基于改进权函数距离的机器人运动偏差补偿算法设计

针对机器人在组装和生产过程中,由于几何参数存在一定误差,使连杆以及关节处等不可避免地出现细微差别,对机器人运动精度产生一定影响问题,提出了基于改进权函数距离的机器人运动偏差补偿算法设计方案。在定位机器人位置前添加扭角,获取机器人两坐标系间转换矩阵,根据线性标定计算机器人运动定位的绝对误差,利用改进权函数建立机器人距离误差数学模型,初步补偿运动误差。计算机器人末端执行器中心点位置和姿态的偏差,将补偿问题转化成机器人运动优化问题,得出运动偏差优化问题目标函数,经多次迭代得出最终补偿结果。实验结果表明,所提方法的误差补偿效果佳,重心补偿后的机器人运行稳定性好。

静态轨道衡动态应用时的称重数据偏差补偿方法研究

文章介绍了一种静态轨道衡在动态应用中的数据偏差补偿方法及其装置。针对传统静态轨道衡在车辆移动状态下无法准确称重的问题,设计了一套实时数据处理和偏差补偿系统,使车辆在部分轮对上衡的情况下,也能准确获取车厢物料的重量。实验证明,该方法和装置显著提高了装车效率和称重数据的准确性,对物流和货运行业具有重要的应用价值。

基于偏差补偿递推最小二乘的Hammerstein-Wiener模型辨识

许多实际系统可以表示成一种中间为线性动态环节、输入输出端为非线性静态环节的Hammerstein-Wiener模型.针对含过程噪声的Hammerstein-Wiener模型,提出一种改进在线两阶段辨识方法.第一步采用偏差补偿递推最小二乘法在线辨识含原系统参数乘积项的参数向量.通过在递推最小二乘算法中引入一个修正项,补偿过程噪声引起的估计偏差.第二步采用基于张量积逼近的奇异值分解法分离出原系统各参数的值.通过引入两个矩阵的张量积逼近加权最小二乘的权系数,提高参数分离精度.理论分析和计算机仿真验证了本文方法的有效性.

雷达低空目标跟踪的偏差补偿算法研究

在单脉冲测角体制下,由于多径效应的影响,极大地降低了雷达目标的跟踪精度,甚至丢失该目标.本文主要通过理论分析和对实际环境的计算仿真,分析了岸、海基雷达跟踪低空运动目标时俯仰角测量误差大小及其产生原因.针对固定偏差补偿法在实际应用中的不足,提出了从复单脉冲比中估计反射路径与直接路径信号的相对相位的算法,从而实现联合相位的动态补偿,并在跟踪滤波中利用估计相位作为阀值来去除尖峰误差,在仿真中获得了良好的跟踪结果.

有色噪声干扰输出误差系统的偏差补偿递推最小二乘辨识方法

借助于偏差补偿原理和预滤波思想,推导了有色噪声干扰输出误差系统参数估计的偏差补偿递推最小二乘(Bias compensation recursive least squares,BCRLS)辨识方法.该方法降低了辨识对输入信号平稳性的要求,实现了偏差补偿方法参数估计的递推计算,可以用于在线辨识.提出的递推BCRLS辨识方法优于非递推偏差补偿最小二乘算法,提高了参数估计精度.仿真试验证实了算法的有效性.

Box-Jenkins模型偏差补偿方法与其他辨识方法的比较

对于存在相关噪声干扰的Box—Jenkins系统,本文借助于偏差补偿原理,推导了一个偏差补偿最小二乘(BCLS)辨识方法;理论分析说明BCLS方法能够给出系统模型参数的无偏估计,并将提出的方法与递推增广最小二乘算法和递推广义增广最小二乘算法进行了比较研究;用仿真试验分析了这些算法的各自特点和适用范围。

基于恒定姿态误差的磁罗差偏差补偿算法研究

针对具有恒定俯仰角度载体的磁航向罗差标定和补偿问题,提出了一种用于磁罗差修正的偏差补偿算法(DCA)。通过DCA的原理分析和证明得出:该算法对具有恒定横滚角度和俯仰角度的磁航向罗差修正均有效,经过DCA补偿的磁航向角度误差在±0.3°以内,满足飞机的航向标定要求。

C^2动态相位估计的偏差补偿算法--雷达低空目标俯仰角测量提取的研究与应用

由于多径回波信号的干扰,极大地影响了雷达对低空目标俯仰角的测量,且对低空目标俯仰角的闭环跟踪测量实现极为困难,通常采用偏轴跟踪技术。通过对多路径反射环境模型分析,同时考虑镜面反射和漫反射的干扰,得出了岸、海基单脉冲雷达低空目标跟踪时俯仰角测量误差的产生原因,将传统的多目标分辨算法(C^2算法)与偏差补偿技术相结合应用于低角多径环境下偏轴跟踪目标俯仰角的测量,由C^2算法代替偏差补偿算法的航迹滤波并且动态估计直射和反射路径的相位差,然后对单脉冲比进行补偿,弥补两种算法各自的不足。在给定的测量环境下对不同高度目标进行了仿真,得到良好的仿真结果,表明C^2动态相位估计的偏差补偿算法,可较大地提高低空目标偏轴跟踪俯仰角的测量精度。并将其应用于某次试验中对掠海巡航飞行目标俯仰角的事后提取,与雷达实时输出的俯仰角测量数据相对比,验证了该算法的有效性和可实施性。

基于偏差补偿最小二乘的谐波发射水平估计方法

为了克服电压和电流信号中的有色噪声的影响,提出了一种基于偏差补偿最小二乘的系统谐波阻抗及用户谐波发射水平的估计方法。利用公共连接点测量得到的谐波电压和谐波电流信号,通过偏差补偿最小二乘算法求解回归系数;提取对因变量解释性最强的综合变量,辨识系统中的信息和噪声,更好地克服变量相关性在系统建模中的影响。由回归系数映射出系统谐波阻抗,进而计算出用户的谐波发射水平。通过实验电路仿真分析验证了该方法的有效性。

轿车前大灯装配结构的自适应偏差补偿方法研究

分析现有大灯尺寸配合的现状,从缩短尺寸链的角度提出针对大灯定位结构进行设计优化。重点研究三个问题:(1)现有尺寸链模型分析;(2)关键因素的识别及其工艺结构的改进;(3)从理论计算和实践两方面进行验证。基于自适应偏差补偿思想使用工装夹具进行装配工艺优化。并解决由此带来的刚性零件的过定位约束力释放的问题。用实车测量数据的对比形式验证该方法。

多无人机编队异常检测的偏差补偿估计

为避免多假设检验及概率不等式的复杂性,采用数据驱动的检测法,无需无人机的先验结构信息,仅利用无人机模型的输入-输出观测数据序列来实现多无人机编队的异常检测。对于各架无人机的非线性未知关系式,利用可无限逼近的基函数簇将原非线性未知关系式展开,将其表示成回归矢量与参数矢量的线性回归形式。采用最小二乘法求解参数估计矢量,再通过残差来设计异常检测器。当非线性关系式中仅包含有输入量时,通过最小二乘法得到的残差异常检测器可达到较好的性能。当非线性关系式中同时包含有输入和输出量时,由最小二乘法得到参数估计矢量是有偏估计,此有偏估计势必会影响最终的残差异常检测器。因此在有偏参数估计矢量中添加偏差补偿项,使之成为无偏估计矢量;并推导此偏差补偿项的表示形式,证明添加此偏差补偿项后的无偏性,提出替换偏差补偿项中某矩阵的构造方法。最后用仿真算例验证所提方法的有效性。

多变量偏差补偿递推最小二乘法及其收敛性

对于带白色观测噪声的多变量自回归(AR)信号,提出了未知模型参数和噪声方差估计的偏差补偿递推最小二乘算法,用动态误差系统分析方法严格证明了所得到的模型参数和噪声方差估值是强一致的,即它们以概率1收敛于相应真实值。一个仿真例子说明了其有效性。

雷达低空目标闭环跟踪的C^2-偏差补偿算法研究

在单脉冲测角体制下,由于多径回波信号的干扰,极大地降低了雷达低空目标俯仰角测量精度。通过对多路径反射环境模型分析,同时考虑镜面反射和漫反射的干扰,得出了岸、海基单脉冲雷达低空目标跟踪时俯仰角测量误差的产生原因,将传统的多目标分辨算法(C^2算法)与偏差补偿技术相结合应用于低角多径环境下目标俯仰角的测量,弥补两种算法各自的不足。在给定的测量环境下对不同高度目标进行了仿真,得到良好的仿真结果,表明两种算法结合使用,可较大地提高低空目标俯仰角的测量精度。

雷达低空目标俯仰角事后提取的动态偏差补偿技术

由于多径回波信号的干扰,雷达对低空目标俯仰角的实时测量很难达到靶场外弹道测量的精度要求。结合目前靶场在装雷达系统,研究了掠海巡航飞行低空目标的俯仰角事后提取问题,为了提高低空目标俯仰角的测量精度,应用动态偏差补偿技术从雷达系统实时存储下来的视频信号中提取低空目标俯仰角参数。结果显示,动态偏差补偿技术可以显著改善俯仰角测量精度,为靶场试验决策提供依据。

飞机颤振模态参数的偏差补偿辅助变量辨识

在输入-输出数据中带有噪声时,传统的最小二乘辨识算法给出模型参数的有偏估计。当噪声方差的估计值可获得时,采用偏差补偿算法能够得到模型参数的一致性估计。在辅助变量算法的基础上结合偏差补偿算法进行推广得到偏差补偿辅助变量辨识算法。采用适用于噪声环境的偏差补偿辅助变量辨识算法,可准确地辨识飞机的颤振模态参数,该算法结合传递函数模型,将带噪声系统的辨识问题转化为迭代求解问题,用来解决输入噪声为白噪声,而输出噪声为有色噪声的复杂辨识情况。利用该算法可将噪声的方差值和传递函数中的模型参数迭代地估计出来。最后利用试飞试验数据辨识飞机颤振的系统参数,将算法与经典的辅助变量算法进行比较,验证了该方法的有效性。

基于偏差补偿的T-S模糊神经网络

将T-S模糊神经网络应用于化工生产过程的软测量,并针对提高软测量精度的问题,提出了一种基于偏差补偿的改进型T-S模糊神经网络模型。将网络模型输出与样本输出比较后所得的偏差,作为校正网络的样本数据输出,以样本输入数据为输入,对校正网络进行训练,建立了关于偏差的模糊系统模型,将校正网络的输出对软测量系统模型的误差进行修正。经过实际测量,取得了较好的应用效果。

基于偏差补偿量的多场景交互协同控制方法

针对多场景交互时状态变量不一致导致的偏差补偿效果不佳、协同控制一致性和并发性达不到预期效果等问题,提出基于偏差补偿量的多场景交互协同控制方法.首先构建多场景协同控制模型,利用服务器节点优化并发控制效果;其次采用一致性算法调节模型交互需求,获取模型输出结果的偏差补偿量;最后基于偏差补偿量实现对多场景交互操作的仿真协同控制.基于MATLAB2016a仿真平台进行测试,将文中方法与基于AR技术的工业控制交互智能化协同方法与基于对象场景数据库的场景交互控制方法进行了对比,完成了控制补偿效果测试、一致性测试和并发性测试的试验.结果表明:文中方法的一致性保持在1附近,一致性较强;当延迟剧烈变化时,其响应时间也能控制在50~150 ms范围内,响应时间较短,并发性控制效果较好,具有明显的优势,充分验证了该方法的有效性,可以满足预期效果.

纯方位偏差补偿估计算法研究

众所周知,纯方位伪线性估计有着严重的偏差问题。以伪线性估计的理论模型为基础,研究它在纯方位问题中的应用。将伪线性估计的偏差分离出来,形成偏差补偿估计,对这种估计方法进行仿真计算,并与伪线性估计相比较,经蒙特卡罗仿真研究,其估计偏差确实比伪线性估计小,算法性能反映在一些典型态势上。

一类不确定非线性系统的模型偏差补偿跟踪控制算法

针对一类带有系统未建模动态和干扰的不确定仿射非线性系统,基于滑模变结构控制和模型偏差补偿控制的思想,给出一种轨迹跟踪数字控制器的实现方法.在采样周期足够小的情况下,利用连续时间系统的前向Euler近似离散模型,首先推导出等价控制项作为前馈控制.然后将导出的状态误差修正项和模型偏差补偿项代替滑模控制中的切换函数,其中状态误差修正项用来保证状态误差趋于零,模型偏差补偿项用来补偿系统的未建模动态和干扰的不确定性,从而既保证了控制系统的鲁棒性,又消除了抖动现象.最后通过构造Lyapunov函数,证明了该控制算法的稳定性,同时以两连杆机械臂的轨迹跟踪为目标的仿真实验也说明了此数字控制器的有效性.

基于偏差补偿滤波器的DMC算法

运用内模原理和预测控制的方法，讨论了基于脉冲响应的ＤＭＣ，保证控制系统具有良好的稳定性能。