CN110501421A - 一种基于机械臂的轨道仿形探伤方法 - Google Patents
一种基于机械臂的轨道仿形探伤方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110501421A CN110501421A CN201910670771.4A CN201910670771A CN110501421A CN 110501421 A CN110501421 A CN 110501421A CN 201910670771 A CN201910670771 A CN 201910670771A CN 110501421 A CN110501421 A CN 110501421A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- mechanical arm
- track
- failure detector
- flaw
- teaching
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Withdrawn
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N29/00—Investigating or analysing materials by the use of ultrasonic, sonic or infrasonic waves; Visualisation of the interior of objects by transmitting ultrasonic or sonic waves through the object
- G01N29/04—Analysing solids
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N29/00—Investigating or analysing materials by the use of ultrasonic, sonic or infrasonic waves; Visualisation of the interior of objects by transmitting ultrasonic or sonic waves through the object
- G01N29/22—Details, e.g. general constructional or apparatus details
- G01N29/26—Arrangements for orientation or scanning by relative movement of the head and the sensor
- G01N29/265—Arrangements for orientation or scanning by relative movement of the head and the sensor by moving the sensor relative to a stationary material
-
- G—PHYSICS
- G09—EDUCATION; CRYPTOGRAPHY; DISPLAY; ADVERTISING; SEALS
- G09B—EDUCATIONAL OR DEMONSTRATION APPLIANCES; APPLIANCES FOR TEACHING, OR COMMUNICATING WITH, THE BLIND, DEAF OR MUTE; MODELS; PLANETARIA; GLOBES; MAPS; DIAGRAMS
- G09B25/00—Models for purposes not provided for in G09B23/00, e.g. full-sized devices for demonstration purposes
- G09B25/02—Models for purposes not provided for in G09B23/00, e.g. full-sized devices for demonstration purposes of industrial processes; of machinery
-
- G—PHYSICS
- G09—EDUCATION; CRYPTOGRAPHY; DISPLAY; ADVERTISING; SEALS
- G09B—EDUCATIONAL OR DEMONSTRATION APPLIANCES; APPLIANCES FOR TEACHING, OR COMMUNICATING WITH, THE BLIND, DEAF OR MUTE; MODELS; PLANETARIA; GLOBES; MAPS; DIAGRAMS
- G09B9/00—Simulators for teaching or training purposes
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N2291/00—Indexing codes associated with group G01N29/00
- G01N2291/02—Indexing codes associated with the analysed material
- G01N2291/023—Solids
- G01N2291/0234—Metals, e.g. steel
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N2291/00—Indexing codes associated with group G01N29/00
- G01N2291/26—Scanned objects
- G01N2291/262—Linear objects
- G01N2291/2623—Rails; Railroads
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Educational Technology (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Acoustics & Sound (AREA)
- Investigating Or Analyzing Materials By The Use Of Ultrasonic Waves (AREA)
Abstract
本发明涉及一种基于机械臂的轨道仿形探伤方法,包括:步骤S1,人工示教,通过人与机械臂协同完成对无缝轨道接头的仿形探伤作业,以一定的频率f记录完成作业时机械臂末端位置和速度数据,示教m次;步骤S2,轨迹生成,将m次重复示教产生的数据集采用高斯过程回归建立映射模型,得到时间到位置的函数映射关系;步骤S3,自主探伤,机械臂按照步骤S2生成的轨迹,带动探伤装置对无缝轨道接头进行探伤,同时采用基于位置的阻抗控制策略,保证检测过程中探伤装置与接头表面的恒力接触。本发明学习人工探伤时对无缝轨道接头外形的适应能力,控制探伤装置对接头表面的接触力恒定,实现了机械臂对轨道接头的自主仿形探伤,提高了检测质量。
Description
技术领域
本发明涉及轨道探伤领域,尤其是涉及一种基于示教学习的轨道仿形探伤方法。
背景技术
随着列车提速、重载和行车密度的不断加大,对轨下基础设备提出了更加严峻的考验,相较于钢轨本身而言,对无缝钢轨接头的破坏能力更大。无缝钢轨接头会产生焊缝裂纹、凹坑等缺陷,会影响列车运行的平稳性和安全性,同时会加速钢轨失效,带来较大的经济损失,所以需要对无缝钢轨接头进行定期检测,才能保证轨道的质量,减少事故的发生。
针对轨道探伤的研究,我国近年来研制了一些成果。发明专利(CN109212038)公布了一种轨道探伤车及其探头布局***,包括设置于车体上、用于对轨道表面发射超声波进行探伤检测的若干个单晶超声波探头、双晶超声波探头和具有可调节超声入射角度功能的相控阵超声波探头,且各探头均可水平旋转,以适应不同类型的轨道。发明专利(CN105109518A)公布了一种新型轨道探伤车,包括一扁平避让底板,其宽度小于两钢轨之间的宽度,其高度小于钢轨的高度,还包括多个传动轴,最外侧靠近两轨道处的两个传动轴的外端各设有一个轨道轮,所述轨道轮上安装有轨道探伤装置,所述的传动轴之间的轴套下方固定设有垂直上下伸缩的推压机构。
现有的轨道探伤车,探伤装置紧固设置于车体上,即探伤装置与轨道的相对位置固定,探伤装置与轨道表面的接触力不可控,且只能沿着轨道对钢轨本身进行探伤,不能对无缝钢轨接头进行完整的仿形探伤。而对无缝钢轨接头的探伤,主要有两个要点,一个是探伤装置沿接头表面的仿形移动,另一个是探伤装置与接头表面接触的恒力控制。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于示教学习的轨道仿形探伤方法,能够解决背景技术中的问题,克服现有技术的缺陷,提高检测质量。
为解决上述技术问题,本发明提供一种基于示教学习的轨道仿形探伤方法,包括如下步骤:
步骤S1,人工示教,通过人与机械臂协同完成对无缝轨道接头的仿形探伤作业。人拖动机械臂完成探伤作业,机械臂以一定的频率f记录完成作业时自身的末端位置和速度数据,示教m次;
示教的目的是完成探伤工作,只要示教的过程能达到完成探伤工作的目的,中间机械臂的运动轨迹过程不唯一也不会影响探伤工作的结果。
步骤S2,轨迹生成,将m次重复示教产生的数据集采用高斯过程回归建立映射模型,得到时间到位置的函数映射关系;
步骤S3,自主探伤,机械臂按照步骤S2生成的轨迹,带动探伤装置对无缝轨道接头进行探伤,同时采用基于位置的阻抗控制策略,即在控制机械臂末端位置的同时,利用阻抗模型将力的控制转化为修正位置控制,保证检测过程中探伤装置与接头表面的恒力接触。
优选的是,步骤S1中,采用导纳控制器实现人与机械臂的交互,从而机械臂可以在人手的引导下完成探伤作业,同时始终保持探伤装置贴紧无缝轨道接头表面。以一定的频率f记录完成作业时机械臂各个关节的位置数据,示教m次。
优选的是,在步骤S1中,通过示教过程,在每条轨迹上采集到n个数据点其中t=[t1,t2,…,tn]T为时间点,x=[x1,x2,…,xn]T为探伤点在机器人坐标系下的笛卡尔坐标;根据先验分布得出时间点和坐标的似然函数:
基于贝叶斯理论的线性回归函数f(t)=tTω,其中t∈Rd,ω=[ω1,ω2,…,ωn]T,f(t)表示函数值。
假设ω:(0,Σp),由贝叶斯理论和高斯分布的定义求出ω的概率分布:
由极大后验概率求出ω的后验概率分布:
其中,p(x|t)为边缘相似密度,与权值ω无关,则式(3)的另一种表示方式:
p(ω|t,x)∝p(x|t,ω)p(ω) (4)
其中,∝表示正比于。将式(1)与式(2)带入式(4),得到权值向量ω的后验概率分布形式:
其中,令权值向量ω的后验概率满足高斯分布:
当有数据t*输入时,对应的预测值x*的概率分布为:
可以看出,预测值x*的分布还是高斯分布,其举止是权值向量ω的后验概率分布的均值与数据t*的乘积,其方差是数据t*与权值向量ω的后验概率分布的方差的二次型。
优选的是,在步骤S3中,执行探伤任务时,基于位置的阻抗控制策略是通过实际接触力和期望力的偏差,经阻抗控制器得出位置偏差量,进而调整机械臂末端探伤装置的位置,实现探伤装置与无缝轨道接头表面的恒力接触。
本发明的有益效果是:1.将示教学习应用到轨道探伤中,学习人工探伤时对无缝轨道接头外形的适应能力,只需要人工示教,便可对无缝钢轨接头进行自主仿形探伤作业,提高了探伤效率;2.通过采用基于位置的阻抗控制策略,实现了检测过程中探伤装置与无缝轨道接头表面的恒力接触,提高了检测质量。
附图说明
图1是本发明方法流程图。
图2是本发明基于位置的阻抗控制框图。
具体实施方案
下面通过实施例,并结合附图,对本发明的技术方案作进一步具体的说明。
实施例:
本发明实施例中,首先进行人工示教。采用导纳控制器实现人与机械臂的交互,从而机械臂可以在人手的引导下完成探伤作业,通过人与机械臂协同完成对无缝轨道接头的仿形探伤作业,以一定的频率f记录完成作业时机械臂末端位置和速度数据,示教m次。
然后进行轨迹生成。将m次重复示教产生的数据集采用高斯过程回归建立映射模型,得到时间到位置的函数映射关系。通过示教过程,在每条轨迹上采集到n个数据点其中t=[t1,t2,…,tn]T为时间点,x=[x1,x2,…,xn]T为探伤点在机器人坐标系下的笛卡尔坐标;根据先验分布得出时间点和坐标的似然函数:
基于贝叶斯理论的线性回归函数f(t)=tTω,其中t∈Rd,ω=[ω1,ω2,…,ωn]T,f(t)表示函数值。
假设ω:(0,Σp),由贝叶斯理论和高斯分布的定义求出ω的概率分布:
由极大后验概率求出ω的后验概率分布:
其中,p(x|t)为边缘相似密度,与权值ω无关,则式(3)的另一种表示方式:
p(ω|t,x)∝p(x|t,ω)p(ω) (4)
其中,∝表示正比于。将式(1)与式(2)带入式(4),得到权值向量ω的后验概率分布形式:
其中,令权值向量ω的后验概率满足高斯分布:
当有数据t*输入时,对应的预测值x*的概率分布为:
可以看出,预测值x*的分布还是高斯分布,其举止是权值向量ω的后验概率分布的均值与数据t*的乘积,其方差是数据t*与权值向量ω的后验概率分布的方差的二次型。
最后进行自主探伤,械臂按照步骤S2生成的轨迹,带动探伤装置对无缝轨道接头进行探伤,同时采用基于位置的阻抗控制策略,即在控制机械臂末端位置的同时,利用阻抗模型将力的控制转化为修正位置控制,保证检测过程中探伤装置与接头表面的恒力接触。
尽管上面已经出示和描述了本发明的实施例,可以理解的是,上述实施例是示例性的,不能理解为对本发明的限制,本领域的技术人员在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型,均应属于本发明的保护范围。
Claims (2)
1.一种基于机械臂的轨道仿形探伤方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤S1,人工示教,通过人与机械臂协同完成对无缝轨道接头的仿形探伤作业,人拖动机械臂完成探伤作业,机械臂以一定的频率f记录完成作业时自身的末端位置和速度数据,示教m次;
步骤S2,轨迹生成,将m次重复示教产生的数据集采用高斯过程回归建立映射模型,得到时间到位置的函数映射关系,具体是:
通过示教过程,在每条轨迹上采集到n个数据点其中t=[t1,t2,…,tn]T为时间点,x=[x1,x2,…,xn]T为探伤点在机器人坐标系下的笛卡尔坐标;根据先验分布得出时间点和坐标的似然函数:
基于贝叶斯理论的线性回归函数f(t)=tTω,其中t∈Rd,ω=[ω1,ω2,…,ωn]T,f(t)表示函数值;
假设ω:(0,Σp),由贝叶斯理论和高斯分布的定义求出ω的概率分布:
由极大后验概率求出ω的后验概率分布:
其中,p(x|t)为边缘相似密度,与权值ω无关,则式(3)的另一种表示方式:
p(ω|t,x)∝p(x|t,ω)p(ω)(4)
其中,∝表示正比于;将式(1)与式(2)带入式(4),得到权值向量ω的后验概率分布形式:
其中,令权值向量ω的后验概率满足高斯分布:
当有数据t*输入时,对应的预测值x*的概率分布为:
可以看出,预测值x*的分布还是高斯分布,其举止是权值向量ω的后验概率分布的均值与数据t*的乘积,其方差是数据t*与权值向量ω的后验概率分布的方差的二次型;
步骤S3,自主探伤,机械臂按照步骤S2生成的轨迹,带动探伤装置对无缝轨道接头进行探伤,同时通过采用图2所示基于位置的阻抗控制策略,保证检测过程中探伤装置与接头表面的恒力接触;具体为:先采集探伤装置和无缝轨道接头表面的接触力,将输入阻抗控制器后输出位移修正量,然后结合机械臂末端探伤装置原始位置,获得机械臂所要调整的目标位置,目标位置经机械臂逆运动学转换成各个关节的角度,输入到位置控制环中,然后经机械臂运动学正解输出实际调整的位置,此时探伤装置与轨道接头表面会产生新的接触力,从而实现了闭环控制。
2.根据权利要求1所述的基于机械臂的轨道仿形探伤方法,其特征在于,在步骤S3中,执行探伤任务时,采用基于位置的阻抗控制策略是通过实际接触力和期望力的偏差,经阻抗控制器得出位置偏差量,进而调整机械臂末端探伤装置的位置,实现探伤装置与无缝轨道接头表面的恒力接触。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910670771.4A CN110501421A (zh) | 2019-07-24 | 2019-07-24 | 一种基于机械臂的轨道仿形探伤方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910670771.4A CN110501421A (zh) | 2019-07-24 | 2019-07-24 | 一种基于机械臂的轨道仿形探伤方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN110501421A true CN110501421A (zh) | 2019-11-26 |
Family
ID=68586698
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201910670771.4A Withdrawn CN110501421A (zh) | 2019-07-24 | 2019-07-24 | 一种基于机械臂的轨道仿形探伤方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN110501421A (zh) |
Citations (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20100274102A1 (en) * | 2009-04-22 | 2010-10-28 | Streamline Automation, Llc | Processing Physiological Sensor Data Using a Physiological Model Combined with a Probabilistic Processor |
US8635172B1 (en) * | 2011-10-07 | 2014-01-21 | Google Inc. | Dynamic techniques for evaluating quality of clustering or classification system aimed to minimize the number of manual reviews based on Bayesian inference and Markov Chain Monte Carlo (MCMC) techniques |
CN105539624A (zh) * | 2015-12-30 | 2016-05-04 | 广东出入境检验检疫局检验检疫技术中心 | 一种金属表面攀爬检测机器人 |
CN105765461A (zh) * | 2013-10-02 | 2016-07-13 | Asml荷兰有限公司 | 用于获得与工业过程有关的诊断信息的方法和设备 |
CN105956601A (zh) * | 2016-04-15 | 2016-09-21 | 北京工业大学 | 一种基于轨迹模仿的机器人汉字书写学习方法 |
CN106312397A (zh) * | 2016-10-12 | 2017-01-11 | 华南理工大学 | 一种激光视觉引导的焊接轨迹自动跟踪***及方法 |
CN108115705A (zh) * | 2017-12-31 | 2018-06-05 | 芜湖哈特机器人产业技术研究院有限公司 | 一种机器人打磨控制***及方法 |
CN109382828A (zh) * | 2018-10-30 | 2019-02-26 | 武汉大学 | 一种基于示教学习的机器人轴孔装配***及方法 |
CN109434843A (zh) * | 2018-12-10 | 2019-03-08 | 华中科技大学 | 一种基于拖动示教的机器人力控打磨叶片的设备及方法 |
CN109571528A (zh) * | 2018-12-29 | 2019-04-05 | 南京工程学院 | 欠驱动机械手指及手指末端轨迹预测方法 |
CN109848983A (zh) * | 2018-12-10 | 2019-06-07 | 华中科技大学 | 一种高顺应性人引导机器人协同作业的方法 |
-
2019
- 2019-07-24 CN CN201910670771.4A patent/CN110501421A/zh not_active Withdrawn
Patent Citations (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20100274102A1 (en) * | 2009-04-22 | 2010-10-28 | Streamline Automation, Llc | Processing Physiological Sensor Data Using a Physiological Model Combined with a Probabilistic Processor |
US8635172B1 (en) * | 2011-10-07 | 2014-01-21 | Google Inc. | Dynamic techniques for evaluating quality of clustering or classification system aimed to minimize the number of manual reviews based on Bayesian inference and Markov Chain Monte Carlo (MCMC) techniques |
CN105765461A (zh) * | 2013-10-02 | 2016-07-13 | Asml荷兰有限公司 | 用于获得与工业过程有关的诊断信息的方法和设备 |
CN105539624A (zh) * | 2015-12-30 | 2016-05-04 | 广东出入境检验检疫局检验检疫技术中心 | 一种金属表面攀爬检测机器人 |
CN105956601A (zh) * | 2016-04-15 | 2016-09-21 | 北京工业大学 | 一种基于轨迹模仿的机器人汉字书写学习方法 |
CN106312397A (zh) * | 2016-10-12 | 2017-01-11 | 华南理工大学 | 一种激光视觉引导的焊接轨迹自动跟踪***及方法 |
CN108115705A (zh) * | 2017-12-31 | 2018-06-05 | 芜湖哈特机器人产业技术研究院有限公司 | 一种机器人打磨控制***及方法 |
CN109382828A (zh) * | 2018-10-30 | 2019-02-26 | 武汉大学 | 一种基于示教学习的机器人轴孔装配***及方法 |
CN109434843A (zh) * | 2018-12-10 | 2019-03-08 | 华中科技大学 | 一种基于拖动示教的机器人力控打磨叶片的设备及方法 |
CN109848983A (zh) * | 2018-12-10 | 2019-06-07 | 华中科技大学 | 一种高顺应性人引导机器人协同作业的方法 |
CN109571528A (zh) * | 2018-12-29 | 2019-04-05 | 南京工程学院 | 欠驱动机械手指及手指末端轨迹预测方法 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
KELIN LI 等: "Learning-based Adaptive Robust Control of Manipulated Pneumatic Artificial Muscle Driven by H2-based Metal Hydride", 《2018 IEEE 14TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON AUTOMATION SCIENCE AND ENGINEERING》 * |
KELIN LI 等: "Sparse Bayesian Learning-Based Adaptive Impedance Control in Physical Human-Robot Interaction", 《2018 IEEE 14TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON AUTOMATION SCIENCE AND ENGINEERING》 * |
王娟 等: "复杂环境下基于贝叶斯决策的机器人路径规划", 《计算机工程与应用》 * |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN107150183B (zh) | 全自动管子管板的检测和焊接方法 | |
CN103056759B (zh) | 一种基于传感器反馈的机器人磨削*** | |
CN113190002B (zh) | 一种高铁箱梁巡检机器人实现自动巡检的方法 | |
CN106323192A (zh) | 一种基于激光扫描的直缝焊管焊缝噘嘴检测*** | |
CN114161048B (zh) | 一种基于3d视觉的铁塔塔脚参数化焊接方法及装置 | |
CN112110220A (zh) | 一种斗轮机堆取料无人化作业*** | |
CN105458483A (zh) | 焊后焊缝跟踪机器人自动纠偏及超声冲击*** | |
CN207326260U (zh) | 基于电弧熔积的大型水利设备在线修复平台 | |
CN105983802B (zh) | 一种焊接机器人控制***和方法 | |
CN110409262A (zh) | 一种市政道面自动铺砖设备 | |
CN107957234A (zh) | 一种测量自由曲面任意点处法向矢量的方法及装置 | |
CN110501421A (zh) | 一种基于机械臂的轨道仿形探伤方法 | |
CN103123338A (zh) | 非接触式管道无损探伤超声波探头自动调节机构 | |
CN104107986B (zh) | 集装箱门扇焊接装置及焊接方法 | |
CN103769723B (zh) | 一种核岛一回路主管道安装方法 | |
CN105040536A (zh) | 钢轨焊缝五磨头仿形全断面打磨装置及打磨方法 | |
CN107552935A (zh) | 一种固定式钢轨闪光焊接自动对中及测量装置 | |
CN205184777U (zh) | 一种并联拖动示教机器人 | |
CN111546379B (zh) | 一种工业机器人运行状态监测的传感器布局方法 | |
CN112539702A (zh) | 一种用于轨道探伤车的自动对中方法及*** | |
CN111267080A (zh) | 一种工业机器人路径自动修正的方法 | |
CN106353401A (zh) | 一种弯管自动检测探伤*** | |
CN216468364U (zh) | 一种大型水下机器人分段位姿检测对接装置 | |
CN204842534U (zh) | 波浪变形自动矫正执行器 | |
CN111958115B (zh) | 一种用于激光焊缝跟踪的快速手眼标定方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
WW01 | Invention patent application withdrawn after publication |
Application publication date: 20191126 |
|
WW01 | Invention patent application withdrawn after publication |