基于预测误差法的加速度传感器动态模型参数辨识

加速度传感器动态模型对研究与分析加速度传感器的动态特性与动态误差补偿具有重要作用。针对加速度传感器动态模型的参数辨识,提出了一种基于预测误差法的加速度传感器动态模型参数辨识方法,该方法将加速度传感器的状态空间模型转化为线性带外生输入的自回归滑动平均(ARMAX)模型,获得其最优一步预测输出的表达式,并通过求解加速度传感器最优一步预测输出极小化误差准则函数,实现加速度传感器动态模型参数的最优辨识。实验结果表明,该方法有效地实现了加速度传感器动态模型的参数辨识,所得加速度传感器动态模型具有较高的精度,能描述加速度传感器的动态特性。     

基于多传感器信息融合的汽车衡误差补偿

传统的汽车衡误差补偿方法是通过反复调节接线盒中电位器,调整每路称重传感器通道增益实现的,过程繁琐、称重结果准确度低.介绍了汽车衡称重原理,分析了称量误差产生的原因,确定了误差模型,以多路称重传感器信号为输入,提出了基于径向基函数神经网络多传感器信息融合误差补偿方法,建立了融合模型,给出r融合模型的训练算法.这种误差补偿方法建模方便,训练简单,克服了汽车衡在加工、安装过程中产生的内应力、机械形变、尺寸误差和传感器灵敏度分散性、传感器线性度误差等因素对称量结果的影响,准确度高.现场检定表明,采用这种补偿方法的汽车衡称重误差小,优于国家标准规定的三级秤指标.     

基于神经网络的复杂曲面加工误差控制

在复杂曲面的切削过程中，加工系统表现显著的多输入多输出及非线性特征，传统的误差补偿方法不能有效地保证加工精度，因此提出一种加工误差控制方法，引入神经网络对加工系统的逆模型进行辨识，运用该模型前置校正加工系统以改善加工效果，充分考虑到机械系统的非线性特征，且网络模型可连续辨识，因而系统的静态性能和动态特性均能有效补偿，在中凸变椭圆活塞裙面加工中的成功应用，证明其合理性及先进性。     

基于动态汽车衡现场检测数据的产品称量可靠性的分析探讨

动态公路车辆自动衡器是治超非现场执法的关键计量设备,治超非现场执法的动态汽车衡产品主要有石英式动态汽车衡、平板式动态汽车衡、窄条式动态汽车衡。本文通过对三种动态汽车衡产品的试验数据的分析,引入示值平均值相对误差和示值误差的扩展不确定度的方法,尝试分析这三种动态汽车衡产品可靠性,找到影响产品称量可靠性的关键因素,为改进动态汽车衡产品性能提供参考。     

球坐标测量系统几何误差辨识及补偿方法

几何误差是影响球坐标测量系统精度的重要因素,误差补偿技术是提高其测量精度的有效方法。本文针对球坐标测量系统几何误差辨识及补偿问题,提出一种基于高精度球面靶标标定的误差辨识方法。首先,基于Denavit-Hartenberg方法建立球坐标测量系统误差模型;其次,分析基于高精度球面靶标标定的误差辨识原理;最后,运用该标定方法进行几何误差辨识仿真试验,并具体分析影响误差辨识精度的因素。仿真结果表明,基于高精度球面靶标的标定方法可以辨识出7项几何误差,经过误差辨识和补偿能够提高球坐标测量系统的球面面形测量精度。     

重型机械臂电液系统的神经网络辨识与反步控制

针对重型机械臂的电液驱动系统因非线性、参数时变等因素引起的控制精度下降问题，提出了一种基于RBF神经网络辨识动态负载的反步控制策略。以某锚杆钻车重型机械臂的电液系统为例，建立了系统的数学模型，将其分解为系统内部状态反馈、控制器驱动及外部负载驱动这3个动力学部分。考虑电液系统内部参数变化的缓慢性，通过离线辨识的方法，得到系统内部状态反馈中的标称模型参数。控制器的设计采用反步法，其输出计算需要对外部负载进行辨识，对此采用RBF神经网络进行动态负载辨识，辨识与控制的动态过程及设计原则依据Lyapunov稳定性原理。仿真与实验结果表明：所设计的控制算法有效提高了机械臂的位置跟踪精度，具有响应速度快、轨迹误差小的特点；控制器输出的控制量也相对较小和平滑。     

基于区间分析的LuGre摩擦模型参数辨识方法

针对LuGre摩擦模型参数耦合、动态参数辨识困难等问题,提出一种基于区间分析的LuGre摩擦模型动态参数辨识方法。首先,简要介绍了边界误差估计方法及其在系统模型为常微分方程时系统参数辨识中的应用,然后,基于两步法思想,分别采用最小二乘法和基于区间分析的边界误差估计方法对4个静态参数和2个动态参数进行了辨识。该方法有效避免了采用传统非线性辨识方法辨识LuGre摩擦模型动态参数时初值确定困难、对辨识结果影响大以及显性目标函数不易给出等缺陷,同时,辨识得到的参数为全局最优。最后通过实例验证了该方法的正确性和有效性。     

动态电子汽车衡示值误差测量结果的不确定度评定

电子汽车衡是一种新型的电子衡器,具有称量迅速、准确度高、显示直观、功能齐全等特点,适用于工业、商业、建筑、仓储、货站、集贸市场等行业的计量,是一种比较理想的计量器具。动态汽车衡又称为动态公路车辆自动衡器,它通过整车称量方式或轴重(非整车)称量方式,可称量行驶中的动态车辆总重量或轴重的自动衡器,分为整车称量和轴称量两种。整车称量的动态汽车衡外形与静态电子汽车衡相同,因此常被做成动静两用电子汽车衡,主要是用于非单纯地按照称量结果进行贸易结算,而以称量结果进行的技术判断和统计。本文针对动态电子汽车衡示值误差测量结果进行不确定度评定。     

一种新型电子汽车衡

前置动态测量保护式汽车衡是一种新型大型电子汽车衡,它具有称量精度高、精度保持性好、结构新颖、工艺先进、性价比高等诸多优点,科学地解决了目前我国大型电子汽车衡精度保持性差、使用寿命低的技术难题,完全符合我国大型电子汽车衡高称量精度、高精度保持性的发展方向,具有广阔的市场发展前景和应用推广价值。     

基于系统辨识的车辆动力学建模方法

针对车辆动力学理论建模过程中由于简化假设导致模型精度不高,进而影响车辆稳定性控制分析的问题,提出了一种基于系统辨识的车辆动力学建模方法,该方法综合了道路几何线形特征与实际系统中的未建模动态,在对理论模型分析的基础上,利用车载系统测量的输入输出数据以及最大信息准则确定候选模型结构,通过对理论模型的辨识修正,减小了建模误差。最后借助车载实验平台,针对车辆蛇形、转弯等不同工况进行了实验。结果表明,与理论建模方法相比,所建立的辨识模型更接近现实系统,模型的输出结果与实际测量值吻合较好,进而验证了该方法的有效性以及所建模型的适用性。     

动态公路车辆自动衡器检定周期动态性能的差异性研究

动态公路车辆自动衡器(简称"动态汽车衡")计量性能与公路车辆运行速度、称量控制区、使用环境、维护保养等密切相关,不同型式的动态汽车衡由于结构、算法不同,其计量特性有很大的差异,经过样本区域大量不同型式结构的动态汽车衡,在不同的称量控制区,经过一个检定周期的运行使用后,核查其关键计量特性动态计量准确度的差异情况,实验数据表明,在维护较好的称量控制区里运行,整车式动态汽车衡能维持较高的计量准确性和稳定性。     

高精度集成化车辆动态称重仪结构设计与实验验证

以提高车辆动态称重精度为目的。从两方面提出了改善措施:在分析车辆通过秤态势的受力情况的基础上,设计了一种高精度的集成化动态称重仪结构和高精度称重质量的计算方法;针对诸多因素对行驶称重系统的输出值产生影响,提出了结合神经网络的计算模型,从而提高了动态称重精度;经试验验证得到了本行驶称重系统可用于交通数据采集和辅助实施超载检查。     

多传感器数据融合技术在车辆动态称重中的应用

针对车辆动态称重系统的结构和特点,采用一种基于神经网络的多传感器数据融合技术处理方法,并将其应用到动态称重系统中。通过对融合前后的数据进行比较分析,可有效地提高车辆动态称重系统抗干扰能力,以保证参数检测的可靠性和准确性。     

动态称重系统计量误差的动态校正

本文讨论了称重系统在动态称重过程中产生计量误差的多种原因,提出了一种能改善动态称重系统性能、提高其测量精度的新的方法。该动态校正方法建立在动态补偿原理的基础上并且应用了一个模糊控制器。文中详细讲述了所使用的模糊控制器动态校正算法,相应的称重系统样机,并给出实际动态称重的结果。     

压电微动工作台动态迟滞模型研究

为实现压电微动工作台的快速准确运动定位,研究了其运动定位模型。压电工作台的运动定位精度主要受到工作台动态特性和迟滞特性的影响。在介绍这两类典型特性模型及其适用范围的基础上,提出了能够同时体现压电工作台动态特性和迟滞特性的动态迟滞模型,并给出了采用Prandtl-Ishlinskii (PI)迟滞算子的动态迟滞模型参数辨识方法。实验研究表明,动态迟滞模型的模型精度在压电工作台大行程、快速运动定位时较以往线性动态模型和迟滞模型有较大提高,其平均误差为0.16μm,最大误差为0.38μm,为下一步高性能运动定位工作台控制系统的设计提供了必要的模型基础。     

基于EMD与分批估计的动态称量快速融合方法

活体动物动态称量在生物医学实验中具有举足轻重的作用。为实现活体动物快速、准确的称量,提出基于EMD与分批估计相结合的动态称量信息融合方法:首先利用经验模态分解(EMD)方法解析活体动物动态称量的采样信号,提取表征采样信号的趋势或均值的残余量,计算各阶本征模函数(IMF)与采样信号的相关系数,根据相关系数分辨虚假IMF,并将虚假IMF和原残余量之和作为新残余量;然后对新残余量进行分批估计,消除各种噪声、扰动对称量结果的影响,获得准确的动态称量值。通过建立动态称量系统的仿真模型,对基于EMD与分批估计相结合的动态称量信息融合方法进行了仿真实验,仿真结果表明该算法准确度高。为了验证基于EMD与分批估计相结合的动态称量方法的有效性,进行标准砝码的静态称量和小鼠的动态称量试验,实测结果表明该方法稳定、可靠,称量误差≤±0.5%。     

电子汽车衡称量误差分析

随着广东韶钢松山股份有限公司的不断发展,每年通过进出厂汽车衡和厂内中转汽车衡计量的能源物资也随着大量增加。目前在用进出厂汽车衡7台,厂内中转汽车衡8台,这些汽车衡计量性能如何,其称量误差是否满足法制计量的要求,不仅影响到本厂物资计量数据是否准确,也将会影响到客户对韶钢计量管理水平的评价。下面,本人主要根据电子汽车衡的检定项目来分析电子汽车衡的称量误差。     

基于 EM 估计的多模型车载组合导航算法

针对行车过程中车载全球卫星导航系统受遮挡产生多径效应、可见星数量少等影响,造成的定位精度差的问题,提出了 一种基于期望最大化(EM)的交互式多模型车载组合导航算法。 本文采用了混合高斯分布模型描述 GNSS 多径效应误差分布, 提出了基于 EM 的 SINS / GNSS 子系统组合导航信息融合方法,实现多径效应偏置误差的估计。 建立了基于零速约束的 SINS / OD 组合导航模型,同时利用交互式多模型算法实现了在 GNSS 信号丢失情况下的导航模型交互融合,提高了车载组合导航系 统精度。 车载实验结果表明在 GNSS 多径效应及信息丢失条件下,本文所提出算法能有效提高导航精度,多径效应的混合高斯 模型偏置为 10 m 条件下,偏置估计误差小于 0. 5 m,水平最大定位误差为 2 m,比传统交互式多模型算法定位误差降低 84. 62% 。     

浅谈弯柝式动态称重系统

使用动态称重系统进行计重收费已经成为我国遏制公路车辆超载超限的有效手段,经过近十年的发展,早期安装的秤台式动态汽车衡的一些缺点逐步暴露出来,从而容易引发计重收费纠纷。而弯板式动态称重系统具有易安装、免维护、耐冲击、稳定可靠和使用寿命长等技术优点,可以很好的解决秤台式动态汽车衡存在的缺点,从而保证计量性能的准确可靠,是未来动态称重系统的发展方向。     

基于路面一致激励车桥耦合非平稳随机振动分析

基于路面不平顺一致输入激励,采用虚拟激励法研究车辆变速行驶三维车桥耦合非平稳随机振动响应。首先,将桥梁离散为板-壳实体单元,车辆简化为三维九自由度体系,考虑路面输入激励的多点不相干,将路面不平顺引起的荷载等效为虚拟激励荷载,建立三维车-桥耦合非平稳随机振动模型;然后,运用精细积分格式迭代求解,与Monte-Carlo法计算结果对比验证模型的正确性;最后,以某高速公路梁桥为背景,研究车辆匀加速行驶在B级桥面桥梁各点动响应。结果表明:笔者提出的计算模型及算法正确可行;相同路面激励引起的跨中位移和加速度响应峰值大小取决于瞬时最大车速;车辆变速行驶比匀速行驶具有更宽的共振频率区间,跨中位移和加速度最大值随车速呈现先快后缓的增长趋势。