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题名EtherCAT姿态监测从站的设计与实现
被引量：3
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作者
陈乐南
高伟强
黄国静
刘建群
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机构
广东工业大学机电工程学院
佛山市智昂科技有限公司
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出处
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2019年第11期109-111,115,共4页
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基金
广东省科技计划资助项目(2016B090911001)
广东省联合培养研究生示范基地项目(2017XJJD-06)
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文摘
为满足实时监测设备姿态的需求,提出将MEMS传感器与EtherCAT实时工业以太网技术相结合的处理方案。基于LAN9252从站控制芯片、STM32F407微处理器、MEMS传感器,设计了一种用于姿态监测的EtherCAT从站。STM32通过IIC通信接口读取MEMS采集到的姿态数据,融合姿态解算算法,求得运动物体的姿态角。STM32与LAN9252之间采用FSMC接口进行数据交互。EtherCAT从站将姿态角数据通过EtherCAT总线传递给EtherCAT主站,从而实现对多设备的实时姿态监测。经实验验证,设计的EtherCAT姿态监测从站能够准确测得设备姿态。
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关键词
ETHERCAT
STM32
MEMS
从站
姿态
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Keywords
EtherCAT
STM32
MEMS
slave station
attitude
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分类号
TH166
[机械工程—机械制造及自动化]
TG506
[金属学及工艺—金属切削加工及机床]
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题名基于BP神经网络的机器人力矩补偿研究
被引量：1
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作者
梁学胜
高伟强
许东伟
刘建群
郭俊权
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机构
广东工业大学机电工程学院
佛山市智昂科技有限公司
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出处
《机床与液压》
北大核心
2023年第1期26-30,共5页
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基金
广东省科技计划资助项目(2016B090911001)
广东省联合培养研究生示范基地(粤教研函[2021]2号)。
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文摘
通过对关节驱动助力减小机器人拖动示教的拖拽力,是提高拖动示教灵活性的有效方法。而在拖动示教过程中准确、实时地计算出机器人各关节补偿力矩,是实现拖拽助力的关键问题。针对拖动示教喷涂机器人进行动力学建模,分析关节力矩补偿值与惯性力、重力等因素之间的关系,提出一种基于无监督学习的BP神经网络力矩控制算法对机器人直接示教进行在线力矩补偿。在六自由度喷涂机器人上进行实验验证。结果表明:该力矩补偿算法的计算效率提升70%,平均计算误差为9%,助力效果明显。
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关键词
机器人
拖动示教
神经网络
力矩补偿
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Keywords
Robot
Dragging teaching
Neural network
Torque compensation
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分类号
TP242
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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