基于惯性预测的机器人变刚度碰撞检测系统

针对机器人碰撞检测开关存在弹簧预紧力大、碰撞力阈值高的问题,提出了“惯性预测+电磁伺服”的变刚度模式来弥补该方法的不足。根据机器人手部加速度的测量及预估值实时调节伺服电磁力,碰撞传感器的预紧力由固定的弹簧力与可控电磁力叠加,实现预紧力与手部惯性力的动态平衡,使传感器始终保持高灵敏度。将该碰撞传感器安装于6自由度机器人腕部与手部之间,在碰撞过程中记录触发传感器报警的碰撞力值,实验结果验证了该变刚度碰撞检测方法的可行性。

桂林入境旅游发展的非线性回归拟合与自惯性预测研究

应用Microsoft的Excel,对桂林入境旅游接待量历史数据进行处理 ,作出了桂林入境旅游发展的多项式型非线性回归拟合以及计算出 5～ 15的奇数项加权移动平均后的数据与原数据的相关度 ,得出了 2 0 0 0～ 2 0 0

克隆规划-交叉验证参数优化的LSSVM及惯性器件预测

为改善最小二乘支持向量机的泛化性能,将克隆规划、交叉验证相结合的优化算法用于最小二乘支持向量机的参数优化.克隆规划算法是具有局部、全局搜索能力的优化算法,能有效避免陷入局部极值;交叉验证算法的无偏估计性抑制了训练过程中“过拟合”和“欠拟合”.在该优化算法中,用交叉验证误差构造抗体抗原亲合度,用克隆规划算法寻找最小二乘支持向量机的最优参数.用优化的最小二乘支持向量机回归模型建立了惯性器件时间序列预测模型.实验结果验证了算法的有效性及预测模型的泛化性能.预测模型为动态补偿、故障预测提供了依据.