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时栅转台精度的标定是时栅产业化过程中非常重要的一道工序,是时栅转台精度和可靠性体现。针对传统的标定系统采用激光干涉仪、光电自准直仪和金属多面体,人工操作效率低,可靠性差,提出用自制的数控控制箱结合嵌入式技术,开发了一种时栅转台自动标定系统。该系统以高精度的海德汉圆光栅RCN8510作为基准量仪,双微控制器与上位机为基础,形成双闭环控制结构,实现了实时在线误差修正与补偿。实验结果表明:采用双闭环控制系统时栅转台标定系统具有较高的稳定性,提高了时栅转台标定效率,时栅转台的精度达到2.4″。 相似文献
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针对随钻测量(MWD)工作环境复杂多变,随钻器件测量的精度降低的问题,设计了基于变换无迹卡尔曼滤波(TUKF)法对测量误差进行在线辨识和补偿.首先,建立加速度计和陀螺仪的输出误差模型,选取导航误差参数以及传感器误差参数作为系统状态变量;然后,以钻杆钻进时实时解算出的姿态角与钻机每次停机时的钻具姿态角作差作为系统观测量,设计状态方程和量测方程对惯性器件误差进行在线辨识;最后,通过误差补偿方程对惯性器件进行补偿.运用此方法分别设计了振动台实验、模拟钻进实验和钻进实验,实验结果表明,设计的在线辨识方案通过标定补偿后,随钻测量中钻具的工具面角输出误差减小到0.8°,倾斜角输出误差减小到1°,比无迹卡尔曼滤波方法精度提高了50%,所提方法克服了随钻测量时钻具振动带来的影响,为实际钻井进一步提高数据可信度提供理论依据. 相似文献
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针对随钻测量(MWD)工作环境复杂多变,随钻器件测量的精度降低的问题,设计了基于变换无迹卡尔曼滤波(TUKF)法对测量误差进行在线辨识和补偿.首先,建立加速度计和陀螺仪的输出误差模型,选取导航误差参数以及传感器误差参数作为系统状态变量;然后,以钻杆钻进时实时解算出的姿态角与钻机每次停机时的钻具姿态角作差作为系统观测量,设计状态方程和量测方程对惯性器件误差进行在线辨识;最后,通过误差补偿方程对惯性器件进行补偿.运用此方法分别设计了振动台实验、模拟钻进实验和钻进实验,实验结果表明,设计的在线辨识方案通过标定补偿后,随钻测量中钻具的工具面角输出误差减小到0.8°,倾斜角输出误差减小到1°,比无迹卡尔曼滤波方法精度提高了50%,所提方法克服了随钻测量时钻具振动带来的影响,为实际钻井进一步提高数据可信度提供理论依据. 相似文献
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针对现有磁场式时栅角位移传感器原始测量精度低且误差成分复杂等特点,提出一种基于遗传算法的误差参数辨识与补偿方法,该方法根据时栅误差数学模型抽象出适应于生物遗传法则的遗传算法模型。首先将磁场式时栅误差辨识参数的样本数据进行针对性训练,并设置约束条件,然后利用遗传算法的“部分可观测黑箱性”特点进行数据样本迭代,并与时栅误差参数建立的目标函数寻求最佳逼近,以此完成误差参数的最优估计和误差曲线的最佳补偿。实验研究表明,采用遗传算法建立的时栅误差参数辨识模型辨识准确,对时栅误差成分中最主要的二次、四次误差有明显减少作用,其中二次误差减小66.67%、四次误差减小54.05%;与此同时,对一次误差及高频误差成分也有不同程度的抑制。 相似文献
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针对于排爆机器人在进行排除爆破物质时,机械臂不能满足绝对准确的定位要求,位置检测精度与实际距离之间存在一定的误差。为了解决这一问题,提出排爆机器人机械臂定位精度误差自动补偿方法。基于D-H运动模型和微分变换法创建排爆机器人机械臂位姿误差模型,对误差模型进行重复参数分析,去除重复参数获得可辨识的线性方程;在可辨识的运动学参数误差模型线性方程中加入一个增量进行误差补偿。最后通过仿真实验结果表明,所提方法通过对机械臂位姿误差模型进行有效补偿,使排爆机器人机械臂绝对定位精度均值提升1.3mm。 相似文献
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针对MEMS加速度计输出信息受自身误差项(如零偏、标度因数、非正交误差等)干扰而影响器件自身测量精度的问题,提出一种不依赖转台设备的快速24位置标定方法.在分析MEMS加速度计输出特性基础上建立MEMS加速度计输出误差模型,设计并展开连续转停标定,利用重力特征实现加速度计误差修正.基于器件零偏、标度因数、非正交误差9个误差参数建立MEMS加速度计标定模型后,提出基于牛顿法对误差参数最优值进行估计.加速度计标定补偿实验结果表明,多位置标定方法能有效补偿自身误差并提高输出加速度信息的精度. 相似文献
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为降低激光陀螺捷联惯导系统误差参数标定对高精度转台的要求,在不精确对北和调平的情况下,综合分析北向基准误差、水平基准误差、转台轴正交度误差、角位置误差以及标定时间等诸多因素,考虑对称位置和整周期旋转等编排原则,改进了速率标定方案,标定出陀螺仪的标度因数和安装误差,同时提出了一种十二位置连续转动标定方法,标定出陀螺仪的零偏以及加速度计的误差参数项.实验结果表明,与传统方法相比,标定精度相当,降低了对标定转台的要求,减少了标定时间,有较高的工程应用价值. 相似文献
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惯性测量单元(IMU)标定路径设计和数据处理方法取决于IMU标定数学模型,安装误差是决定IMU标定模型的重要因素。针对工程中加速度计和陀螺相对载体安装方式的不同,提出一种通过坐标系转换矩阵建立IMU标定数学模型的方法,推导IMU标定模型误差与载体角速度和加速度之间的关系,分析IMU标定模型误差对捷联惯性导航系统导航参数的影响,并利用转台提供的位置信息设计IMU标定路径和数据处理方法。仿真和转台实验结果表明:IMU标定数学模型误差引起捷联惯性导航系统速度误差、位置误差和姿态误差;安装误差的表现形式决定了IMU标定模型误差对系统导航精度的影响。 相似文献
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磁航向角是备份航姿系统的重要输出参数,为提高测量性能,需对磁传感器进行误差标定。对于机载应用的磁传感器,地面标定方法需要耗费大量的时间且操作不便,在地表标定结果的适用性随距离标定的时间和使用空间位置的变化而降低。基于备份航姿系统的实际工作特点,提出一种在备份状态下利用飞机主惯导的姿态角信息对磁传感器误差进行在线校准的方案,设计了误差校准数据存储的数据结构,提出了校准数据对航向空间覆盖的充分性评价策略,最后利用无磁转台模拟环境,验证了某备份航姿系统的磁传感器在线校准方案的可行性和有效性。 相似文献
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在工业现场,角位移传感器校准受特殊条件的限制,很难用标准器进行密集误差采样来提高精度。针对该问题提出了一种稀疏误差采样及补偿方法。在分析时栅角位移传感器的感应信号的基础上,提出稀疏采样第1个对极内细分误差+对极点零位误差的测补方式,给出用激光干涉仪获取零位和细分误差的方法及采用稀疏采样的误差补偿模型进行补偿的具体过程。以72对极时栅角位移传感器为对象进行研究,实验结果表明:该方法充分剔除了零位误差且补偿了细分误差,在稀疏采样的条件下即可实现整周范围的有效补偿,大大提高了修正效率和测量精度,时栅传感器的精度达到2.69″。 相似文献
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针对传统圆形靶不便于相机全自动标定、特征圆圆心提取精度不高以及圆心点阵排序受圆形靶旋转角度影响较大的问题,设计了适用于相机全自动标定的圆形靶,并针对该靶,提出了基于随机抽样一致的最小二乘圆心拟合法和基于向量夹角的圆心点阵顺序排序法。实验结果表明,采用该圆心提取算法,平均拟合误差为0.006?1个像素,相比传统的最小二乘拟合法,精度较高;对于标定靶0°~360°角度的旋转,均能够快速且准确地完成圆心点阵排序,平均排序时间为0.009?6?s,易于实现在线的相机全自动标定。 相似文献
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