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基于点云处理的断路器组件位姿估计方法研究
1
作者
徐仲光
吴自然
+2 位作者
吴琼露
吴桂初
李俐
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2025年第1期201-207,共7页
小型断路器(MCB)的自动柔性装配需要运用视觉处理技术,令机器人得知组件的类型、坐标和姿态,使装配生产更加灵活、高效。针对小型断路器组件种类较多、形状各异、尺寸较小的问题,在分析了组件特点和点云数据处理技术的基础上,提出了一...
小型断路器(MCB)的自动柔性装配需要运用视觉处理技术,令机器人得知组件的类型、坐标和姿态,使装配生产更加灵活、高效。针对小型断路器组件种类较多、形状各异、尺寸较小的问题,在分析了组件特点和点云数据处理技术的基础上,提出了一种基于三维点云处理的断路器组件空间定位与姿态识别方法。通过对原始点云数据预处理,得到精简的点云簇,然后使用改进的4PCS算法对点云簇与模板点云粗配准,最后运用点到面的ICP算法进行精配准,得到组件的最佳刚性变换矩阵,完成配准。该方法平均减小配准误差68%,具有较高的实用性。
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关键词
柔性装配
机器视觉
点云处理
坐标定位
姿态估计
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职称材料
基于GWO-LSTM-TCN混合模型的锂电池荷电状态估计研究
被引量：
2
2
作者
李豪磊
赵升
+2 位作者
谢喜龙
张正江
李泉坊
《电源技术》
CAS
北大核心
2024年第11期2195-2200,共6页
针对锂电池荷电状态(SOC)具有非线性、时变特性而无法直接测量的问题,提出了一种基于灰狼优化算法混合模型的锂电池SOC估计方法,利用长短期记忆网络(LSTM)和时序卷积网络(TCN)挖掘SOC特征信息,构建锂电池电压、电流与SOC的映射网络模型...
针对锂电池荷电状态(SOC)具有非线性、时变特性而无法直接测量的问题,提出了一种基于灰狼优化算法混合模型的锂电池SOC估计方法,利用长短期记忆网络(LSTM)和时序卷积网络(TCN)挖掘SOC特征信息,构建锂电池电压、电流与SOC的映射网络模型,引入灰狼优化算法(GWO)确定网络模型最佳超参数,采用马里兰大学公开的INR 18650-20R数据集对SOC混合模型进行实验验证。结果表明,GWO-LSTM-TCN网络模型对锂电池荷电状态的估计精度相较于GWO-LSTM网络以及GWO-TCN网络能更好拟合锂电池电压、电流与SOC之间的非线性映射关系,具有较好的模型准确性和泛化能力。
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关键词
锂电池
荷电状态SOC估计
GWO-LSTM-TCN
混合模型
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职称材料
题名
基于点云处理的断路器组件位姿估计方法研究
1
作者
徐仲光
吴自然
吴琼露
吴桂初
李俐
机构
温州大学电气与电子工程学院
温州大学乐清工业研究院
浙江
天正电气
股份
有限公司
浙江聚创智能科技股份有限公司
浙江
正泰电器
股份
有限公司
出处
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2025年第1期201-207,共7页
基金
瓯海区重点科研项目(OH20230009)。
文摘
小型断路器(MCB)的自动柔性装配需要运用视觉处理技术,令机器人得知组件的类型、坐标和姿态,使装配生产更加灵活、高效。针对小型断路器组件种类较多、形状各异、尺寸较小的问题,在分析了组件特点和点云数据处理技术的基础上,提出了一种基于三维点云处理的断路器组件空间定位与姿态识别方法。通过对原始点云数据预处理,得到精简的点云簇,然后使用改进的4PCS算法对点云簇与模板点云粗配准,最后运用点到面的ICP算法进行精配准,得到组件的最佳刚性变换矩阵,完成配准。该方法平均减小配准误差68%,具有较高的实用性。
关键词
柔性装配
机器视觉
点云处理
坐标定位
姿态估计
Keywords
flexible assembly
machine vision
point cloud processing
coordinate localization
attitude estimation
分类号
TH16 [机械工程—机械制造及自动化]
TG659 [金属学及工艺—金属切削加工及机床]
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职称材料
题名
基于GWO-LSTM-TCN混合模型的锂电池荷电状态估计研究
被引量：
2
2
作者
李豪磊
赵升
谢喜龙
张正江
李泉坊
机构
温州大学电气与电子工程学院
浙江聚创智能科技股份有限公司
出处
《电源技术》
CAS
北大核心
2024年第11期2195-2200,共6页
基金
温州市揭榜挂帅科技项目(ZG2023049)。
文摘
针对锂电池荷电状态(SOC)具有非线性、时变特性而无法直接测量的问题,提出了一种基于灰狼优化算法混合模型的锂电池SOC估计方法,利用长短期记忆网络(LSTM)和时序卷积网络(TCN)挖掘SOC特征信息,构建锂电池电压、电流与SOC的映射网络模型,引入灰狼优化算法(GWO)确定网络模型最佳超参数,采用马里兰大学公开的INR 18650-20R数据集对SOC混合模型进行实验验证。结果表明,GWO-LSTM-TCN网络模型对锂电池荷电状态的估计精度相较于GWO-LSTM网络以及GWO-TCN网络能更好拟合锂电池电压、电流与SOC之间的非线性映射关系,具有较好的模型准确性和泛化能力。
关键词
锂电池
荷电状态SOC估计
GWO-LSTM-TCN
混合模型
Keywords
lithium batteries
state of charge(SOC)estimation
GWO-LSTM-TCN
hybrid model
分类号
TM912 [电气工程—电力电子与电力传动]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于点云处理的断路器组件位姿估计方法研究
徐仲光
吴自然
吴琼露
吴桂初
李俐
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
2
基于GWO-LSTM-TCN混合模型的锂电池荷电状态估计研究
李豪磊
赵升
谢喜龙
张正江
李泉坊
《电源技术》
CAS
北大核心
2024
2
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职称材料
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