感应同步器测角系统误差建模

为了提高测角系统的精度,建立了基于离线数据辨识的误差补偿模型.根据实际测量得到的测角系统在一个机械周期内（0°-360°）的全零位误差数据和多个检测周期内的细分误差数据,提出了一种基于FFT分析结果与误差机理模型相结合的建模方法,利用测角系统的误差与感应同步器自身误差之间具有强相关性的特点,用离线数据辨识的误差模型对在线数据进行实时补偿.仿真结果表明,建立的零位误差和细分误差补偿模型将测角系统的全误差从±15″减小至±2.″与传统的误差模型比较,该模型适用性广,有较高的补偿精度.

模糊神经网络在夹送辊同步控制中的应用

针对滚切式双边剪在钢板剪切过程中的跑偏问题以及夹送辊在输送钢板过程中不同步所造成的钢板跑偏现象,研究了基于模糊神经网络的模型参考自适应控制算法及其在中厚板生产线上双边剪夹送辊传动系统中的应用.利用模糊神经网络的自学习能力整定PID控制器参数,以实现有效的非线性控制.基于此方法进行夹送辊同步控制,以防止钢板跑偏.通过仿真实验,证明了该算法的有效性,说明了模糊神经网络的模型参考自适应控制器在系统参数时变时的控制效果优于传统的PID调节器.

皮肤位移对人手运动图像三维检测精度的影响

为研究皮肤位移对人手运动三维图像检测精度的影响 ,对食指 -拇指对捏运动过程进行了测试、分析。并在此基础上 ,利用人手运动三维图像实时检测装置 ,进行了标定实验 ,取得了较为理想的测量效果。分析表明 :1)在进行手指一般运动分析时 ,如果在手指上选择优化的标志点粘贴位置 ,标志点族的面积和长度相对变化量小于 5 % ,皮肤位移产生的影响基本可以忽略不计 ;2 )皮肤位移对各指节测量精度影响有所不同 ,远侧指节误差较小 ,近侧指节产生的误差较大 ;3)当对捏指的屈曲角度增大 ,对捏运动周期百分比达 6 0 %时 ,皮肤位移对检测精度的影响快速增大。