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焊缝射线检测用智能机器人的研究

发布时间:2017-03-23 02:10

  本文关键词:焊缝射线检测用智能机器人的研究,,由笔耕文化传播整理发布。


【摘要】:近年来,机器人越来越多的应用到工业领域,数字平板成像是焊缝无损检测的新兴技术,但其对于专业化自动工艺装备依懒性很高,将Mecanum全向移动机器人应用到焊缝射线检测的自动化工艺装备系统中,可以大大提高数字平板射线检测技术在大型在役立式储罐等特种设备焊缝检测中的应用。本文首先对焊缝射线检测机器人的总体方案、整体结构进行了介绍,对机器人的各个组成部分进行了详细的介绍,包括磁吸附结构、独立悬架结构和罐壁适应调整机构,并对机器人的越障能力、防倾覆能力进行了计算分析。在机器人跟踪控制系统的研究中,讨论了应用常用无损检测方式对机器人进行定位以及应用机器视觉的方式对机器人进行定位的优缺点,并最终选用了基于机器视觉的定位跟踪方案,根据机器视觉定位跟踪的原理建立了跟踪机器人(数字平板检测器端机器人)定位跟踪的运动学模型,为了保证机器人跟踪稳定可靠,在跟踪控制中加入了PD控制算法。设计了机器人检测系统的硬件以及软件系统。各工作单位通过局域网进行无线通讯,方便可靠并便于扩展;机器人硬件系统包括CAN总线通讯系统、直流伺服电机驱动系统、电机控制卡以及传感器系统。在硬件平台的基础上通过软件实现机器人检测的各项任务,包括通讯系统、远端控制中心、射线源端机器人、数字平板探测器端机器人的软件实现。最后通过实验对机器人爬行以及定位跟踪效果进行了定量分析,对不同运动参数对机器人运动的影响进行了分析与讨论,验证了方案的可行性,证明机器人检测系统具有一定的应用价值。
【关键词】:Mecanum轮机器人 在役储罐 永磁吸附 定位跟踪
【学位授予单位】:东南大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TG441.7;TP242
【目录】:
  • 摘要5-6
  • Abstract6-9
  • 第一章 绪论9-16
  • 1.1 引言9
  • 1.2 课题背景及研究意义9-11
  • 1.2.1 课题背景9-10
  • 1.2.2 研究意义10-11
  • 1.3 国内外研究现状11-14
  • 1.3.1 常用无损检测技术11-13
  • 1.3.2 磁吸附爬行机器人研究现状13-14
  • 1.4 论文主要的研究内容14-16
  • 第二章 检测方案及机器人关键机构设计16-26
  • 2.1 检测总体方案16-18
  • 2.2 磁吸附的工作原理及分析18-20
  • 2.2.1 工作原理18
  • 2.2.2 磁吸附力计算18-19
  • 2.2.3 磁吸附实验19-20
  • 2.3 检测机器人悬架设计20-24
  • 2.3.1 机器人悬架建模21
  • 2.3.2 机器人防倾覆分析21-23
  • 2.3.3 机器人越障能力分析23-24
  • 2.4 机器人罐壁适应调整机构24-25
  • 2.5 本章小结25-26
  • 第三章 机器人运动控制系统26-37
  • 3.1 定位方案26-30
  • 3.1.1 基于X射线定位跟踪方案26-27
  • 3.1.2 基于超声波定位跟踪27-28
  • 3.1.3 基于机器视觉定位跟踪28-30
  • 3.2 机器人跟踪运动学分析30-34
  • 3.2.1 全向移动机器人运动学模型建立30-31
  • 3.2.2 基于相机定位系统跟踪的运动分析31-34
  • 3.3 机器人跟踪运动控制算法34-36
  • 3.3.1 PID控制算法介绍34-35
  • 3.3.2 机器人跟踪控制算法35-36
  • 3.4 本章小结36-37
  • 第四章 机器人检测系统硬件设计37-45
  • 4.1 无线通讯系统设计37-38
  • 4.2 检测机器人系统硬件设计38-44
  • 4.2.1 系统硬件设计总体情况38-39
  • 4.2.2 电机控制模块39-44
  • 4.3 本章小结44-45
  • 第五章 机器人检测系统软件设计45-52
  • 5.1 机器人检测系统软件设计总任务45
  • 5.2 通讯系统软件设计45-48
  • 5.3 远端控制中心软件设计实现48-49
  • 5.4 射线源端机器人软件设计实现49-50
  • 5.5 数字平板探测器端机器人软件设计实现50-51
  • 5.6 本章小结51-52
  • 第六章 机器人爬行与跟踪实验结果52-62
  • 6.1 实验平台介绍52-53
  • 6.2 机器人检测系统实验结果及分析53-61
  • 6.2.1 PD参数选定53-55
  • 6.2.2 射线源端机器人爬行结果分析55-58
  • 6.2.3 数字平板探测器端机器人跟踪实验结果及分析58-61
  • 6.3 本章小结61-62
  • 第七章 总结与展望62-64
  • 7.1 研究工作总结62
  • 7.2 未来工作展望62-64
  • 致谢64-65
  • 参考文献65-66

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