下载文档原格式
激光切割工业机器人分拣系统1 / 111目录摘要： (4)关键词： (4)2概述 (5)2.1激光切割简述 (5)2.1.1定义 (5)2.1.2简介 (5)2.1.3原理 (5)2.1.4分类 (5)2.1.5特点 (6)2.2机器视觉引导与定位 (7)2.2.1什么是机器视觉 (7)2.2.2什么是视觉引导 (7)2.2.3定位 (7)3机器人分拣系统在激光切割设备上的应用 (8)3.1自动化系统的组成 (8)3.1.1工业机器人 (8)3.1.2相机 (8)3.1.3磁铁矩阵夹爪 (9)3.2自动化系统的工作原理 (10)3.2.13D扫描相机的工作原理 (10)3.2.2机器人的工作原理 (10)3.3工业机器人在该系统中的调试技巧 (11)3.3.1工具中心点的设定（tool center point） (11)3.3.2机器人路径规划 (11)2 / 113.3.3机器人IO设定 (11)3.4总结 (11)3 / 11摘要：中国劳动力价格优势已经逐渐失去，劳动密集型企业升级迫在眉睫。
随着技术改革步伐的加快，自动化的水平不断提到，机器人换人的呼声也越来越高。
激光切割在金属板材切割领域受到了越来越广泛的关注，是一种利用激光束聚焦后的高能量密度实现板材切割的加工方式，在电气制造、汽车、仪表开关、纺织机械、输机械、家电制造、电梯设备制造、食品工业等多个领域都具有较大的市场需求。
高能量密度的激光束使得板材迅速汽化蒸发形成孔洞、随着光束与材料相对线性移动、使孔洞连续形成宽度很窄的切缝，具备热变形小、切口整齐、加工精度高等特点。
通过计算机编程，激光切割专机或机器人能够实现复杂曲线的数控切割，具备较高的精确度和柔性，且切割过程自动化程度高，通过计算机程序的优化，能够对复杂切割图形进行排版，尽可能利用材料，节约成本。
关键词：激光切割、机器人换人、自动化生产线4 / 112概述2.1激光切割简述2.1.1定义利用高功率密度激光束照射被切割材料，使材料很快被加热至汽化温度，蒸发形成孔洞，随着光束对材料的移动，孔洞连续形成宽度很窄的（如0．1mm左右）切缝，完成对材料的切割。
北京化工大学本科毕业论文题目：基于遗传算法整定的PID控制院系：专业：电气工程及其自动化班级：________ ____ _ _ _____ 学生姓名：____________ ________ _____ 执导老师：___________ ______________ ______论文提交日期：年月日论文答辩日期：年月日摘要PID控制器是在工业过程控制中常见的一种控制器，因此，PID参数整定与优化一直是自动控制领域研究的重要问题。
遗传算法是一种具有极高鲁棒性的全局优化方法，在自控领域得到广泛的应用。
针对传统PID 参数整定的困难性，本文提出了把遗传算法运用于PID参数整定中。
本文首先对PID控制的原理和PID参数整定的方法做了简要的介绍。
其次介绍了遗传算法的原理、特点和应用。
再次，本文结合实例阐述了基于遗传算法的PID参数优化方法，采用误差绝对值时间积分性能指标作为参数选择的最小目标函数,利用遗传算法的全局搜索能力,使得在无须先验知识的情况下实现对全局最优解的寻优,以降低PID参数整定的难度,达到总体上提高系统的控制精度和鲁棒性的目的。
最后，本文针对遗传算法收敛速度慢、易早熟等缺点，将传统的赌盘选择法与最优保存策略结合起来，并采用改进的自适应交叉算子和自适应变异算子对PID参数进行迭代寻优整定。
采用MATLAB对上述算法进行仿真验证，仿真结果表明了遗传算法对PID参数整定的有效性。
关键词：PID；参数控制；遗传算法；MATLABAbstractPID controller is a kind of controller that is usual in industrial process control. Therefore, tuning and optimization of PID parameters are important researchable problems in the automatic control field, where Genetic algorithm is widely used because of the highly robust global optimization ability of it. Aiming at the difficulty of traditional tuning of PID parameter, this paper puts forward a method that genetic algorithm is applied to the tuning of PID parameters.Firstly, the principle of PID control and the methods of tuning of PID parameters are introduced briefly. Secondly, this paper introduces the principle, characteristics and application of genetic algorithm. Thirdly, this article expounds on the methods of tuning of PID parameters based on genetic algorithm with an example. In this paper, the performance index of time integral of absolute error serves as the minimum objective function in the tuning of PID parameters, and the global search ability of genetic algorithm is used, so the global optimal solution is obtained without prior knowledge, and the difficulty of tuning of PID parameter is reduced, so the goal is achieved which is improving the control accuracy and robustness of the system overall. Finally, aiming at the weakness of genetic algorithm, such as the slow convergence of prematurity and precocious, the traditional gambling site selection method and elitist model are united in this paper, and the paper alsoadopted adaptive crossover operator and adaptive mutation operator to optimize PID parameters iteratively.Use MATLAB to simulate these algorithms, and the simulation results show that PID controller tuning based on genetic algorithm is effective.Keywords: Genetic algorithm; PID control; optimum; MATLAB目录第一章引言 (1)1.1 课题研究的背景及意义 (1)1.2 PID控制的发展与现状 (1)1.3 本文研究的内容 (2)第二章PID控制 (4)2.1 PID控制原理 (4)2.2 常规PID参数整定方法 (6)2.2.1 Ziegler-Nichols整定方法 (6)2.2.2 改进的Ziegler-Nichols整定方法 (8)2.2.3 ISTE最优设定方法的经验公式 (9)2.2.4 Haalman法的计算公式 (10)2.2.5 KT整定法 (11)第三章基于遗传算法整定的PID控制 (13)3.1 遗传算法基本原理 (13)3.1.1 遗传算法概要 (13)3.1.2 遗传算法的应用步骤 (14)3.2 遗传算法的实现 (15)3.2.1 编码方法 (15)3.2.2 适应度函数 (16)3.2.3 选择算子 (17)3.2.4 交叉算子 (17)3.2.5 变异算子 (18)3.2.6 遗传算法控制参数选取 (19)3.3 遗传算法的仿真验证 (20)3.2.6遗传算法中关键参数的确定 (23)3.3 遗传算法的主要步骤 (23)3.3.1 准备工作 (23)3.3.2 基本遗传算法的步骤 (24)3.4遗传算法PID参数整定的编程实现 (24)3.4.1初始群体 (24)3.4.2 编码 (25)3.4.3 基本操作算子 (26)3.4.4 目标函数 (29)3.4.5 画图 (29)第四章PID整定方法的仿真应用 (31)4.1 一阶对象 (31)4.2 二阶对象 (32)4.3 三阶对象 (34)第五章结论 (37)参考文献 (38)致谢 (40)第一章引言1.1 课题研究的背景及意义PID(p一proportion，I一Integral，D一Differentia)控制是比例、积分、微分控制的简称PID[l]。
![[鱼书笔记]深度学习入门：基于Python的理论与实现个人笔记分享](https://uimg.taocdn.com/0157d41d77c66137ee06eff9aef8941ea76e4be7.webp)
[鱼书笔记]深度学习⼊门：基于Python的理论与实现个⼈笔记分享为了完成毕设, 最近开始⼊门深度学习.在此和⼤家分享⼀下本⼈阅读鱼书时的笔记,若有遗漏,欢迎斧正!若转载请注明出处!⼀、感知机感知机(perceptron)接收多个输⼊信号，输出⼀个信号。
如图感知机，其接受两个输⼊信号。
其中θ为阈值，超过阈值神经元就会被激活。
感知机的局限性在于，它只能表⽰由⼀条直线分割的空间，即线性空间。
多层感知机可以实现复杂功能。
⼆、神经⽹络神经⽹络由三部分组成：输⼊层、隐藏层、输出层1. 激活函数激活函数将输⼊信号的总和转换为输出信号，相当于对计算结果进⾏简单筛选和处理。
如图所⽰的激活函数为阶跃函数。
1) sigmoid 函数sigmoid函数是常⽤的神经⽹络激活函数。
其公式为：h(x)=11+e−x如图所⽰，其输出值在 0到 1 之间。
2) ReLU 函数ReLU(Rectified Linear Unit)函数是最近常⽤的激活函数。
3) tanh 函数2. 三层神经⽹络的实现该神经⽹络包括：输⼊层、2 个隐藏层和输出层。
def forward(network, x): # x为输⼊数据# 第1个隐藏层的处理，点乘加上偏置后传⾄激活函数a1 = np.dot(x, W1) + b1z1 = sigmoid(a1)# 第2个隐藏层的处理a2 = np.dot(z1, W2) + b2z2 = sigmoid(a2)#输出层处理 identidy_function原模原样输出a3a3 = np.dot(z2, W3) + b3y = identify_function(a3)return y # y为最终结果3. 输出层激活函数⼀般来说，回归问题选择恒等函数，分类问题选择softmax函数。
softmax函数的公式：y k=e a k ∑n i=1e a i假设输出层有n个神经元，计算第k个神经元的输出y k。
![ETSI EN 300 019-1-2-2003[1]](https://uimg.taocdn.com/84dcd923482fb4daa58d4b83.webp)
Python机器学习（PythonMachineLearning中⽂版PDF）
机器学习，如今最令⼈振奋的机领域之⼀。
看看那些⼤公司，Google、、Apple、Amazon早已展开了⼀场关于机器学习的军备竞赛。
从⼿机上的、垃圾邮件过滤到逛时的物品推荐，⽆⼀不⽤到机器学习技术。
如果你对机器学习感兴趣，甚⾄是想从事相关职业，那么这本书⾮常适合作为你的第⼀本机器学习资料。
市⾯上⼤部分的机器学习书籍要么是告诉你如何推导模型公式要么就是如何代码实现模型算法，这对于零基础的新⼿来说，阅读起来相当困难。
⽽这本书，在介绍必要的基础概念后，着重从如何调⽤机器学习算法解决实际问题⼊⼿，⼀步⼀步带你⼊门。
即使你已经对很多机器学习算法的理论很熟悉了，这本书仍能从实践⽅⾯带给你⼀些帮助。
具体到编程语⾔层⾯，本书选择的是Python，因为它简单易懂。
我们不必在枯燥的语法细节上耗费时间，⼀旦有了想法，你能够快速实现算法并在真实数据集上进⾏验证。
在整个数据科学领域，Python都可以说是稳坐语⾔榜头号交椅。
标签: , , , ,。
机器学习王衡军考试复习资料1. 机器学习定义：机器学习是人工智能的一个分支。
人工智能的研究历史有着一条从以“推理”为重点，到以“知识”为重点，再到以“学习”为重点的自然、清晰的脉络。
显然，机器学习是实现人工智能的一个途径，即以机器学习为手段解决人工智能中的问题。
机器学习在近30多年已发展为一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。
机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。
机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。
因为学习算法中涉及了大量的统计学理论，机器学习与推断统计学联系尤为密切，也被称为统计学习理论。
算法设计方面，机器学习理论关注可以实现的，行之有效的学习算法。
很多推论问题属于无程序可循难度，所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。
机器学习已广泛应用于数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人等领域。
机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能。
机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究。
机器学习是用数据或以往的经验，以此优化计算机程序的性能标准。
2. 深度学习定义：深度学习（英语：deep learning）是机器学习的分支，是一种以人工神经网络为架构，对资料进行表征学习的算法。
深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法。
观测值（例如一幅图像）可以使用多种方式来表示，如每个像素强度值的向量，或者更抽象地表示成一系列边、特定形状的区域等。
而使用某些特定的表示方法更容易从实例中学习任务（例如，人脸识别或面部表情识别）。
深度学习的好处是用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征。
表征学习的目标是寻求更好的表示方法并创建更好的模型来从大规模未标记数据中学习这些表示方法。
