基于模型误差补偿的星敏感器/陀螺卫星定姿方法及其仿真

针对经典扩展卡尔曼滤波(EKF)依赖于未知参数动态模型的准确程度这一问题,提出了一种基于当前星敏感器观测信息的模型误差补偿算法。该算法利用状态估计信息及当前矢量观测值,以预报误差最小为准则,对陀螺输出模型中的陀螺漂移进行补偿,进而利用修正后的陀螺测量模型预报卫星姿态,从而显著地提高了系统的定姿性能。仿真实验表明,在无陀螺漂移先验信息的情况下,该算法能够有效地补偿陀螺漂移引起的模型误差,定姿效果优于EKF。

煤矿用钻孔机器人钻臂定位误差补偿研究

目前钻孔机器人位姿调节多采用手动遥控调节与人工复测结合,未实现全自动调节,开环控制精度低、自动化能力低、无法实现煤矿用探放水、防突和防冲钻孔机器人精确开孔定位与孔群全自动施工。通过分析钻孔机器人钻臂结构和动作,建立了钻臂运动学模型;通过对加工误差、机身变形、装配间隙等影响因素分析,发现采用回转减速器蜗轮蜗杆结构间隙会引起倾角和方位角误差放大,并在机身平时会引起倾角和方位角误差最大达0.85°;为消除误差,首先采用传统钻臂运动学误差补偿方法建立了钻臂静、动态误差补偿模型,利用全站仪测试关节间隙和变形量,基于补偿模型和RBF神经网络法求逆解得到误差补偿量,钻臂期望位姿与实际位姿误差的x方向平均误差为9.6 mm,y方向平均误差为18.2 mm,z方向平均误差为16 mm,满足工程应用要求;其次为解决传统全站仪试验测量的方法的复杂性和非实时性问题,提出了一种通过激光测距仪和高精度开孔定向仪组合获得位姿误差检测的方法,通过测距实时计算实际和理论倾角、方位角差值,作为误差补偿后的新倾角和方位角的控制输入量,对钻臂进行实时误差检测与补偿;最后利用传统全站仪精度检测方法对激光测距组合位姿误差补偿模型进行验证。试验表明:激光测距组合定位误差检测法最大误差差值在±0.5°以内,方位角最大误差在±0.5°以内,比未采用误差补偿前分别提高了41.1%和37.5%,满足了钻孔机器人开孔定位误差要求。在煤炭行业开展了钻孔机器人钻臂在线精确定位与误差补偿研究,对钻孔机器人精确自动开孔定位及孔群全自动施工具有重要的借鉴和指导意义。

回归模型误差补偿半参数法中正则矩阵任意时的参数估计

用试验观测数据建立的回归拟合模型不可避免地存在模型误差,将模型误差视为非参数分量列入回归模型的半参数模型是一种重要的回归模型。本文利用补偿最小二乘原理,导出了顾及预测点的半参数回归模型参数及模型误差的估计量,并对估计量进行精度评定,给出了估计量及精度评定的相应公式。在理论分析的基础上,得出了只要正则矩阵R的选取使法方程系数矩阵可逆,且rank(RA)=t,则参数和模型误差仍然有惟一解的结论。通过几个实例验证了结论的正确性和较强的稳定性,且模型效果更佳。为半参数回归模型参数估计时正则矩阵的选择提供了一种新的思路。

基于仿真误差补偿模型的回弹补偿新方法

模具补偿是消除汽车外覆盖件回弹的一种有效方法,采用CAE迭代计算可获得模具的补偿型面,但由于回弹仿真计算存在较大的误差,因此实际成形件与设计模型有着一定的差异。针对回弹仿真不准确的问题提出了仿真误差补偿模型,并介绍了其建立过程,在仿真误差补偿模型的基础上通过CAE迭代计算获得模具的补偿型面,由于补偿过程考虑了回弹仿真误差,因此可以大幅度地提高成形精度。试验结果表明,由新方法所得到的实际成形件与其设计模型的差异非常小。

加工中心的几何误差和热误差综合补偿模型

本文将齐次坐标变换理论结合刀具与工件联结链矢量概念建立了加工中心误差运动综合补偿模型。此模型不但包含了三轴加工中心的几何误差而且还包含了热误差的共计 35个误差元素。使用此模型的补偿加工大幅度地提高了加工中心的加工精度。

基于BP神经网络模型的MEMS加速度计误差补偿方法

现阶段普遍采用多元线性回归对加速度计误差建模,并利用最小二乘法对模型参数辨识,但其对加速度计精度提高有限,因此该文提出一种基于BP神经网络模型的MEMS加速度计误差补偿方法。该方法利用BP神经网络建立加速度计误差模型,通过多位置翻滚进行实验数据测量,并对模型进行训练,最后利用训练好的模型对加速度计误差进行补偿。比较多元线性回归和BP神经网络建模对加速计误差补偿结果,其标准偏差分别为0.001 9 g和0.000 16 g。结果表明误差下降一个数量级,说明BP神经网络能有效地补偿加速度计误差。

石英挠性加速度计误差补偿模型的研究

为了确保捷联惯导系统中加速度计的性能,研究了CHJN-2A石英挠性加速度计的静态输出特性。通过大量的重复性静态实验测试,分析了石英挠性加速度计的误差来源,并建立了影响导航系统定位精度的主要误差补偿的数学模型。结果表明,CHJN-2A石英挠性加速度计的输出特性具有较好的重复性,可以通过软件进行补偿提高它的精度。

大范围GPS水准拟合模型误差的平差补偿

大范围GPS水准拟合模型,必然存在模型误差。考虑模型误差,对所选的GPS水准拟合模型进行修正。给出将模型误差视为随机的或非随机附加参数的两种平差模型,予以平差补偿的方法。通过一个大测区GPS水准实测数据,对这两种方法进行分析和验证,并给出具体计算和应用方法。

时栅位移传感器误差动态采样与补偿模型研究

针对现有时栅位移传感器误差补偿模型补偿效果受标定实验台速度影响的问题,提出了一种基于三次样条插值-傅里叶谐波合成的误差补偿模型。首先,根据时栅位移传感器多测头信号感应原理与整周误差曲线等间距周期性分布特性,分析短周期误差受标定实验台速度影响,引入传感器等间距采样的“错位”误差,该误差将直接影响构建的短周期误差补偿模型的补偿效果;其次,利用三次样条插值法准确定位误差采样位置,精确重构短周期误差曲线;最后,通过重构的短周期误差曲线与傅里叶谐波补偿法建立了短周期误差补偿模型,提高了时栅位移传感器误差补偿效果。实验结果表明,采用本补偿模型后传感器短周期误差峰峰值降至1.7″;本补偿模型短周期误差补偿效果优于传统基于傅里叶谐波补偿法构建的补偿模型,标定实验台速度为3 r/min时补偿效果可提高56.0%,既能满足传感器动态标定的工作效率,也能满足传感器的高精度误差标定需求。

PSD空间定位的非线性误差补偿模型及归一化

PSD是一种高分辨率、实时性好的光电位置敏感器件,因而具有广泛应用的前景.但在光照度变化条件下,输出信号存在非线性飘移,因而影响了作为位置检测传感器的检测精度,尤其在3D测量时适用性受到了限制.针对这个问题,提出了一种PSD位置传感器的非线性误差补偿方法.该方法针对目标的空间距离变化所产生的PSD输出非线性飘移,采用归一化模型进行误差修正,很大程度上改进了PSD的输出一致性,使基于PSD的3D测量系统性能得以提高.

微惯性测量单元设计及其误差补偿模型的研究

针对微惯性测量单元(MIMU)小体积、低功耗、低成本、高实时性的应用需求,设计了一种基于ARM和MEMS惯性器件的MIMU系统,并根据实验中得到的惯性器件的误差特性建立了一种惯性器件误差补偿模型,然后在硬件系统上进行了实验验证。利用该模型对惯性器件测量结果进行修正,可以有效抑制误差,提高MIMU的测量精度。整个系统能满足使用精度要求。

圆光栅测角误差实时补偿方法研究

误差补偿是提高圆光栅测角精度的常用手段。一些机床和精密仪器由于没有位置测量元件误差补偿功能,无法进行圆光栅的误差在线补偿。针对这一问题,提出了一种中继式的圆光栅测角误差实时补偿方法。首先,分析了圆光栅测角误差的补偿原理,建立了谐波拟合函数和圆光栅测角误差补偿模型;然后,进行了误差补偿模块的硬件选型,设计了以差分芯片为核心的信号转换电路,包括差分信号转单端信号电路和单端信号转差分信号电路,开发了误差补偿模块的嵌入式软件,将所设计的误差补偿模块插入到圆光栅的信号输出通道,建立了基于中继式误差补偿模块的试验系统;最后,采用雷尼绍校准装置采集了圆光栅的原始误差数据,使用谐波函数对测角误差数据进行了拟合,应用误差补偿模型,利用误差补偿硬件模块,对圆光栅测角误差进行了在线补偿试验。研究结果表明:对测角误差最大值为134.59″的圆光栅进行补偿后,其误差最大值可减小到12.62″,可见采用误差实时补偿方法可以显著提高圆光栅测角精度。

PLC机械一体化数控机床误差补偿模型设计

目前使用的数控机床多为三轴数控机床,机床内部零件愈加复杂,每个零件都会对数控机床原位检测精度产生影响。为加快机器的工作效率,研究了机床系统的主要误差来源,分别为机床几何误差、测头预行程误差和测头半径误差,在分析误差来源的基础上借助PLC机械一体化技术设计了数控机床误差补偿模型,通过激光测试仪测量出三个轴向的各个误差量和补偿量。研究证明给出的数控机床误差补偿模型能够有效改善机床误差,提高机械的精密程度,具有极好的应用前景。

基于误差补偿融合模型的锂电池容量估计

提出一种基于经验退化—误差补偿模型(Empirical Degradation-Error Compensation Model, ED-ECM)的锂电池容量估计方法。针对锂电池容量局部再生现象,根据电池充电曲线变化规律提取健康特征并作为输入,以经验模型的拟合误差作为输出,建立遗传算法优化的BP神经网络(Genetic Algorithm-Back Propagation Neural Network,GABPNN)ECM对EDM预测结果进行补偿。使用NASA公开数据集验证,结果表明本方法具备较高的预测精度和鲁棒性。

五轴数控机床的空间误差建模与解耦补偿分析

针对五轴联动数控机床的位置与姿态误差补偿过程中各运动轴的误差补偿量与刀具和工件间的误差值耦合关系较为复杂的问题，在解析五轴机床运动学方程的基础上，利用多轴机床的误差运动学原理，建立了用各运动轴坐标系变换矩阵描述的机床误差模型。基于小误差补偿运动假设，分析了误差运动和补偿运动间的相互关系，对五轴机床各运动轴的位置与方向的误差补偿运动进行了解耦，建立了五轴数控机床的一种新的空间几何误差补偿模型和补偿算法。基于此算法开发了具有空间补偿功能的后处理模块，并通过实验验证了该模块在提高机床加工精度方面的有效性。

五轴机床误差建模与补偿解析新算法

为了建立高精度的五轴机床综合误差补偿模型,假设机床各部件为刚体连接,简化了机床运动拓扑关系,并解析了59项综合误差分量。基于小误差假设,运用多体动力学对机床几何误差和热误差统一建模,提出了新型综合误差补偿模型。综合机床各轴热误差解析结果,提出了针对主轴热误差和进给轴热误差的新型测量法:5点测量法和6点测量法。考虑到机床热误差测量点分布离散且数据信息不完整,运用灰色系统理论建立了变权系数GM(1,n)热误差预测模型,并完成了热误差曲线拟合。实验证明理论预测值与实验结果一致,主轴模型误差范围在0～2μm之间,进给轴模型误差在0～12μm之间。将该算法用SIMEMS840D数控系统中的PMC单元开发实时补偿软件,实验表明机床在完成补偿后误差变化量在0～29μm之内。

基于深度循环神经网络的协作机器人动力学误差补偿

由于协作机器人的结构比普通工业机器人更为轻巧,一般动力学模型所忽略的复杂特性占比较大,导致协作机器人的计算预测力矩误差较大.据此提出在考虑重力、科里奥利力、惯性力和摩擦力等的基础上,采用深度循环神经网络中的长短期记忆模型对自主研发的六自由度协作机器人动力学模型进行误差补偿.在实验中采用优化后的基于傅里叶级数的激励轨迹驱动机器人运动,以电机电流估算关节力矩,获取的原始数据用来训练长短期记忆模型(LSTM)补偿网络.网络的训练结果和评价指标为预测力矩相比实际力矩的均方根误差.计算与实验结果表明,补偿后的协作机器人动力学模型对实际力矩具有更好的预测效果,各轴预测力矩与实际力矩的均方根误差相比于未补偿的传统模型降低了61.8%至78.9%不等,表明了文中所提出补偿方法的有效性.

基于RBF神经网络的MEMS惯性传感器误差补偿方法

传统的微机电系统(MEMS)惯性传感器误差补偿技术通常采用多元线性回归误差模型,未考虑传感器误差的非线性特性,不能实现精确的误差补偿。针对以上问题,提出了一种基于径向基函数神经网络的微惯性测量单元误差补偿模型,将MEMS惯性传感器三轴测量值和真实值作为样本,对网络进行训练,利用训练好的网络对MEMS加速度计和陀螺仪进行误差补偿。实验结果表明:与多元线性回归误差模型相比,神经网络对惯性传感器具有更好的降噪滤波效果;且基于径向基函数神经网络的惯性传感器误差补偿精度较另外2种模型提升了1~2个数量级。所提方案能够有效地补偿MEMS惯性传感器误差。

大型数控成形磨齿机热误差建模及补偿

基于大型数控成形磨齿机热误差是影响齿面加工精度的重要因素,通过建立磨齿机热误差实验平台,研究砂轮与工件轴的径向热误差随温度变化的关系。结合模糊聚类法基本原理和最小二乘法理论,建立砂轮与工件轴的径向热误差补偿模型,并将补偿模型的计算值与实验检测值进行对比。进行热误差补偿加工实验,验证热误差补偿模型的准确性与可靠性,揭示成形磨齿机热误差与温度之间的关系。研究结果表明:该误差模型的补偿精度高、可靠性好,与实验测量值的相对误差小于2.000%,可有效提升齿面整体加工精度(ISO)3级以上。

磁场信号检测误差分析及补偿算法

针对载体自身磁场特性及三轴磁传感器误差特性建立了地磁导航干扰误差补偿模型,通过对模型进行简化变形,利用系统辨识的最小二乘估计算法(LS)求取误差特性参数。数据分析表明:该方法简单易实现,简化了复杂的求解过程,基本达到了误差补偿的要求。