A NEW APPROACH FOR ISAR TRANSLATIONAL MOTION COMPENSATION

Motion compensation is a key step of inverse synthetic aperture radar (ISAR) imaging. In this paper, the average absolute error measure (AAEM) is proposed for BAR translational motion compensation. Based on the AAEM, a technique for improving stepped-frequency IS AR imagery is presented. Image improvement is achieved in the frequency domain where the echo phase can be adjusted to compensate for translational motion. With help o f a search algorithm, the garget' s motion parameters which reduce AAEM to a minimum are determined. The signer-Vile distribution is used to find the initial values for a search algorithm. Based on AAEM, one can efficiently focus the image of the target. In the simulation, the target is assumed to fly in straight path and is illuminated by an X-band ground-based stationary stepped-frequency ISAR. The resulted image from simulation radal data is obtained. comparing the resulted image with that of the typical compensation method, the effectiveness of the proposed AAEM is verified.

基于DBO-BP的工业机器人定位误差补偿方法

为提高工业机器人绝对定位精度,提出一种基于DBO-BP与离线前馈校正相结合的方法。该方法适用于工业机器人定位误差补偿研究。通过使用拉丁超立方抽样法获取工业机器人的位姿样本,并利用BP神经网络建立误差预测模型,应用DBO优化算法改善了局部最优现象,从而提高了模型的收敛性和鲁棒性。经过离线前馈补偿处理后,降低了工业机器人定位误差,大幅提高了机器人绝对定位精度。这种方法能够有效提高机器人的精度和稳定性,并为工业机器人的精准定位问题提供了可行的解决方案。

基于STM32芯片SPI通信接口的BISS-C解算方法

为满足高精密二维跟瞄光学转台的精准定位和数据读取的要求,基于BISS-C协议设计了软件、硬件平台对绝对式光栅带进行位置解算。利用STM32拓展性强、高速SPI通信端口、简单的外围电路等特点,采用STM32F407+SN75179B为核心的硬件结构,STM32F407通过SPI通信协议进行数据的接收及解算,SN7519B处理两对差分信号供主控芯片使用。另外,增加延时补偿功能,保证数据的长距离传输。最后,进行了绝对式光栅编码器的位置数据读取实验,与ELMO做对比实验,验证了数据读取的准确性、快速响应性能,满足精准定位的要求。

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。

六自由度机械臂运动学参数辨识研究

为提升六自由度机械臂的绝对定位精度,提出了基于Modified-Denavit-Hartenberg(MD-H)方法的机械臂几何参数标定方法:在建立基于微分变换理论和MD-H建模方法的机械臂末端定位误差辨识模型的基础上,用最小二乘法求解去除冗余参数的误差辨识模型,得到机械臂几何参数误差,并通过修正运动学几何参数,实现了对机械臂末端绝对定位精度的补偿。对机械臂6组样本点实测结果表明:经过运动学参数辨识和补偿修正后,机械臂末端绝对定位精度得到显著提高,验证了该参数辨识方法的可操作性和有效性,为后续参数标定技术研究提供参考。

带隙基准源高阶曲率补偿方法研究

通过对带隙基准源电路原理进行研究与探索,分析并推导出双极型晶体管基极发射极电压的温度特性函数。在详细阐述传统一阶曲率补偿带隙基准源电路工作原理的基础上,为进一步降低基准电压的温度系数,提出了一种新颖的具有高阶曲率补偿功能的电路结构。理论上可以完全消除晶体管基极发射极电压V BE中的非线性温度特性。该结构采用了两个具有不同温度特性集电极电流的晶体管来生成两路负温度特性电流,这两路电流之差来消除基准电压中的温度非线性项。该方法优于文献中介绍的几种高阶曲率补偿方法。

大型工业机器人运动学标定及精度补偿方法

将大型工业机器人引入航天制造领域,能够实现航天装备的高精度和可靠性。为了提高机器人绝对定位精度,更好地适应航天领域产品装配需求,基于改进的D-H(MD-H)模型,提出了大型工业机器人运动学标定及精度补偿方法。首先在误差建模中加入了坐标系转换误差和靶球安装误差,建立了更为完善的标定误差模型。然后通过激光跟踪仪对末端靶球进行测量来获得实际位姿数据,并采用改进的迭代最小二乘法辨识出误差参数。最后根据计算误差对机器人进行修正与补偿,完成运动学标定过程。为验证辨识方法的有效性,以KUKA KR1000 Titan大型工业机器人为研究对象进行仿真和实验。结果表明,经过标定补偿后的机器人末端平均定位误差由1.122mm降低到0.340mm,平均定位精度提升了约70%,补偿后机器人的绝对定位精度得到明显改善。

加速度传感器对重力仪振动补偿效果分析

为分析加速度传感器对重力仪的补偿效果,基于NIM-3C绝对重力仪搭建了平台式重力测量实验平台,并用激光测振仪输出信号作为标准信号,通过实验标定了平台式重力测量环境下MSA1000A-02、991B、INV9832-50三种不同型号的加速度型传感器的振动采集性能。实验结果表明,为保证平台式重力测量环境下的重力测量不确定度达到mGal量级,加速度计引入的测量不确定度应在百μGal以内。在平台式重力测量工况下,传感器MSA1000A-02和激光测振仪所测振动(标准信号)的拟合二次项系数极差为2.94μGal,满足平台式重力测量环境的不确定度及带宽等的要求。

湖南省县域农业碳收支时空差异及碳补偿潜力

[目的]基于碳排放和碳吸收双重视角来探究农业碳收支时空差异和碳补偿潜力,为湖南省农业全面绿色转型和协调发展提供理论参考。[方法]采用探索性空间数据分析、绝对β收敛、参数对比法和GIS空间分析方法,对湖南省县域农业碳收支时空差异、碳补偿率空间相关性及收敛性特征、农业碳补偿潜力区域差异进行实证分析。[结果]湖南省县域农业碳排量整体呈“以高值区为中心,向外围逐渐降低”的结构且农田土壤碳排量是其主要来源,县域农业碳排强度呈“西南高,东北低”且逐年显著降低;县域农业碳汇量整体呈“东中北部高,西南部低”的空间格局且其农业碳汇能力渐趋增强。稻谷对农业碳汇量贡献最大,农业碳吸收强度显著提升且其空间格局发生明显转变。县域农业碳补偿率表现为净碳源,存在显著的空间正相关性和收敛性且其空间集聚特征和关联特征均较为明显。县域农业碳补偿潜力在空间上呈现显著不平衡特征,中、高碳补偿县域比例达60.66%,表明湖南省县域农业碳补偿率偏低,仍具有很大碳补偿空间。[结论]应深入强化区域合作,多方共促绿色转型,充分发挥农业碳补偿率热点区辐射带动效应,维持好农业碳补偿能力较强区域优良低碳农业发展情势,重点关注中、高碳补偿潜力区域绿色农业发展趋势,缩减湖南省各县域低碳农业发展差距。

八矩阵超小型绝对式光电编码器

为了实现高精度、高可靠性、绝对式光电编码器的小型化,研究了编码器的编码方式和读数头的结构。介绍了编码器码盘所采用的八象限矩阵编码(即八矩阵码)原理,对比传统四象限矩阵码,八矩阵编码的优点在于它仅需两圈就可以实现10位自然二进制编码:码盘第一圈四路信号实现格雷编码的高三位,第二圈八路信号实现格雷编码的低七位;再经格雷编码与自然二进制的译码关系,得到10位自然二进制码。运用错位移相的方法设计了狭缝的精码窗口,获得了圆光栅莫尔条纹;同时,采用单头读数,减少了发光元器件(光源)的数量。最后,介绍了信号提取方法。实验结果表明,设计的八矩阵编码器实现了超小体积为Φ25mm×16mm,重量<28g,分辨率经过电子细分达到了16位,精度(1σ)优于30″。极高的可靠性可保证该编码器在极其苛刻条件下长期正常工作,适于在航空航天和军事领域应用。

基于粒子群优化神经网络的机器人精度补偿方法研究

针对工业机器人应用于飞机柔性化自动装配时绝对定位精度不能满足装配精度的问题,在机器人空间网格精度补偿方法的基础上,综合考虑环境温度的变化对机器人的绝对定位精度的影响,提出了基于神经网络的机器人综合精度补偿方法。为了防止神经网络在训练中陷入局部极值,采用粒子群优化方法对它的初始权值和阈值进行了优化。实验结果表明,当温度在20～30℃范围内变化时,机器人的绝对定位误差由补偿前的1～3mm,提高到补偿后的绝对定位误差最大值为0.32mm,平均值为0.194mm,精度较未补偿前有了大幅提高,可以满足飞机自动化装配的高精度的要求。

偏振调制测距系统频率漂移误差及其补偿

偏振调制测距方法中,频率测量的稳定性是影响测距精度的关键因素。为提高偏振调制测距系统中频率测量精度,提出一种双向扫频频率测量方法。分析了偏振调制测距原理及测频精度与测距精度的关系,探讨了频率漂移量的影响因素和频率漂移规律,证明调制深度和热致附加相位差是影响频率漂移的重要因素。利用正向扫频和反向扫频时频率漂移方向相反的特点,提出频率漂移误差补偿方法,可在低调制深度条件下补偿热致附加相位差引起的频率漂移。对距离为15.23m的目标进行测量,频率测量标准差从3.822 9×104 Hz减小到5.807 5×103 Hz,测距误差从7.513 7mm减小到0.866 7mm,验证了该方法的有效性。

双锥腔互补偿型绝对辐射计

介绍了一种双锥腔互为补偿的新型绝对辐射计(DCICAR)。采用和导热帽檐一体成型的锥腔,微型铂电阻作温度传感器,双锥腔肩并肩放置,面对相同的视场和热环境,且一直维持相同的温度,传导、对流和热耗散情况相同,以互为补偿方式工作。测量结果表明:测量重复性可达0.05%,用参加2005年在世界辐射中心(WRC)举办的第十届国际日射计比对IPC-X的SIAR-2c作为传递基准,本文研制的DCICAR的A#通道相对世界辐射参考(WRR)的校正因子为0.99973,B#通道的校正因子为0.99917,均与WRR在0.1%以内相符。该仪器提高了双腔补偿效果,且灵敏度高,时间常数小,双腔测量结果可相互比对验证,降低了绝对辐射计的测量不确定度。

基于激光干涉的新型高精度绝对重力仪

本文介绍了一种自主研发的新型高精度绝对重力仪样机,它利用激光干涉原理测量落体自由下落时相对于参考棱镜的时间位移信息,通过振动误差补偿算法提取落体下落轨迹上的时间位移坐标,然后基于最小二乘拟合法计算测点的重力加速度.在白家疃国家地球物理观象台国家重力基准点进行的对比观测试验结果与误差分析确定,样机经误差修正后的系统偏差为(-27.46～-30.59)±3.06×10-8 ms-2,2小时测量精度优于10×10-8 ms-2.

基于各向异性误差相似度的六自由度机器人定位误差补偿

多关节机器人的绝对定位精度远低于重复精度,目前通常采用运动学标定或空间误差补偿来提高机器人定位精度。空间误差补偿通常采用反距离加权来预测定位点的误差并进行补偿,但反距离加权的权值评价单一且各参考点权值过于平均限制了补偿精度的提高,为此,本文基于空间误差相似度提出一种包含距离和方向的定位误差预测和补偿方法。首先,推导出机器人定位误差模型,将机器人工作空间划分为由若干立方体组成的网格,研究在空间网格中定位点与参考点的相对方向与误差相似度的关系,并构建以距离和夹角余弦为误差传递因子的误差传递函数。其次,考虑定位点各坐标轴方向误差和参考点误差的相似性存在较大差异,基于误差传递函数提出一种各向异性的相似度建模和误差补偿方法,利用网格中各参考点的误差分别计算定位点各方向的误差。最后,通过实验对所提方法进行验证,并与传统的反距离加权插值补偿方法进行对比,实验结果表明:经过误差补偿后,机器人定位误差在各坐标轴方向的最大值和平均值都有显著降低,误差最大值和均值由补偿前的1.03 mm和0.30 mm分别降至0.11 mm和0.04 mm,与反距离加权方法相比补偿后机器人定位精度更高、各方向更均匀。

工业机器人绝对定位误差的建模与补偿

为了提高机器人的绝对定位精度,建立了机器人绝对定位误差模型并进行了补偿方法研究.将定位误差分为几何参数误差与柔度误差,分别建立相应的误差模型.几何参数误差研究以MD-H(修正型D-H)运动模型为基础,对柔度误差的影响进行了解耦,并考虑了机器人基坐标系与测量坐标系的转换误差,提出了基于相对位置的几何参数误差模型.柔度误差研究针对机器人的构造特点,建立了针对关节2和3的误差模型,简化了计算模型.最后基于所建立的两种误差模型,提出了误差补偿方法,并采用该方法对机器人进行了实际补偿实验.结果表明,平均绝对定位精度由补偿前的1.173 mm降至补偿后的0.158 mm,说明文中方法可有效提高机器人的绝对定位精度,扩展机器人的应用范围.

绝对式编码器输出信号的误差自动补偿

针对目前绝对式编码器人工调试输出信号精度不稳定的情况,现设计一套输出信号误差自动补偿系统。系统通过TCP与服务器通信,获得待补偿参数。分析信号产生误差的原因,建立径向基神经网络模型,以高精度编码器检测值作为学习目标,将形成最小误差的输出值作为精调的理想输入值,实现误差最小化,校准数据后写入编码器芯片。实验证明,使用自动补偿系统调试后的编码器各码道幅值、相位和偏移量,相较于人工手动补偿,信号误差平均减小了49.82%。

新型高超声速飞行器耦合姿态控制系统设计

针对具有强耦合和强不确定性特点的高超声速飞行器控制问题,提出一种考虑耦合特性的新型鲁棒姿态控制律。首先,建立高超声速飞行器的姿态动力学方程,并基于反步法思想转化为误差动态模型;然后结合干扰观测器提出基于耦合特性的飞行器鲁棒控制方法,并设计滑模补偿项保证姿态角渐近收敛到跟踪指令;最后基于绝对误差积分(IAE)指标从理论上证明本文方法相对于未考虑耦合特性的方法具有更好的动态性能。本文提出的控制方法不仅保证系统渐近稳定性和强鲁棒性,而且将耦合特性考虑进控制器设计中,进而提升了系统的动态性能。数值仿真考虑气动参数拉偏以及实际的执行机构幅值和速率限制,仿真结果校验了本文控制系统设计的有效性。

两步误差补偿法提高工业机器人绝对定位精度

针对大部分工业机器人结构需要满足Pieper准则无法直接补偿所有运动学参数误差的问题,提出一种两步误差补偿方法。首先,基于修正的D⁃H法和微分运动学建立机器人定位误差模型,建立机器人末端绝对定位误差与运动学参数误差之间的表达式;其次,利用最小二乘法迭代求解出运动学参数误差,并将可直接补偿的运动学参数误差直接补偿到机器人D⁃H配置参数中,将剩余的其它运动学参数误差转换为关节转角补偿值进行间接补偿;最后,搭建实验平台,在川崎RS010NA六自由度工业机器人上进行两步误差补偿实验验证。实验结果表明,通过两步误差补偿后机器人末端平均绝对定位误差由5.4194 mm下降到1.1605 mm,平均绝对定位精度提高约80%,该方法有效地提高了机器人的绝对定位精度。

基于PSO-BP神经网络光电编码器误差补偿研究

考虑到高精度绝对式光电编码器应用广泛,其角度测量精度对整个系统精度影响较大,但由于角度传感器生产安装过程中产生的误差等原因,使得传感器在实际应用中存在一定的误差。而使用传统误差补偿方法难以得到较好的补偿效果,本文使用一种基于PSO的BP神经网络作为角度传感器误差补偿系统的算法。通过实验验证,该种算法能够对角度传感器误差进行较好的补偿,与补偿前相比,其标准偏差提高了12.5倍,最大误差和平均误差降低到9.6%和8.5%,提高了传感器检测精度。与使用了基于传统BP神经网络和基于多项式拟合算法的误差补偿系统进行对比实验,结果表明,其补偿效果亦优于这两种算法。