Tecnología de control óptimo para máquinas herramientas de alta velocidad y alta precisión

- Nov 16, 2018-

Tecnología de control óptimo para máquinas herramienta de alta velocidad y alta precisión.

Las máquinas herramienta convencionales tienen un solo accionador en la misma dirección, lo que no optimiza la eficiencia de mecanizado de la máquina. Aquí es donde generalmente se espera que las aplicaciones actuales de máquina-herramienta mejoren y optimicen. La tecnología de control de optimización de máquinas-herramienta de alta velocidad y alta precisión en la que está involucrado MERL es mejorar la eficiencia de la máquina-herramienta mejorando el algoritmo del actuador. Por lo tanto, el algoritmo de control óptimo de la máquina-herramienta de MERL ha realizado el diseño de dos actuadores en la misma dirección, de modo que los dos actuadores pueden funcionar de manera efectiva de acuerdo con el algoritmo de control óptimo. En la actualidad, la tecnología de control óptimo de la máquina herramienta de alta precisión puede aumentar la velocidad de mecanizado entre un 10% y un 40% en comparación con la máquina herramienta sin la tecnología de control optimizada, y la máquina herramienta se puede hacer sin la necesidad de repetidas reducciones de velocidad y aceleración del actuador. El movimiento es más suave y el máximo ahorro de energía es del 50%.

Conciencia de conciencia

Cuando se trata de la conciencia, podríamos pensar en superpoderes. Pero los ingenieros de MERL nos dicen que la conciencia de la conciencia es técnicamente posible para lograr este sueño. Recientemente, en su investigación, se ha realizado el uso de ondas cerebrales para controlar la silla de ruedas, las ondas cerebrales para lograr un auto-crucero y otras funciones. Los ingenieros de MERL creen que pueden utilizar completamente sensores portátiles de bajo costo (EEG, electromecánicos) y otros sensores sin contacto (como cámara, voz) para la interacción inteligente entre cerebro y computadora, así como sistemas de prevención de accidentes en las industrias automotriz y manufacturera. . Al mismo tiempo, los ingenieros de MERL han demostrado con mucha práctica que, como las huellas dactilares humanas, el EEG de cada persona también es diferente. Por lo tanto, creen que el EEG se puede usar como una característica biométrica importante para distinguir a diferentes personas en el futuro.


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