基于响应面模型和BP-神经网络模型的机器人定位误差及验证分析

机器人定位精度是衡量工业机器人工作质量的一项重要指标,对零件加工质量有着重要影响。为满足现代工业的制造精度要求,机器人重复定位精度需要进一步提升,因此,通过响应面模型与BP-神经网络模型对机器人定位精度误差进行拟合,对比研究提升机器人重复定位精度的方法。首先建立响应面模型,采用中心复合设计方法,对机器人定位精度误差进行实验仿真,接着用BP-神经网络对机器人定位精度误差进行拟合。经过比对得知,BP-神经网络的拟合精度高于响应面模型,但响应面模型拟合效率高于BP-神经网络。最后借助激光跟踪仪对机器人进行误差补偿验证实验,结果表明,误差模型预测得到的误差值是合理的,验证了仿真的正确性及补偿的可行性。

星载测向系统的测向误差及其定位误差计算方法

针对星载测向系统可通过单次测向实现对地面/海面辐射源瞬时定位的特点,基于星载测向系统的定位模型,推导任意二维阵型的相位干涉仪测向误差表达式。分别从方位角与俯仰角以及空间夹角详细推导了单星测向定位误差公式,并结合球面约束推导单星直接定位的误差表达式。数值仿真表明,基于测向角度的定位误差计算方法结果逼近理论误差值,从而可基于任意二维测向阵型,快速评估卫星观测区域内的测向误差及其定位误差,而单星直接定位相较于测向定位,定位误差显著降低。

基于QAR数据的导航台定位误差分析

随着民航业的持续发展,空中航路日益拥堵,安全问题日益凸显。民用航空器主要依靠陆基导航设备定位,以确保准确航行在预定航路,故而导航设备的可靠性和准确性显得尤为重要。为航空器能够及时准确识别故障导航台,评估导航精度,实现精准定位,可以充分利用机载QAR数据对导航台进行间接校验。文章对机载数据进行卡尔曼滤波去噪,通过坐标转换、样条插值、航迹推测和数据融合,得到平面标称航迹。对导航台定位误差及相应的影响因素进行相关性分析及共线性统计,建立岭回归模型,量化各因素对误差的影响程度;基于动态时间规整的方法提出一种导航台可用性度量方法,实现导航台可用性和导航精度的度量。通过实际案例,证明了模型的可行性。

数控机床工作台DSP定位误差系统设计及分析

为进一步优化数控机床对于测试误差的补偿功能,开发通过DSP硬件系统对误差进行准确预测并设置补偿措施。建立的定位误差模型预测补偿系统包含数控系统进给轴反馈结构、DSP建模预测系统以及数控系统。研究结果表明,采用Matlab软件运行得到的优化权值与阈值建立的GA-BP网络进行误差预测共需251μs;采用GA-BP网络构建的模型进行预测时达到了更高精度。该研究有助于提高数控机床加工精度,对提高加工参数的优化起到很好的指导意义以及控制效果。

考虑空间位置差异的机床直线轴定位误差快速辨识方法

机床直线轴在空间不同位置处的定位误差难以全面快速测量,而机床加工过程中工件安装位置各异,单一位置的定位误差测量结果难以全面客观反映机床直线轴和工作空间的真实精度;同时,空间体对角线误差测量需长时间的光路调整,亦大幅降低了测量效率。为此,本文提出考虑空间位置差异的机床直线轴定位误差及空间体对角线误差快速辨识方法。该方法基于多站分时测量原理,采用激光跟踪干涉仪测量三轴机床的空间误差,根据空间误差差异辨识不同位置处的直线轴定位误差;同时,通过测量点与初始点理论距离与真实距离偏差计算空间体对角线误差,进而全面评估机床空间精度。相较于传统测量方法,该方法可快速辨识不同空间位置处的直线轴定位误差和工作空间体对角线误差,为机床直线轴和空间精度的快速测量和综合评价提供了一种新的思路和方法。

一种适用于多列车虚拟编组控制系统的列车定位误差估计方法

[目的]虚拟编组技术对列车定位精度和准确性的要求极高,传统定位技术手段难以满足虚拟编组SIL4(安全完整性等级为4级)的安全需求,因此有必要对定位算法进一步研究,估算出更加精确的定位误差包络,缩短虚拟编组追车距离,提高编组安全性。[方法]基于传统列车定位技术,将定位过程拆分为列车测速、测距与初始定位3个部分,基于定位过程各部分中所存在的误差因素,提出一种新的列车定位误差包络计算方法,采用数理推导的方式,分别对各类误差因素进行推导计算,得到定位过程各部分的上下界包络。[结果及结论]所提方法充分考虑了列车测速、测距与初始定位中的误差因素,使得定位误差上下界包络更加精确,降低传统定位误差计算的保守性,同时所提方法能够满足SIL4要求,满足虚拟编组控制系统在近距离追车场景下的安全需求,并进一步缩短追车距离,提高运输效率。

基于坡度检测与点密度自约束调整的LOLA地理定位误差校正

月球轨道器激光高度计(Lunar Orbiter Laser Altimeter, LOLA)是目前月球探测中获取数据量最大、精度最高的激光高度计,可为其他月球产品提供地理控制。然而由于定轨不确定性和激光指向偏差,部分激光剖面存在地理定位误差。针对这些异常轨道数据,提出了一种改进的激光自约束调整方法。首先基于坡度将与周围地形差异过大的激光剖面识别为异常轨,并使用其余轨道作为参考对其进行基于点密度的自约束轨道调整(根据参考点密度自动选取合适的调整策略),最后合并两类轨道数据并进行最终调整,再将其作为改正后的结果。交叉点分析结果表明,该方法能有效校正异常轨道,从而提升数据精度。

基于GA优化BP神经网络的机床转台定位误差分析

为了提高数控机床转台误差补偿效果,设计了一种通过遗传算法(GA)来完成BP神经网络优化过程,并加入坐标参数、运动速度指标建立了转台定位误差模型。通过Matlab软件构建GA优化BP模型,得到优化权值与阈值后,将结果移植至DSP内开展建模与预测,促进预测速率的大幅提升。研究结果表明:机床转台处于各空间位置与速率下形成了不同定位误差,总体呈现较为复杂的变化特征采用GA优化BP神经网络构建的模型预测时达到了更高精度,误差残差范围在-0.5~0.5μm,满足实际需求。该研究有助于提高机床转台定位精度,增强加工精度。

五轴机床旋转轴动态定位误差影响因素的分解讨论

五轴机床定位精度通常采用激光干涉仪配合高精度回转装置测量,该方法能够检测静止后的定位误差,但是无法检测运动过程中的动态定位误差。当存在较大的机械误差时,即使其定位精度合格,在运动过程中仍会出现很大的动态误差波动,从而影响机床联动精度。文章基于球杆仪的旋转轴动态定位误差检测方法,通过多种测量路径,对影响定位误差的因素予以分解,为消除几何误差对定位误差造成的影响提供优化的方向。

基于GA-BP网络的数控机床工作台定位误差分析

为了提高数控机床对测试误差的补偿效果,开发一种通过遗传算法(GA)来完成BP网络的优化过程,并加入坐标参数、运动速度指标,建立工作台的定位误差仿真模型。先通过Matlab软件构建得到GA-BP模型,得到优化权值与阈值后,再将结果移植至DSP内开展建模与预测,由此促进预测速率的大幅提升。研究结果表明:以DSP构建的预测系统对各定位误差残差分布进行预测得到的范围是-0.69~0.51μm。采用GA-BP网络构建的模型进行预测时达到了更高精度。

用于超精密抛光机床的Spline+GLS定位误差补偿模型

针对三次样条插值定位误差补偿模型难达到超精密抛光机床大行程轴(1470 mm)的定位误差补偿精度要求问题,提出Spline+GLS定位误差补偿模型。首先,使用XL-80激光干涉仪测量超精密抛光机床直线电机轴的定位误差,建立三次样条插值定位误差补偿模型进行初补偿;然后,对补偿后的定位误差再次测量并建立最小二乘拟合定位误差补偿模型;最后,将两种定位误差补偿模型相连构成Spline+GLS定位误差补偿模型。在超精密抛光机床上进行补偿实验,结果表明,Spline+GLS定位误差补偿模型补偿后的最大定位偏差值较三次样条插值定位误差补偿模型下降约61.62%,且定位误差由86.12μm降低到0.5μm,满足超精密抛光机床的定位精度需求。

定位误差影响下的配对进近纵向碰撞风险研究

近距平行跑道(closely spaced parallel runways,CSPRs)配对进近纵向碰撞风险研究对评估配对进近程序的安全性至关重要,其中定位误差又直接影响配对进近纵向碰撞风险。针对以往研究中缺乏对定位误差分布的实际数据的拟合,进行基于实际数据拟合的定位误差影响下的配对进近纵向碰撞风险研究。根据配对进近的实施流程,建立配对前后机纵向间隔随时间变化的运动学模型。对于飞行过程中定位误差,采用实际航空器定位误差统计数据拟合定位误差分布。基于广播式自动相关监视(ADS-B)数据,对航空器最后进近阶段的纵向定位误差进行拟合分析,匹配出适配程度最佳的分布——正态分布。分别研究配对2架飞机机身之间的碰撞风险和前机尾流与后机机身之间的碰撞风险,确定每类碰撞风险模型中积分区间上下限。在正态分布的基础上结合配对进近2架飞机的运动过程,建立配对进近纵向碰撞风险评估模型。收集2020年12月上海虹桥机场B737-800机型相关参数数据并进行算例分析,对给定初始纵向间隔分别为926 m和2778 m时,机身碰撞风险(P_(x1))和尾流碰撞风险(P_(x2))随时间的变化进行计算仿真,同时进一步仿真分析不同起始纵向间隔与P_(x1),P_(x2)以及总体纵向碰撞风险最值之间的关系。结果表明:(1)初始纵向间隔为926 m时,随着时间的增长,P_(x1)逐渐减小,P_(x2)逐渐增大,且P_(x1)远大于P_(x2);(2)初始纵向间隔为2778 m时,结果相反;(3)P_(x1)随初始纵向间隔的增加逐渐减小;(4)P_(x2)随初始纵向间隔的增加逐渐增大;(5)前后机的总体纵向碰撞风险随初始纵向间隔的增加有先减小后增大的规律,当初始纵向间隔小于2136 m时纵向碰撞风险主要取决于前后2架飞机机身在纵向上的碰撞风险,反之则取决于前机尾流与后机机身之间的碰撞风险。

面向对象的数控机床XY工作台动态定位误差分析与建模

为研究切削力和速度共同影响下对数控机床XY工作台动态定位误差的影响规律,全面分析了XY工作台在切削力影响下的动态误差特性。建立了由滚珠丝杆组件、导轨系统、工作台台面和摩擦力等误差源所引起的动态定位误差分量精确计算模型,推导了XY工作台动态定位误差理论模型。根据其理论模型可知,切削力、运动速度和摩擦力是导致XY工作台动态定位误差的主要来源。通过对切削力下动态定位误差理论模型计算和仿真分析,验证了该理论模型的有效性,证明了切削力对工作台的动态定位误差存在影响,且在不同切削力下工作台运动速度为4mm/s时动态定位误差最小,将该速度定义为最佳运动速度。其研究结果为建立数控机床的定位误差预测与补偿模型,提高加工精度奠定了良好基础。

基于GA-BP的圆形靶标圆心定位误差预测建模与补偿研究

利用圆形靶标进行相机标定时,靶标成像效果会随着不同的相机拍摄位姿呈现为椭圆,因此利用常规圆心定位方法得到的图像圆心坐标并非真实圆心在图像中的成像位置,直接利用该圆心图像坐标进行相机标定的标定精度不高。针对此问题,提出了一种先对圆形靶标图像圆心定位误差进行预测建模,然后进行误差补偿来提高圆心定位精度的方法。首先,建立圆形靶标成像图的仿真图像集;其次,对图像预处理并利用椭圆拟合法定位图像中的圆心坐标;再次,构建并训练GA-BP神经网络,建立圆心定位误差与相机镜头位姿之间的关系模型;最后,通过误差补偿策略对定位的圆心坐标进行误差补偿。实验结果表明,所构建的GA-BP神经网络模型对圆心定位的横、纵坐标的误差预测精度明显优于BP或者E-R模型,其MAPE,RMSE,R 2分别为5.51%,0.0048,0.9996和6.14%,0.0964,0.9998。误差补偿后的圆心定位精度更高,验证了采用误差预测建模和误差补偿的方法提高圆心定位精度的可行性,为高精度相机标定任务提供了方法支撑。

一种定位误差的新定义及计算方法

对于复杂工件和多样化定位方案,传统的定位误差计算方法在适用性和正确性方面存在问题。基于定位元件的几何特征及其与定位要素的几何关系,提出理论基准和源几何量概念,进而提出定位误差的一种新定义和计算方法。采用所提出的计算方法,建立基准关联图描述工序基准与理论基准之间的几何关系,对几何关系进行数学建模,实现定位误差的分析与计算。对比传统定位误差定义、计算方法和所提出的新定义、计算方法,确认所提出的定位误差新定义和计算方法可以完善并简化定位误差的分析计算过程。

基于震源机制与定位误差校准的冲击地压危险预测方法

冲击地压智能监测技术迅速发展大背景下,如何利用海量微震监测信息挖掘震源破裂性状并将其应用于冲击地压的预测预警或防控是未来研究的重点与难点。为解决目前微震群破裂机制聚合规律挖掘不充分、震源机制反演技术难以直接应用于冲击地压的预测预警难题,采用理论分析、数值仿真等手段研究建立基于震源机制与定位误差校准的冲击地压危险预测方法。以内蒙古某冲击地压矿井大能量矿震事件频发2215工作面为研究背景,总结了煤矿微震波形数量有限、噪声影响大、反演效率要求高的特点,比较分析了不同矩张量方法反演震源机制的特点及优缺点,确立了混合矩张量反演法更适用于煤矿应用场景;2215工作面顶板破断诱发事件以拉剪以及压剪破坏为主;大能量事件发生前微震事件剪切成分占比不超过40%,顶板破断主导的微震事件走向角主要分布于3°~80°以及150°~270°,倾角主要分布于70°~90°,存在明显的集聚特征;基于煤矿常见的震源破裂机制及定位误差分析了微震事件聚合的可能性并建立了微震聚合准则,构建了基于震源破裂机制及定位误差校准的危险预测方法及指标;预测实例结果表明考虑震源破裂机制及定位误差后可显著增强微震异常聚合区的识别;微震数据较为完整情况下,基于震源破裂机制及定位误差校准的危险预测指标IP阈值设置为0.7时可实现对不同破裂类型大能量事件的准确预测。

基于DH法的数控伺服平台定位误差补偿策略

针对某型号固体材料推进剂生产过程中出现的加工误差和安装误差问题,提出一种定位位置误差补偿策略。利用机器人领域常用的DH法对其进行运动学建模,将建模参数误差看作随着驱动指令变化的变量,以三坐标测量仪为测量工具,对直线轴和旋转轴实际的轴线方程进行辨识,重新建立各杆件实际坐标系的状态矩阵,拟合出实际齐次坐标变换矩阵各元素误差与给定驱动指令的关系曲线,并对理想齐次坐标变换矩阵进行补偿。仿真结果表明:补偿后定位位置误差能下降约40%,验证了方法的有效性。

工件载荷对机床定位误差的影响分析及补偿研究

影响机床精度的因素众多,其中,工件载荷对机床产生的误差同样不可忽视。通过对机床的受载情况进行静力学分析,并利用激光干涉仪对机床的定位误差及其他各项几何误差进行测量,其结果显示,工件载荷对机床的几何误差存在很大影响,尤其在定位精度上,加载100 kg与空载相差10%左右,并且在进行误差补偿之后,这一差距会提升到40%左右,在此基础上提出了结合载荷的定位误差补偿方法。该方法解决了螺距误差补偿在实际工况下会产生欠补偿或过度补偿的问题。

四象限探测器非均匀性定位误差分析及矫正

为了减小四象限探测器系统定位误差影响以提高探测精度,在探测器输出电压与偏移量计算的基础上,使用对角算法以增加计算的有效线性区域范围,针对背景光噪声、暗电流噪声与四象限非均匀性建立算法模型,设计能够修正模型中各类误差影响的软件算法,改进了系统定位误差参数的标定方法,搭建实验平台计算标定修正后的偏移量,并与实际偏移量进行对比,修正后定位误差影响可由15%减小至10%内。实验验证表明经改进后的算法可以提高四象限探测器检测精度。

基于5G通信技术的巡逻机器人定位误差自动补偿方法

以提升巡逻机器人执行巡逻任务能力为目的,提出基于5G通信技术的巡逻机器人定位误差自动补偿方法;该方法在巡逻机器人工作区域架设5G无线通信网络,并将AD7380型号位置传感器安装在巡逻机器人上,利用位置传感器获取巡逻机器人工作时的位置信息后,利用5G无线通信网络将其传输到用户PC端,得到巡逻机器人位置采样点数据;接着采用小波分析对采样点数据进行去噪,并以该数据为基础,使用拉丁超立方采样方法描述巡逻机器人在其巡逻空间内的位置,得到巡逻机器人空间位置数据;再依据巡逻机器人空间位置数据,计算该机器人预设目标点误差矢量,并构建巡逻机器人定位误差补偿模型,利用该模型补偿巡逻机器人定位误差;实验结果表明:该方法可全面获取巡逻机器人在其巡逻空间内的位置信息,可有效且精准的对其定位误差进行自动补偿,使巡逻机器人定位误差保持在可允许范围内,应用效果较为显著。