非合作无源探测中的参考信号提纯新方法

非合作无源探测系统通过直达波提纯来获取参考信号,参考信号的纯净程度对系统探测性能具有重要影响.针对非合作无源探测中的参考信号提纯问题,提出了一种基于稀疏特性的参考信号提纯新方法.首先将参考通道接收的混合信号变换到对时延敏感的分数阶傅里叶变换域上,并对直达波信号和多径干扰信号在分数阶傅里叶变换域上的稀疏特性进行了分析;然...     

基于激光跟踪仪的自动钻铆系统坐标系建立技术

介绍了自动钻铆系统的组成,提出了利用激光跟踪仪进行坐标系建立的技术。系统的介绍了机床基坐标系、工具坐标系、转台坐标系、基准检测模块坐标系、产品坐标系的建立与标定方法。     

一种面向自动钻铆的机器人自动送钉系统

现有的自动钻铆系统中90%的故障来源于送钉系统中的卡钉。为了进一步提高自动钻铆送钉系统的精度,降低故障率,提出一种基于视觉伺服的新型机器人送钉系统。该系统通过在机器人末端安装工业相机和铆钉抓取装置,以机器视觉的方式对铆钉进行质量检测和定位,并引导机器人对特定种类铆钉进行抓取和投放,从而保证了送钉质量。该系统重1.1t,占地面积1.57m^2,有效降低了自动钻铆装备中送钉系统的面积与重量。试验表明,机器人自动送钉系统对铆钉的检测精度达到0.1mm,在1min内抓送6枚以上铆钉,满足自动钻铆的性能要求。     

机器人自动钻铆系统集成控制技术

针对飞机自动化装配中对机器人自动钻铆系统设备的控制要求,设计一套以工业机器人为载体,基于Beckhoff控制系统的自动钻铆设备。该控制系统以现场总线的方式,将工业机器人、扩展地轨、多功能末端执行器、刀库以及其他附属设备通过Beckhoff的核心控制软件联系在一起,实现对加工现场的实时控制。并通过一系列的精度补偿措施在多个环节对误差进行修正补偿以提高精度。试验表明,该套系统可达到末端制孔定位精度±0.5mm,垂直精度±0.3°,孔径精度H8,锪窝深度精度±0.01mm。     

机身骨架装配柔性工装设计

为解决当前飞机机身装配工装效率低、定位精度不高、通用性差等问题,根据飞机机身结构,分析其装配需求,采用模块化设计思想,研制了面向机身骨架的"龙门式"柔性装配工装。该套柔性工装能够适应截面直径尺寸小于3m、机身筒段长度3~5m的产品,通过伺服电机驱动、手工调整以及更换特殊定位器等来实现对新类型机身的定位。工装操作简单、适应性强,能够以较低的成本提供较大的柔性。     

微细半刚射频电缆一体化精密制造装备设计研究

为提高雷达装备上用于信号传输的半刚射频同轴电缆的成形质量和制造效率,提出了一种微细半刚电缆高精度、自动化、全流程制造方法,并研制了一套新型三维成形自动化设备。分析了电缆制造过程中校直、切断、剥线、成形之间的联系,确定了电缆新型三维成形设备的结构,并采用正交实验法对电缆成形进行了优化,选定了最优成形参数。满足雷达装备电子装配需求,填补了国内空缺。     

考虑关节回差的工业机器人精度补偿方法

工业机器人由于绝对定位精度低的缺点一直难以应用于航空航天高精制造领域。影响机器人定位误差的因素较多,对精确建立其误差模型提出了严峻的挑战。现有的建模方法通常将机器人定位误差与其位姿关联,忽略了同一位姿下关节回差对其定位误差的影响。为提高工业机器人绝对定位精度,提出了一种考虑关节回差的工业机器人误差相似度精度补偿方法。基于改进的Denavit-Hartenberg模型建立了包含机器人几何误差、坐标系误差和传动误差的综合辨识模型,利用最小二乘法辨识了关节回差。根据辨识得到的关节回差等参数构建了误差相似度模型,使用3种型号的机器人验证了该方法对提高机器人绝对定位精度的可行性和通用性,最终通过KUKA KR500-3机器人进行了制孔试验验证。试验结果表明,该方法相较于传统方法将机器人定位误差降低了约0.1 mm,精度提高了30%以上,制孔孔位精度从0.701 mm提升至0.134 mm,为有效提高工业机器人的绝对定位精度提供了一种技术手段。     

基于机械关节反馈的机器人精度补偿技术

工业机器人因其高柔性和低成本而正被越来越多地应用于飞机自动化装配生产线中,但其绝对定位精度差一直是制约其发展的瓶颈。为了进一步提高机器人末端的定位精度,提出了基于机械关节反馈的机器人定位精度补偿方法,该方法通过在机器人的关节处安装绝对式光栅尺,将关节伺服引入到机器人的控制中,来实现机器人关节的闭环控制,从而降低关节误差对末端位置的影响,提高关节的定位精度。试验结果表明,机器人的绝对定位误差由补偿前的最大值1.125mm降低到0.167mm,该方法能够有效地降低机器人的绝对定位误差,实现机器人的高精度控制。     

幅度及多普勒信息辅助的多目标跟踪算法

针对现有的多目标跟踪（MTT）算法在强杂波环境下会出现严重的性能衰退,利用目标的幅度及多普勒特征,基于随机有限集（RFS）理论,提出了一种幅度及多普勒信息辅助的δ广义标签多伯努利（ADI-δ-GLMB）滤波器。首先,利用幅度及多普勒信息对目标状态进行扩展,在此基础上建立了新的量测似然函数。然后,基于δ-GLMB滤波器框架推导了新的更新方程。最后,进行仿真验证,结果表明：强杂波下,ADI-δ-GLMB滤波器跟踪性能明显优于δ-GLMB滤波器,估计精度及稳定性更高,且计算量更低;同信息辅助的概率假设密度（PHD）、多目标多伯努利（MeMBer）滤波器相比,ADI-δ-GLMB滤波器状态估计精度更高。