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机器人涂胶质量NGO-GPR预测模型与工艺优化研究
1
作者
谢丰源
孙克争
+2 位作者
孙永永
刘成沛
廖昭洋
《机床与液压》
北大核心
2025年第11期19-25,共7页
针对机器人涂胶工艺中胶线尺寸控制精度不足和出胶滞后等问题,提出一种基于北方苍鹰优化-高斯过程回归(NGO-GPR)算法的涂胶胶线尺寸质量控制方法,以解决新能源汽车电池等高精度涂胶场景下的溢胶、缺胶等缺陷问题。建立涂胶工艺参数与胶...
针对机器人涂胶工艺中胶线尺寸控制精度不足和出胶滞后等问题,提出一种基于北方苍鹰优化-高斯过程回归(NGO-GPR)算法的涂胶胶线尺寸质量控制方法,以解决新能源汽车电池等高精度涂胶场景下的溢胶、缺胶等缺陷问题。建立涂胶工艺参数与胶线尺寸的控制模型,提出基于多项式回归的出胶滞后时间预测模型对出胶滞后时间补偿,提高了出胶位置的准确性。最后进行试验对比,验证了所提方法预测精度高,更接近实际测量值,在涂胶胶线尺寸质量预测方面具有更优异的性能,为复杂零部件机器人涂胶的工艺优化提供支撑。
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关键词
机器人涂
胶
工艺参数优化
胶
线尺寸预测
出胶滞后补偿
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职称材料
题名
机器人涂胶质量NGO-GPR预测模型与工艺优化研究
1
作者
谢丰源
孙克争
孙永永
刘成沛
廖昭洋
机构
五邑大学轨道交通学院
广东省科学院智能制造研究所
出处
《机床与液压》
北大核心
2025年第11期19-25,共7页
基金
国家重点研发计划项目(2022YFB4702500)
广东省科学院打造综合产业技术创新中心行动资金项目(2022GDASZH-2022010108)
+1 种基金
广东省科学院青年人才专项(2023GDASQNRC-0322)
广东省科学院发展专项资金项目(2024GDASZH-2024010102)。
文摘
针对机器人涂胶工艺中胶线尺寸控制精度不足和出胶滞后等问题,提出一种基于北方苍鹰优化-高斯过程回归(NGO-GPR)算法的涂胶胶线尺寸质量控制方法,以解决新能源汽车电池等高精度涂胶场景下的溢胶、缺胶等缺陷问题。建立涂胶工艺参数与胶线尺寸的控制模型,提出基于多项式回归的出胶滞后时间预测模型对出胶滞后时间补偿,提高了出胶位置的准确性。最后进行试验对比,验证了所提方法预测精度高,更接近实际测量值,在涂胶胶线尺寸质量预测方面具有更优异的性能,为复杂零部件机器人涂胶的工艺优化提供支撑。
关键词
机器人涂
胶
工艺参数优化
胶
线尺寸预测
出胶滞后补偿
Keywords
robotic gluing
optimization of process parameters
glue line size prediction
glue out lag compensation
分类号
TP242.2 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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作者
出处
发文年
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1
机器人涂胶质量NGO-GPR预测模型与工艺优化研究
谢丰源
孙克争
孙永永
刘成沛
廖昭洋
《机床与液压》
北大核心
2025
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