算法(GA)中引入自适应控制算子,提高了父代种群的多样性和最优个体变异数量;最后,对比分析了归一化GA、一般GA和最小二乘法等3种算法的误差标定精度及其收敛性,验证了所提出方法的有效性和可行性。结果显示:归一化GA仅用328代寻优计算,其精度达到5.2μm,收敛速度是一般GA的2.3倍且精度提高了3.1μm;最小二乘法经20次迭代计算后停止收敛,精度仅为18.4μm。实验结果表明:归一化GA具有收敛速度快、标定精度高和收敛稳定性好等明显优势,更易于实现该类测量机的高精度检测。
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- 正交导轨垂直度误差标定方法的研究被引量：6
- 2014年
- 航空航天和船舶工业的迅速发展,对直线导轨运动控制精度的要求越来越高,实现高速、高精度操作成为衡量一个控制系统的重要性能指标。针对正交直线导轨垂直度误差的标定问题进行了系统、深入地研究。将测头固定于正交导轨负载终端,对高精度方箱以等间距方式测量获得两个导轨各自的直线度误差数据,经最小二乘法拟合得到直线度误差曲线斜率,计算其垂直度误差。采用在线检测方式可大幅提高标定效率,且标定工具只需一个测头和高精度方箱,标定成本较低、易操作,可根据不同控制精度要求更换测头,灵活度大。大量实验和数据证明了该标定方法的有效性和可行性。
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- 关键词：垂直度直线度
- 柔性并联机器人非线性摩擦动力学建模与速度规划被引量：6
- 2017年
- 为了实现柔性并联机器人的高速、高精度控制,基于Hensens&Kostic理论,计入关节非线性摩擦力建立了Lagrange动力学误差模型,测试了补偿前后机器人的单点定位误差。基于机构最大速度和加速度约束条件,分析了S型和常用T型2种速度规划算法下机器人的位置误差和速度性能。仿真结果表明:T型速度规划位置和速度跟踪最大误差为78.1μm和11.4 mm/s,而S型速度规划分别是37.8μm和3.72 mm/s,且2个终止点定位误差仅为8.1μm和8.9μm;速度性能方面,S型速度峰值误差变化最大仅为1.74 mm/s,远小于T型速度规划的6.88 mm/s。可见,在高速下S型速度规划算法保证了较高的位置跟踪精度尤其是定位精度,速度尖峰突变小且整体曲线相对平缓,大幅提高了速度跟踪精度和运动平稳性,更易于实现机器人高速、高精度平稳控制。实验测试了机器人连续运动下定点位置误差,仿真所得位置误差小于实测数据,存在100μm左右的误差,但所得结论一致,验证了仿真分析的有效性。
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- 关键词：柔性并联机器人动力学
- 大范围转动弹性梁柔性动力学建模与摄动解耦被引量：2
- 2020年
- 为实现大空间转动弹性梁的高速、高精度平稳控制,首先需解决弹性梁的非线性动力学建模问题,并完成动力学解耦。假设柔性连杆为欧拉-伯努利梁,应用假设模态法进行坐标离散,采用Galerkin法和Hamilton最小变微分原理建立弹性梁柔性动力学模型;基于摄动理论构建正则摄动式,应用多尺度法对摄动式进行改进,对比分析了常规正则摄动法、改进后摄动法的解耦精度,应用四阶Runge-Kutta法验证了所提出方法的有效性与可行性。数值仿真结果表明,改进后的摄动法解耦精度高,解耦误差比常规正则摄动误差降低一个数量级,解决了低阶正则摄动法解耦精度低的问题,避免了采用高阶摄动来提高解耦精度而产生庞大计算量的弊端。
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- 关键词：弹性梁多尺度法
- 高速6杆并联测量机的运动学建模与奇异性求解被引量：1
- 2016年
- 并联机器人具有负载能力强、速度快和刚度大等优点,弥补了串联机器人的不足,使得并联机构成为一个潜在的高速度、高精度运动平台。针对所设计的6杆并联测量机,为解决奇异位形处的动力学性能变差和产生不可控运动等问题,基于主、被动关节所在三条支链的约束关系,推导建立了6杆并联测量机的运动学模型和闭链约束方程,将奇异性求解转化成LMI的极值问题,利用归一化GA算法仅通过15代计算实现了空间奇异位形的求解,精度达到1.168 9×10-5。所用方法避免了常规基于雅克比矩阵进行奇异性求解时产生的大量计算,具有求解精度高、收敛速度快等明显优势,为实现高速、高精度检测奠定了理论基础。
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- 关键词：奇异性归一化遗传算法
- 3-RRRU并联机器人运动学建模与误差分析被引量：9
- 2020年
- 针对3-RRRU并联机器人控制精度问题,基于空间矢量法建立运动学正解模型以及误差模型,详细分析了机器人各结构误差源对控制精度的影响。仿真结果表明:驱动角度误差分布在0.001°~0.01°时,第一支链的驱动角误差对被控终端的精度影响最大为84.2um;连杆加工误差在0.01mm^0.1mm变化时,靠近动平台的被动杆为0.1mm时对被控终端精度影响最大,其最大误差值为137.2um;静、动平台的外接圆半径加工误差为0.1mm时,机器人终端最大误差为568.4um。因此,对于线性连杆加工误差和角度误差源,连杆加工误差对多支链、多连杆机器人精度的影响高于角度误差,且静、动平台的加工误差对机器人的终端控制精度影响最大,为后续机器人结构的最优化设计提供了理论依据。
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- 关键词：并联机器人运动学模型误差分析
