谭爽
- 作品数：4 被引量：17H指数：3
- 供职机构：太原理工大学信息工程学院更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 清洗机器人倾角传感器信号处理研究被引量：2
- 2018年
- 针对目前清洗机器人倾角传感器测量精度低、控制算法复杂等缺陷,提出了一种新的倾角传感器信号处理方法,通过Savitzky-Golay平滑滤波技术对传感器采集数据进行滤波预处理,建立了以温度、滤波后准确的传感器数字信号为输入变量的BP神经网络模型,将倾角传感器的测量精度提高到0.91%,实现了对机器人倾角传感器信号的高精度处理。研究结果表明,该方法能有效提高倾角传感器的测量精度,可为清洗机器人准确完成清洗作业提供技术借鉴。
- 谭爽李丽宏崔国强
- 关键词：倾角传感器信号处理BP算法
- 基于图像处理的机器人控制系统的研究设计被引量：4
- 2018年
- 针对高空幕墙清洗强度大、效率低及存在安全隐患等问题,设计了一种基于STM32和LPC4300的清洗机器人控制系统。首先提出了以电动推杆、伺服电动机和真空吸盘为基础的系统控制方案;其次,为了提高清洗机器人的智能化水平,提出了以图像传感器OV9715作为图像采集单元和以LPC4300作为图像处理器的机器人视觉控制系统;然后,针对机器人在清洗过程中的图像识别问题,提出了基于HSI颜色空间的图像识别方法;最后,对清洗机器人进行了人机交互界面的设计。测试结果表明,该清洗机器人控制系统具有操作简单、控制灵活及实时性高等特点,具有良好的应用前景。
- 罗朝辉李丽宏谭爽
- 关键词：清洗机器人HSI颜色模型
- 基于灰色神经网络的汽车动态称重数据处理被引量：8
- 2016年
- 针对目前汽车动态称重方法称量精度低和所需数据样本数量大的缺陷,提出了一种新的动态称重数据处理方法,通过GM(1,1)模型对车辆动态称重数据进行预处理,获得每个称重数据的误差补偿量,建立了以车辆速度、加速度、动态称重残差序列为输入变量的灰色神经网络模型,使系统称量误差小于1%,称量准确度等级达到1级指标。研究表明,该方法在动态汽车衡数据处理中的可行性强,实现了在贫信息、少数据情况下对动态称重数据的高精度处理,为汽车动态称重系统精度的进一步提高提供了理论与技术支撑。
- 谭爽李丽宏
- 关键词：动态称重数据处理灰色神经网络GM(1,1)模型BP算法
- 汽车承载称重传感器故障准确诊断仿真被引量：3
- 2017年
- 针对目前汽车承载称重传感器故障诊断上存在精度低、实时性较差、传感器故障随机性强以及数据样本有限等不足,提出了基于灰色支持向量机理论的汽车承载称重传感器故障诊断分析方法。首先利用灰色模型预测传感器输出信号,通过与设定传感器故障阈值比较实现对汽车承载称重传感器故障的实时诊断,再依靠支持向量机强大的非线性映射能力完成对故障传感器实时信号的恢复。仿真结果表明,将灰色理论和支持向量机原理用于汽车承载称重传感器故障诊断是可行的,经现场实测数据验证得到所建模型称量误差较小,故障诊断精度高且实时性强,研究结果为汽车承载称重传感器故障的实时监测提供了一种新思路。
- 谭爽
- 关键词：故障诊断称重传感器支持向量机组合预测
