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案例:数控机床主轴校准与颤振监测系统

提高生产数量与产品质量始终是制造业努力追求的目标,工业4.0更勾勒出智能制造的美好愿景,促使被制造业视为是重要生产设备的CNC工具机(数控机床)也得因应这样的趋势不断地精益求精。而数控机床制造商在积极改善自家机器性能并提升加工精度以符合客户需求的过程中,机器校准正确与否是影响加工精度的重要因素之一。但一直以来制造业都是靠累积多年经验的老师傅来进行机器校准,工厂每日必须先以这种传统作法来检查设备才能正式开工;如果该厂需要制造的产品种类较多,每一次产线调整时还得再次为机器重新设定与校准。如此不科学的作业模式既繁琐又费时,一旦作业程序有所疏失就会发生加工精度失准的问题。

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基于EEG-EMG混合控制方法的研究—生物机器人应用:现状、挑战与未来方向(二)

02 基于肌电图的混合控制方法综述 基于EEG-EMG的混合控制接口的基本思想是在控制方法中融合EEG和EMG信号,信号的融合可以以许多不同的方式进行,并且可能取决于特定应用和用户能力等因素。在这个混合接口中,结合了EEG信号和EMG信号,混合方法的应用可能有所不同,从一个简单的游戏控制应用程序,到假肢手臂控制应用程序。 这篇综述的主要目的是研究生物机器人学的应用,例如假肢和外骨骼,因此范围缩小到研究混合EEG-EMG方法在生物机器人中的应用。如前所述,有许多可能的方法将肌电图和脑电图信号结合在一种特定的控制方法内,以提高有效性。 一般来说,EEG或EMG信号可用于操作应用程序的各个部分,例如辅助设备中的部件,或者,所有这些都可以组合起来。后者将允许用户根据自己的喜好从一个控制信号平稳地切换到另一个控制信号。 有几种方法可以用来对生物机器人应用中的脑电-肌电混合控制方法进行分类,如特定的应用/设备(如假肢、外骨骼、轮椅)或输入处理方法。作为一个双输入系统,混合EEG-EMG接口可以同时处理输入信号,也可以按顺序处理输入信号。 在这篇综述文章中,我们将把生物机器人应用中的混合控制方法的每一项研究分为两类,根据输入处理方法是同时的还是顺序的,EEG-EMG方法的比较和本文讨论的不同混合方法的重要特征总结如表1所示。重要的是,无论EEG-EMG信号的融合方法是什么,与单独使用EMG或EEG信号的方法相比,混合方法能获得更高的有效性。

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