斜面测量处理方法

介绍了斜面测量的计算机处理数据方法,主要研究最小二乘法原理下的数据处理,提出基于最小二乘法处理的数学模型,给出相应的程序框图。应用C语言编程,大大提高了斜面测量的精度和运算速度。     

红外甲烷传感器检测中的算法研究

针对在红外甲烷气体检测中处理数据精度不高的问题,通过对最小二乘法曲线拟合进行分析,阐述了在红外甲烷检测中使用最小二乘法拟合所存在的问题,提出了一种改进的分段最小二乘法.并根据试验中测试的数据对两种拟合方法进行了分析及对比研究.试验证明:分段最小二乘法可有效提高气体检测的测量精度.     

坐标测量数据稳健拟合算法与实验研究

测量机直线度误差是测量数据误差的主要组成部分,一般可采用测量标准件的方法进行标定。将最小截平方法引入移动最小二乘法,对标准件测量数据进行拟合处理,采用最小截平方法对移动最小二乘法的局部拟合系数进行估计,在支持域内实现对粗大误差的剔除,构造稳健的回归方法。与传统的移动最小二乘法相比较,该方法能够有效控制数据中粗大误差的影响,准确反映测量数据包含的信息。为了验证该算法的有效性,对坐标测量机标准件测量数据进行处理。实验结果表明,针对包含粗大误差的坐标测量数据,采用改进后的拟合算法,更能真实地反映测量机的直线度误差分布情况。     

基于半径差约束最小二乘拟合的短圆弧测量

测量短圆弧时,由于特征点较少,噪声干扰大,通常使用的最小二乘法很难满足测量要求。本文以大齿轮为研究对象,在最小二乘法拟合的基础上,提出了半径差约束的最小二乘拟合法。该方法先计算出大齿轮上一贴片点的半径,再利用半径约束的最小二乘圆拟合法计算出大齿轮的中心,最后运用程序对模拟数据和实例数据进行处理,证明利用该方法能够有效提高拟合精度。     

基于圆心约束最小二乘圆拟合的短圆弧测量方法

坐标测量中通常采用最小二乘法拟合几何元素。测量短圆弧时,由于特征点数少,受到的噪声干扰大,测量精度难以保证。本文针对基于机器视觉系统的短圆弧测量,分析了采用最小二乘法多点测圆时,圆弧中心角对圆心及半径测量误差的影响,提出了圆心约束最小二乘圆拟合方法。利用本文的方法测量理论半径10mm,中心角20°的短圆弧,测量误差小于0.01mm。对比实验表明,利用圆心约束最小二乘圆拟合法测量短圆弧能有效提高拟合精度。     

鞋楦曲面测量数据光顺

讨论了鞋楦测量数据特征,根据测量数据特点将其转化为平面离散数据进行光顺处理,再将光顺处理后的平面离散数据还原成空间离散数据;提出了基于最小二乘法二次多项式分段拟合的鞋楦数据光顺算法。     

评定直线度误差的最小二乘法与 最小包容区域法精度之比较

介绍了直线度误差评定的最小二乘法和最小包容区域法的算法模型与实现方法。在三坐标测量机上对八种不同被测直线进行了采样点坐标数据提取,分别用最小二乘法和最小包容区域法的基于搜索逼近-逐次旋转逼近法进行了给定平面内直线度误差的评定。结果表明:最小二乘法的评定结果与最小包容区域法的基于搜索逼近-逐次旋转逼近法的评定结果完全一致,即直线度误差的最小二乘法评定结果符合最小条件。     

基于最小二乘法的轮胎动平衡测试标定方法

在轮胎动平衡测量的实际应用中建立起测量数学模型,为了给出数学模型中的系数参数,引入了最小二乘法的思想。根据最小二乘法的求解原理,建立了一种适用于方程组系数参数的拟合算法,在传感器测量标定的数据处理中加以应用,提高了计算精度。通过将其与一般算法的结果进行比较,体现了最小二乘法在标定计算中的优越性。     

最小二乘圆法在对刀仪中的应用

对刀仪在测量刀具时,采用最小二乘圆法来测量刀尖半径;将最小二乘圆法和三点求圆法用现场采集的数据进行计算结果比较,得到这两种方法精度的高低.     

噪声环境下圆度误差分离的统一方法

提出了一种噪声环境下圆度误差分离的统一方法。这种方法利用频域测量矩阵直接给出了圆度形状误差和回转误差的最小二乘解或最小均方误差解。频域测量矩阵的范数反映了噪声对误差分离结果的影响程度。介绍了圆度误差分离中的频域最小范数混合解，这种混合解比最小二乘解和最小均方误差解具有更好的噪声抑制效果。     

基于LabVIEW软件的音圈电机驱动系统模型辨识方法

音圈电机是一种广泛应用于IC装备的高精度驱动元件,具有小惯量,高频响,以及收敛快的控制特性.本文采用理论推导和试验辨识相结合的方法研究了音圈电机的控制模型,详细介绍了运用LABVIEW软件对音圈电机系统进行系统辨识的方法,其中包括参数辨识中最小二乘法的基本原理,激励信号施加和响应信号的数据处理以及模型辨识算法的Labview程序编制,并对辨识的模型进行了验证.结果对研究IC封装过程的高精度控制算法有重要的参考价值.     

局部LSSVM方法在飞灰含碳量软测量中的应用

电站锅炉飞灰含碳量的测量仪表往往精度较差且难以维护,因此对其实施软测量具有现实意义。作为一种新型的机器学习方法,最小二乘支持向量机（LSSVM）已被应用于工业过程软测量研究中,文章将该方法应用于火电锅炉飞灰含碳量建模并引入局部学习思想,利用某电站机组实测工况参数进行飞灰舍碳量建模仿真实验,结果表明局部学习方法相比全局学习具有更高的模型预测精度。     

曲面三维形貌测量的研究

本文介绍了一种用于曲面形貌测量的计算机辅助方法,其实质在于以平面作为测量基准,采用数据处理方法（最小二乘拟合法和数字滤波法）去除曲面形状部分的影响。试验表明,这是获得图象信息和数据分析评定的良好方法。给出了钢球测量的实例并讨论了这种方法的适用范围。     

模糊优化在测量领域的应用研究

文中明确指出了测量存在不确定性,模糊性和限制,测量数据本质上具有离散性,提出了测量数据模糊优化处理的概念,给出了数据处理回归分析与回归模型最优解的非线性规划算法,该概念和算法对测量数据的最优化处理具有普遍意义。     

加工中心在线测量系统在自由曲面COPY加工中的应用研究

在没有三坐标测量机等不具备逆向设计条件的情况下,通过编制用户宏指令对在线测量系统进行控制,收集和处理模型曲面测量数据,则可以实现类似三坐标测量机自动扫描曲面测量和实现仿形加工的功能.阐述了COPY加工的原理、程序的编制方法、加工误差分析及为保证加工精度应采取的措施.     

最小二乘法在尘埃粒子计数器中的应用

分析了导致尘埃粒子计数器标定过程非常复杂的原因,提出将最小二乘法用于尘埃子计数器标定过程中的方法,有利于提高仪器标定的一致性并降低劳动强度,文中给出了用量小二乘法对国产激光尘埃粒子计数器进行标定的实验结果。     

加权整体最小二乘在激光跟踪仪转站中的应用

由于利用经典最小二乘原则对激光跟踪仪进行坐标转换时,系数矩阵中携带的随机测量误差会影响转站精度,故对激光跟踪仪的转站算法进行了研究。提出了基于线性EIV模型(Errors-in-Variables)和加权整体最小二乘法(WTLS)并利用间接平差形式迭代求解转站参数的方法;利用Matlab进行仿真分析并用API公司生产的激光跟踪仪进行实验。仿真结果显示WTLS法的单位权中误差的平均值和标准差分别为经典加权最小二乘法(WLS)的4/5和1/5;实验结果显示WTLS和WLS两种方法的单位权中误差分别为2.003 5mm和2.225 3mm;这些数据证明采用WTLS法的转站结果比WLS的精度更高且更稳定。该方法可为组建激光跟踪仪测量网络,优化网络布局奠定基础。     

PASSIM7000卷烟机回丝量控制改进

针对PASSIM7000卷烟机供丝系统回丝量控制系统数据采集及处理方式存在的问题,设计出一种新的数据采集及处理方式,采用改变测量位置,及时获取供丝量变化信息;使用激光位移传感器进行精确数值测量;采用最小二乘法对测量数值进行曲线拟合,再根据拟合曲线对回丝量多少进行预测并及时调节等方法,解决了原控制方式造成的反馈滞后,响应不及时等缺陷。改进后的PASSIM7000型卷烟机供丝系统,提高了供丝的均匀性,降低了烟支的空头率。     

基于神经网络的多维力传感器静态解耦的研究

提出了基于人工神经网络进行多维力传感器静态解耦的方法。维间耦合是制约多维力传感器测量精度的主要因素，为克服传统线性解耦方法的局限性，利用BP神经网络的强非线性逼近能力研究了多维力传感器的非线性静态解耦。以研制的微型5维指尖力／力矩传感器为对象进行了解耦实验，结果表明，与基于最小二乘的线性解耦方法相比，提高了解耦精度。