并联式六维加速度传感器的误差及容错处理

基于解耦算法研究了并联式六维加速度传感器的误差特性和容错策略。通过引入"辅助角速度"的概念,并借助于四元数将旋转参量扩展至四维空间,得到了两个形式简单的递推公式,实现了六维加速度的完全解耦。通过剖析解耦机理,找到了影响解耦精度的3类误差源,并分析了它们的产生原因。通过构建辅助角速度误差与源误差、输出误差之间的映射关系,推导出了3组基本误差方程的解析表达式,据此揭示了各误差因素的影响规律。仿真试验与数学推导的结果吻合得较好,验证了误差方程及规律的有效性。从尺度约束的角度挖掘出弹性体拓扑构型中隐藏的变形协调条件,推导出了3个力协调方程,由此给出了一种可解决93个组合故障问题的容错处理方案。样机试验结果显示,局部支链出现故障后重构系统的综合解耦误差不超过8.5%,基本满足测量要求,验证了容错处理方案的可行性,同时也表明并联式六维加速度传感器具备一定的鲁棒性。     

并联式六维加速度感知机构的三支链故障自修复

针对六维加速度感知机构在部分输出信号失真时动力学解耦算法完全失效的问题，通过挖掘传感器输出量之间固有的协调关系，提出了一种适用于并联式六维加速度感知机构三支链故障的自诊断、自修复算法。首先，基于感知机构内部冗余支链的变形协调条件，推导出了6个电荷协调方程，并构造了一种正六边形的协调闭链结构。其次，引入“消去原则”，并运用数形结合的思想，基于上述协调闭链，提出了一种故障自修复算法，可修复196种三支链故障，自修复率高达89%。最后，进行了虚拟样机试验。结果显示：采用自修复算法后，并联式六维加速度感知机构的综合解耦误差减小了43.04%，且满足实时性要求，由此验证了所提算法的有效性、可行性。     

并联式六维加速度传感器的哈密顿动力学研究

针对六维加速度传感器在解耦难度与结构复杂度之间存在矛盾的现状,通过Legende变换,并用四元数来描述旋转运动,建立并联式六维加速度传感器的哈密顿约束正则方程。依据四元数的性质,在相空间内推导出系统哈密顿变量之间隐含的正交关系式,并据此给出一种求解微分代数方程的显式递推算法。通过构建系统内的固有约束关系并求解相容线性方程组的最小范数解,对动力学方程的计算误差进行修正。通过仿真和试验对系统的动力学模型及其算法进行验证,结果相一致,且计算效率较高。研究表明:应用相空间内的哈密顿动力学理论,可以实现并联式六维加速度传感器这类多体系统在一般工作环境下的动力学解耦。     

基于并联机构的六维加速度传感器的反向动力学

六维加速度传感器能够测量完整的空间加速度信息，在人工智能等领域应用前景广阔。由于多输入、多输出量之间的强非线性耦合关系，该类系统的反向动力学问题至今尚未完全解决。以“12-6”、“9-3”两种并联式六维加速度传感器为例，通过引入四元数矩阵和关于四阶向量叉乘的运算规则，在相空间内重新推导并求解了反向动力学方程。据此，揭示了方程数值性态与其影响因素之间的映射规律。研究发现：不计入质量块与基座之间的相对运动参量时，方程的解算效果更优；方程的解算精度主要与弹性体的拓扑构型以及信号频率、采样频率比和采样时间有关；当采样频率小于60 kHz时，方程的解算效率满足实时性要求。结合虚功率原理和特征长度法，求解了两种构型刚度矩阵的最小特征值，找到了弹性体拓扑构型影响方程解算精度的根本原因，这为多维传感器的构型综合提供了理论指导。进一步地，针对方程中存在小扰动和大扰动时解算结果失效的问题，分别通过监测基座的转动方向交替点和构造关于输入量的协调闭链，构建了对应的误差补偿和故障修复算法。实验室条件下，两种构型实物样机的测量误差能够分别控制在5.822%和6.781%之内，且均满足实时性要求，验证了上述反向动力...     

压电式六维加速度传感器输入输出特性研究

针对目前六维加速度传感器普遍存在解耦过程复杂、计算效率低的现状,在ADAMS软件中对已有的一种压电式六维加速度传感器进行建模研究,分析不同驱动条件下传感器的输出特性,探究在该压电式传感器解耦过程中忽略动平台相对于静平台的运动对传感器解耦计算效率及精度的影响,并绘制出理论输出误差与加速度输入量中线幅值、线频率、角幅值和角频率间的关系曲线。研究表明：解耦计算时忽略该传感器动平台相对于静平台的运动会引入一定的误差且该误差取决于加速度输入量,当输入量满足一定条件时,通过简化解耦算法得到的加速度与简化前的解耦算法所得的加速度相比,所引入的额外误差不超过0.2%,而计算速度可提高2倍。     

六维加速度传感器的两类解耦算法及其对比研究

针对目前六维加速度传感器在研制过程中遇到的瓶颈,分别在位形空间内运用牛顿-欧拉方程以及在相空间内运用哈密顿正则方程推导出两类关于加速度6个分量的完全解耦算法。与传统算法相比,这两类算法均具有不依赖外部设备、不限制载体运动规律的优点。通过定性和定量对比两类算法数值求解精度、效率和稳定性,揭示了解耦机理,同时得到了六维加速度传感器解耦算法的五点选取原则。将实物样机安装在标准激振器上进行了实验测试,实验结果与理论分析相一致。     

基于径向基函数神经网络的压电式六维力传感器解耦算法

针对四点支撑结构的压电式六维力传感器线性度差,维间耦合严重的问题,提出了基于径向基函数(RBF)神经网络的解耦算法。分析了耦合产生的主要原因,建立了RBF神经网络模型。通过对六维力传感器进行标定实验获取解耦所需的实验数据,并对实验数据进行处理。然后采用RBF神经网络优化传感器输出系统的多维非线性解耦算法,解耦出传感器的输入输出映射关系,得到解耦后的传感器输出数据。对传感器解耦后的数据分析表明:采用RBF神经网络的解耦算法得到的最大Ⅰ类误差和Ⅱ类误差分别为1.29%、1.56%。结果显示:采用RBF神经网络的解耦算法,能够更加有效地减小传感器的Ⅰ类误差和Ⅱ类误差,满足了传感器两类误差指标均低于2%的要求。该算法有效地提高了传感器的测量精度,基本解决了传感器解耦困难的难题,     

预紧式并联六维加速度传感器的解耦算法研究

针对六维加速度传感器的解耦难度与构型复杂度存在矛盾的现状,给出了12支链预紧式并联六维加速度传感器的设计方案,并在四维位形空间内构建了解耦算法。通过重组输入量并联列求解正向动力学方程和力协调方程,剖析了输出量的构成成份。通过引入前置、后置矩阵以及"辅助角速度"的概念,将动力学方程转换成两组形式简单的一阶线性常微分方程,并运用梯形方法推导出关键特征量的显式递推公式。解耦算法与ADAMS仿真的相对误差为0.62%,且前者的计算效率更高;试验结果显示,实物样机在1 min内的测量误差为8.42%,验证了设计方案的可行性。通过在离散节点处进行Taylor展开,推导出局部截断误差的解析式,为解耦精度的提高提供了依据。进一步地,将解耦算法推广至更一般化的情形,通过引入两个关于向量独立元素的定理,证明出预紧式并联六维加速度传感器的最少支链数为7,对应拓扑构型的最少自由度为6。     

一种压电式六维加速度传感器的校准方法研究

基于多只压电式单轴加速度传感器的压电式六维加速度传感器的传感误差主要由多只压电式单轴加速度传感器的安装误差和输出误差决定.为了对压电式六维加速度传感器的传感误差进行估计和补偿,提出并研究了一种压电式六维加速度传感器的校准方法,建立了压电式六维加速度传感器的校准模型.在此基础上,分析了校准过程中加速度激励误差对校准结果的影响和最佳角加速度激励频率的范围,建立了对校准误差进行估计的方法.研究结果表明,利用所建立的校准方法和校准误差估计方法不仅能够准确地实现压电式六维加速度传感器的校准,而且能够对校准结果的误差进行估计.该研究工作为压电式六维加速度传感器的误差补偿和精度提高奠定了基础.     

并联式六维加速度传感器的参数辨识

针对六维加速度传感器的输入、输出量较多,且其动力学方程的解耦参数难以辨识的问题,提出了“四步法”对并联式六维加速度传感器的25个解耦参数实施分组辨识.设计并加工了基于双曲柄滑块机构的标定平台,为参数辨识提供外部激励;在LabVIEW平台上开发了虚拟仪器,为参数辨识提供软件支持.在静态情况下对预处理后的采集数据求均值得到“零值漂移”,完成第一组参数辨识;将传感器安装在标定平台上做1～2 Hz的纯线性运动,使动力学模型简化成关于“刻度质量比”的线性代数方程,运用最小二乘法完成第二组参数的辨识;做1～2 Hz的纯角运动,将动力学模型简化成关于“陨性质量比”的线性代数方程,完成第三组参数的辨识;做4～5 Hz的纯线性运动,通过关于“刚度质量比”的一维搜索完成第四组参数的辨识.试验结果表明:运用辨识后的参数对六维加速度实施解耦,最大误差为7.479％,比参数辨识前的解耦误差降低了1个数量级.结果验证了基于“四步法”实现并联式六维加速度传感器的参数辨识是有效、可行的.     

基于ORB与RANSAC融合改进的图像拼接方法

针对旋转不变性二进制描述算法（Oriented Fast and Rotated Brief, ORB）的尺度旋转性配准误差大,配准率较低及随机采样一致性（Random Sample Consensus, RANSAC）算法随机性强且不稳定的问题,提出一种ORB与RANSAC结合的快速特征匹配算法。首先,对特征点提取方式进行优化选择,消除特征边缘影响。之后构建简化的金字塔式尺度空间模型,改进分层图像的尺度空间结构,减少生成图像层数和数目;然后采用梯度方向改进传统ORB算法中的主方向提取模式,提高特征角点主方向的准确性。最后,通过构建分块随机取样检测的方式改进RANSAC算法,提高RANSAC算法的稳定性和图像配准的准确性。实验结果表明改进后的ORB和RANSAC融合算法在尺度和旋转配准方面性能有很大提高,并且配准的精度较传统ORB算法高,尺度配准精度提高55.41%,旋转配准精度提高26.66%。满足复杂图像快速精确配准拼接的精度和实时性要求。     

数控滚齿机几何误差建模与分析

基于多体系统理论对数控滚齿机进行了结构分析,得到了数控滚齿机的拓扑结构;分析研究了相邻体的运动关系,根据相邻体的运动关系,结合数控滚齿机的拓扑结构,得出了数控滚齿机的几何误差模型;对所得到的几何误差模型进行解耦,获得了数控滚齿机各轴独立的补偿量。研究结果为数控滚齿机几何误差补偿的实现奠定了基础。     

基于限制自适应卡尔曼滤波器的连续旋转寻北算法研究

寻北仪作为方位测量装置,被广泛应用在军事和民用定向和控制领域。针对传统寻北仪方法存在的缺陷,提出了基于测量地球自转角速度分量的连续旋转调制动态寻北方案。通过动态误差建模、优化过程约束和动态噪声估计,设计了延时补偿和硬件修正方案及限制自适应卡尔曼滤波算法。经仿真及试验验证,该算法鲁棒性好,抗噪声能力强,寻北精确度高。     

基于CenSurE star特征的无人机景象匹配算法

针对传统局部不变特征的景象匹配算法冗余点多、实时性差、抗几何变换不突出的情况,提出基于CenSurE-star的无人机(UAV)景象匹配算法。首先采用Cen Sur E特征星型滤波器(CenSurE-star)提取基准图和实时图中的特征点,并生成FREAK二进制描述符;然后将汉明距离作为特征点的相似性判定度量,采用K近邻距离比值的方法提取匹配点对;最后利用基于RANSAC的定位模型得到空间几何变换关系,实现图像匹配并获取定位点经纬坐标。算法性能评价实验表明,本文算法不仅相对于SIFT、SURF、ORB算法,对各种变换具有更好的鲁棒性,而且相对于改进的SIFT、SURF算法处理时间有更大程度的缩短,算法定位误差在0.8个像素内,尺度误差在0.02倍内,旋转角度误差在0.04°内。基于算法进行外场飞行实验,实验证明算法定位精度较高,可以适应地貌信息较少的环境,并能满足无人机视觉辅助导航的需求。     

基于正交与插值算法的精密抛光平台综合误差建模与补偿

为了提高四轴抛光平台的加工精度,本文针对以气浮平台和旋转台为主要运动方式的四轴抛光平台进行了几何与热综合误差建模与补偿研究。采用激光干涉仪、温度传感器等测量仪器分别对平台X、Z轴在不同温度下的定位误差进行重复测量与分析,证实了不同进给速度对定位误差没有显著影响。得到了四轴抛光平台X、Z轴的定位误差与温度之间的变化规律。基于正交多项式和插值算法分别建立了X、Z轴的几何与热综合误差模型。根据综合误差模型计算出预测数据曲线,并分别对X、Z轴的7组实验数据进行了数据拟合,拟合残差绝对值均不超过0.2μm。依据预测数据进行了补偿实验。结果显示,补偿后四轴抛光平台在常温下、温升(60 min)下和稳态下的Z轴定位误差分别降低了93.05%、92.45%、85.71%,X轴定位误差分别降低了89.28%、93.59%、93.33%。实验结果证明本文所提出的综合模型及补偿方法精度高,鲁棒性好。     

基于状态空间模型的数控机床热误差建模

为了减小机床运行参数变化导致的机床热误差变化对模型预测精度的影响,提出了状态空间建模算法,该算法可根据机床运行参数的变化而自动调整模型,从而使模型对机床运行参数的变化具有良好的自适应性。通过实验比较了模型对机床处于不同条件下的热误差预测精度,并基于状态空间模型在Leaderway V-450型数控机床上进行了平面切削的热误差补偿实验。实验结果表明：与传统热误差建模算法相比较,所提算法的预测精度提高了58.12%,稳健性也得到了有效提升,且实际热误差补偿效果显著。     

五轴微段平滑插补算法

在五轴加工编程中,计算机辅助制造系统对曲面加工通常采用以折代曲,采用大量的微小G01直线段来加工曲面,在曲率半径较大的工件表面会出现明显折痕,严重影响工件表面的加工质量。为提高五轴数控加工工件的表面质量,提出一种五轴微段平滑插补算法。该算法考虑五轴加工中刀位数据的量纲差异,根据相邻数据点间的线性轴长度、线性轴的夹角和旋转轴角度变化量识别五轴数控加工程序中非连续微段和连续微段加工区域。对非连续微段加工区域按照原始直线段和旋转轴直接插补,从而保证加工精度。对连续微段加工区域,先通过五维变量获取节点参数,采用最小二乘法对指令点在允许的精度范围内进行修正;对修正后的指令点采用4点构造法计算二阶切矢,根据连续微段的指令点修正值,节点参数值和对应的二阶切矢值获取二阶连续的三次样条曲线;在二阶连续平滑的曲线上进行实时插补计算,控制机床进行五轴加工。试验结果表明:通过提出的五轴微段平滑压缩算法拟合后的路径要更加接近原始的曲面模型,平滑处理过的实际工件加工表面也要优于未进行处理的工件加工表面,提高了五轴自由曲面的表面质量。     

Integrated calibration and magnetic disturbance compensation of three-axis magnetometers

Technological limitations in sensor manufacturing and unwanted magnetic fields will corrupt the measurements of three-axis magnetometers. An experiment with four different magnetic disturbance situations is designed, and the influence of hard-iron and soft-iron material is analyzed. The calibration method with magnetic disturbance parameters is proposed for calibration and magnetic disturbance compensation of three axis magnetometers. It is not necessary to compute pseudo-linear parameters, thus the integrated parameters are computed directly by solving nonlinear equations. To employ this method, a nonmagnetic rotation equipment, a CZM-3 proton magnetometer, a DM-050 three-axis magnetometer, two magnets and two steel tubes are used. Calibration performance is discussed in the four situations. Compared with several traditional calibration methods, experiment results show that the proposed method has better integrated compensation performance in all situations, and error is reduced by several orders of magnitude. After compensation, RMS error is reduced from 10797.962 nT to 15.309 nT when the big magnet and steel tube are deployed. It suggests an useful method for calibration and magnetic disturbance compensation of three-axis magnetometers.