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來源: 發(fā)布時(shí)間:2024-09-18

高性能作動(dòng)器整個(gè)作動(dòng)器系統(tǒng)的活塞桿經(jīng)過精磨處理,是一個(gè)采用中空設(shè)計(jì)且?guī)в杏层t鍍層的鋼構(gòu)件?;钊糠植馁|(zhì)為銅,缸體為鋼,活塞桿前后兩端均采用靜壓軸承設(shè)計(jì)?;钊麠U和液壓缸體之間采用有限間隙配合且沒有活塞密封?;钊麠U由靜壓軸承支撐,防止金屬之間的硬接觸。靜壓軸承對活塞桿具有很強(qiáng)的自對能,給作動(dòng)器提供了很高的抗側(cè)載能力。用戶可以根據(jù)不同的環(huán)境要求和試驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)選取。采用單獨(dú)冷卻和3um高精度過濾,相比回油冷卻可以更好地保證油品溫度和清潔度。恒壓變量泵設(shè)計(jì)可以比較大化油源的使用效率,油源控制部分采用PLC實(shí)時(shí)控制和故障監(jiān)測系統(tǒng),讓操作人員更加有信心。上海專業(yè)多自由度平臺設(shè)備服務(wù)廠家推薦蘇州恩暢自動(dòng)化科技有限公司。云南工業(yè)多自由度平臺平臺

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多自由度平臺由壓電馬達(dá)驅(qū)動(dòng),包含傳感器、驅(qū)動(dòng)器和控制器等部件,是精密儀器運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)的部分,也是精密加工設(shè)備、醫(yī)療設(shè)備、微電子制造檢測設(shè)備、測量儀器、印刷設(shè)備、生物醫(yī)療設(shè)備、自動(dòng)化生產(chǎn)線的關(guān)鍵組件。其壓電馬達(dá)具有高分辨率、小尺寸、低能耗等特點(diǎn),其運(yùn)動(dòng)控制部分采用先進(jìn)的EtherCAT(通用超高速以太網(wǎng)現(xiàn)場總線)方案,使系統(tǒng)不僅更簡潔、更靈活,還具有更好的實(shí)時(shí)性。主要針對醫(yī)療設(shè)備、精密測量設(shè)備和微納米加工市場,可應(yīng)用于微電子裝備、精密儀器儀表、計(jì)算機(jī)、工業(yè)控制系統(tǒng)、航空航天、智能機(jī)器人等領(lǐng)域。多自由度平臺主要客戶為光學(xué),電子顯微鏡制造商,DNA、細(xì)胞及組織檢測設(shè)備制造商, 納米材料研究及生產(chǎn)單位。蘇州替代液壓多自由度平臺廠家供應(yīng)多自由度平臺設(shè)備廠家推薦蘇州恩暢自動(dòng)化科技有限公司。

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輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行處理,處理流程如圖10所示。肌電數(shù)據(jù)收集完成后,訓(xùn)練集被分層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的三層網(wǎng)絡(luò)加工,如圖6所示,首先對8個(gè)通道的原始肌電信號進(jìn)行預(yù)處理,采用均方根rms均值來獲得***信號,然后,這8個(gè)***信號被固定長度的時(shí)間窗口分割并作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層,每個(gè)輸入樣本將包含陣列肌電信號的空間和時(shí)間信息,網(wǎng)絡(luò)的***個(gè)隱藏層利用主成分分析方法來降低輸入信號的維度,第二個(gè)隱藏層采用自編碼器學(xué)習(xí)六個(gè)肌肉協(xié)同特征以進(jìn)一步降低特征維度,第三個(gè)隱藏層將肌肉協(xié)同特征與自動(dòng)生成的運(yùn)動(dòng)意圖標(biāo)簽進(jìn)行擬合,**終網(wǎng)絡(luò)的輸出層包含三個(gè)神經(jīng)元,分別輸出三個(gè)自由度的連續(xù)運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù),各個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱藏層的權(quán)值矩陣是**訓(xùn)練再堆疊在一起,在實(shí)際擬合深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)過程中進(jìn)行逐層精調(diào),其中預(yù)測出的手腕運(yùn)動(dòng)信息用于控制機(jī)械手腕2,手開合運(yùn)動(dòng)信息用于控制安裝于機(jī)械手腕2上的機(jī)械手。設(shè)圖6中的時(shí)間窗內(nèi)包含t個(gè)樣本點(diǎn),陣列肌電傳感器的個(gè)數(shù)為c,則網(wǎng)絡(luò)輸入層神經(jīng)元的個(gè)數(shù)為c×t。為了從冗余信息中獲取有代表性的時(shí)間和空間信息,本發(fā)明對每個(gè)通道的肌電***信號進(jìn)行時(shí)間尺度上的主成分分析,將時(shí)間窗內(nèi)的t個(gè)肌電***信號采樣點(diǎn)為代入主成分分析的特征。

為了使輸出層也能復(fù)原出負(fù)值特征,解碼過程的***函數(shù)使用tanh函數(shù)。自編碼器的損失函數(shù)使用交叉熵crossentropy函數(shù);編碼器的權(quán)值矩陣使用xavier法進(jìn)行初始化,該方法能夠使初始權(quán)值呈均值為0的正態(tài)分布;迭代訓(xùn)練過程中使用剪枝算法減小過擬合情況,網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)率隨迭代次數(shù)指數(shù)衰減、并采用adam梯度下降法和mini-batch法加快訓(xùn)練速度,與非負(fù)矩陣因式分解方法相比,該方法擬合出的模型由于經(jīng)過了非線性***函數(shù)的運(yùn)算,因此具有更好的逼近效果。圖8表示從圖7中得到的肌肉協(xié)同特征中提取運(yùn)動(dòng)學(xué)和動(dòng)力學(xué)標(biāo)簽的過程,自編碼器學(xué)習(xí)到的肌肉協(xié)同特征雖然不能直接得到期望的運(yùn)動(dòng)意圖,但當(dāng)6個(gè)協(xié)同特征經(jīng)過矢量疊加運(yùn)算后,將得到圖8中所示的震蕩波形圖,其中每一個(gè)波峰表示完成某一動(dòng)作時(shí)肌肉協(xié)同程度達(dá)到的**大值,兩側(cè)的波谷表示肌肉協(xié)同處于靜息狀態(tài),因此一個(gè)完整的波谷-波峰-波谷段表示某手勢完成至**強(qiáng)肌肉***程度再到靜息恢復(fù)的過程,通過搜索波峰和波谷位置可以重構(gòu)出手部、腕部共三個(gè)自由度的運(yùn)動(dòng)學(xué)參數(shù)標(biāo)簽。在得到標(biāo)簽數(shù)據(jù)后,**后將上一層網(wǎng)絡(luò)計(jì)算得到的肌肉協(xié)同特征和標(biāo)簽數(shù)據(jù)代入一個(gè)前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行回歸擬合。得到的網(wǎng)絡(luò)層再與是前兩節(jié)計(jì)算得到的網(wǎng)絡(luò)層進(jìn)行堆疊。三里屯多自由度平臺設(shè)備廠家推薦蘇州恩暢自動(dòng)化科技有限公司。

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