基于多传感器数据融合的液压泵故障诊断研究

将D—S证据理论应用于多传感器数据融合，提出了多传感器数据融合一般化方法，并将其应用于液压泵故障诊断。通过数据融合诊断结果与单传感器诊断结果的比较，证明多传感器数据融合能明显提高故障诊断的准确率。     

基于非线性多传感器复合定位融合算法应用研究

针对移动机器人单传感器数据短时丢失、定位精度低、传感器频率异步等问题,采用激光雷达、IMU、轮式里程计获取定位信息,提出基于扩展卡尔曼滤波和互补融合的组合数据融合方法。先通过S-G滤波算法对初始定位数据进行预处理,利用扩展卡尔曼滤波融合算法实现IMU和轮式里程计传感器的定位数据融合,得到融合数据1;再利用互补融合算法将融合数据1和激光雷达进行融合得到融合定位数据2。其中融合数据1对激光雷达进行实时补正,解决频率异步的位移偏差,从而明显提高定位精度。最后采用Gazebo仿真平台,搭建移动机器人模型以及设置传感器的基本参数,验证算法的有效性和稳定性。实验结果表明：数据融合算法提高了非线性传感器的定位精度和稳定性,并且平均定位误差在8 cm内。     

多传感器数据融合技术的现状及展望

阐述了多传感器数据融合的原理，对数据融合算法的研究动态进行了评述，指出了数据融合技术存在的问题，对今后的发展趋势进行了展望。     

基于多传感器融合的移动机器人定位研究

针对室内未知环境下单一传感器定位累积误差大、受环境局限等缺点,设计一种多传感器非线性融合定位系统,以提高移动机器人自主导航的定位精度.该系统通过高斯牛顿方程对由激光雷达、惯性测量单元、轮式里程计测量得到的位姿信息进行融合优化,补偿由于在室内环境信息下单一传感器定位精度低所带来的定位误差.实验结果表明:应用多传感器融合定...     

集装箱数控焊机传感器数据融合

集装箱专用数控焊机由多传感器系统、计算机控制系统、步进电机驱动系统组成.而多传感器系统的数据处理是该焊机关键问题,集装箱底板和侧板的焊缝是折线焊缝,由于集装箱底板和侧板的焊缝长度为12 m,且存在加工、装配误差,焊接变形,必须对焊缝进行实时跟踪.该系统由激光传感器和高精度超声波传感器构成,在平直段采用超声波传感器测距,而折线处采用专家系统对两个传感器采集到的信号进行数据融合,从而做出决策,控制焊枪姿态的改变,达到连续自动焊接.通过试验,分别得到两种传感器信号,对比两种传感器的信号特征,找出信号间的规律,采用专家系统对传感器信号进行融合,从而能进行有效跟踪.该自动焊机的数据融合方法为以后各种曲线焊缝跟踪的研究提供切实可行措施.     

基于单目稀疏法多传感器融合移动机器人定位

针对移动机器人室内定位过程中,单目视觉难适应光照变化、里程计累计误差导致定位误差较大问题,提出边缘侧多传感器融合的定位方法.以稀疏直接法(半直接法)作为单目视觉的前端,实时单目相机估计位姿,通过惯性传感器恢复尺度输出位置信息,并且获取IMU的加速度以及偏航角、里程计当前速度,通过扩展卡尔曼滤波算法融合3种传感器信息,实现更加精确的定位.在移动机器人侧处理传感器读取的信息,从而减小机器人体积.边缘侧混合式多传感器信息融合使移动机器人在单个传感器失效以及无法人为干预时,也能够精确实时地在多种复杂环境中完成自主定位.     

多传感器动态数据融合自适应控制系统

针对面向工业现场的自适应控制系统存在的异构多传感信号统一处理困难的问题，提出了一种基于动态数据融合算法的现场自适应控制应用系统。采用四层数据处理算法，实现了异构控制变量间的数据提炼、自模糊推理、多维群估计和动态包机制策略，提高了多维系统的控制精度和效率。在12C总线架构下，采用单MCU驱动多传感器模式，增强了硬件系统的可重构性和鲁棒性，并降低了系统维护升级的成本。     

无里程计移动机器人多传感器融合定位算法北大核心

为解决无里程计移动机器人室内定位问题,提出一种不依赖里程计数据的多传感器融合定位算法。首先,使用RF2O算法从激光雷达信息中获取移动机器人的运动数据;其次,使用扩展卡尔曼滤波融合IMU数据和RF2O算法计算的数据得到初步的定位数据;最后,使用自适应蒙特卡洛定位算法对定位数据进行修正,解决误差累计问题,得到精确的定位结果。结果表明,本文提出的定位算法可以有效降低测量误差、缩短算法运行时间,具有定位精度高且计算量小的优点,可以满足无里程计的移动机器人的定位需求。     

基于多传感器信息融合移动机器人导航定位研究

移动机器人的导航及定位是机器人自主导航的关键技术之一。为提高移动机器人的导航及定位能力,提出以多种导航定位传感器组合为融合单元,设计扩展卡尔曼滤波算法,将陀螺仪、里程计和电子罗盘采集的数据进行融合。设计模糊神经网络对所融合的数据进行训练处理,提高数据处理的精度和效率,实现对移动机器人精确的控制。并进行了仿真分析,结果证明：所提出的多传感器信息融合算法既可使移动机器人在复杂环境中自主定位,又实现有效避障,有实际参考价值。     

基于单个角度传感器的6-UPS并联机构位置正解解析算法

针对6-UPS并联机构的位置正解求解过程复杂且结果不唯一的问题,提出一种基于角度传感器的6-UPS并联机构运动学正解的解析算法.通过测出其中一个支链的指定方向旋转角度,将位置正解求解过程由以往的12个未知数减少为11个未知数.利用消元降次等方法对得到的11个相容方程运算处理,求解出满足实际情况的唯一正解,解决了奇异性局...     

基于多传感器信息融合的液压机械手控制模型研究

本文在机械手力／位置混合控制的基础上，结合多传感器融合技术，提出基于多传感器信息融合的机械手控制模型，并将其应用于特种液压施工机械手中，实现了机械手混合控制中力和位置反馈的决策融合，提高了反馈参数的精度和机械手控制系统的跟踪能力与可靠性。     

基于多传感数据融合的变速运行齿轮异常振动故障诊断

变速运行齿轮异常振动故障诊断性能过差会增加汽车维护成本,缩短齿轮使用寿命。为了及时识别齿轮故障,保证汽车变速器总成具有良好的振动特性,提出基于多传感数据融合的变速运行齿轮异常振动故障诊断方法。通过分析多传感器数据融合技术,掌握变速运行齿轮异常振动故障诊断的理论框架,并以此为基础,参考传感器融合模块、特征级并行多神经网络局部诊断模块和终端分类模块,结合变分模态分解、多通道加权融合和单隐层前馈神经网络训练算法,从信号采集、信号特征提取和信号特征分类3个步骤实现变速运行齿轮异常振动故障诊断。实验结果表明：在齿轮发生轻度磨损时,磨损振动信号的幅值在20~40 mV之间,磨损振动信号的频率在0~4 000 Hz区间;中度磨损时,信号的幅值在30~55 mV之间,信号频率在3 000~7 000 Hz区间;重度磨损时,信号幅值在50~70 mV之间,信号频率在6 000~12 000 Hz区间,且各阶段诊断结果均与故障程度的实际转折点吻合。由此可知在各样本数量均相同的情况下,提出的故障诊断方法预测值与真实值均相同,故障程度和故障类型的诊断性能均较好。     

基于卡尔曼滤波的UWB与里程计融合定位方法

针对轮式里程计误差随时间累积和UWB数据抖动以及非视距问题导致的粗大误差,提出一种基于卡尔曼滤波的数据融合方法,有望在单片机上实现长时高精度定位。该方法使用里程计对UWB数据进行非视距情况判断,然后使用卡尔曼滤波算法对里程计和UWB数据进行不同信赖度下的融合,再使用融合后的数据对里程计数据进行累计误差修正以提高系统长时间运行的精度和稳定性。仿真和实验结果表明:系统可以检测到UWB的视距状态,同时能对里程计数据进行修正,在具有非视距的环境下,融合后的数据较只用UWB数据的稳定性提高了90.5%,精度提高了59.2%,实现了长时间高精度可靠定位。     

基于多传感器信息融合的输电线路巡检机器人自主越障方法研究

针对550 kV架空输电线路巡检机器人在运行过程中对线上金具识别不稳定及自主越障效率低等问题,基于多传感器信息融合的方法,结合机器人在线越障过程的特点,提出了一种基于多传感器信息融合自主越障方法与策略,并进行了在线自主越障实验。结果表明:以巡线机器人为平台,基于多传感器信息融合的机器人自主越障策略是可行的,提高了机器人越障运动的准确性和灵活性,保证机器人安全可靠的运行。     

基于主元数据的大型复杂机电设备寿命预测方法

针对单一表征参数的大型复杂机电设备寿命预测方法无法全面表征设备退化轨迹以及多表征参数之间存在相关性从而影响寿命预测准确性的问题,提出一种基于表征参数数据融合的大型复杂机电设备的寿命预测方法。先提出一种加权主成分分析法,对多种表征设备退化的参数进行融合,得到可以表征设备退化且相互之间不存在相关性的主元数据;然后,建立基于主元数据的维纳退化过程模型;最后,选取数控机床进给系统的双向定位精度、双向重复定位精度、反向间隙误差、直线度4种表征参数对应的数据对模型进行了具体的分析和验证。试验结果表明：与基于单一表征参数和多表征参数的寿命预测模型相比,融合后的主元参数能够更好地表征设备的退化过程,从而可以更精确地实现设备的剩余寿命估计。     

基于BP神经网络的并联机构误差分析

以3-UPS/S并联机器人机构为研究对象,构建一种基于虚拟实验与BP神经网络的并联机构输出误差预测模型,能够快速预测并联机器人机构的输出误差。充分考虑并联机构铰链安装误差与铰链轴线误差,建立包含上述输入误差的虚拟样机模型,通过虚拟实验仿真求解该机构输出误差;假定机构零部件在大批量生产情况下误差服从正态分布,构造多组服从正态分布的输入误差样本,进而建立该机构的BP神经网络预测模型。研究结果表明:该BP神经网络模型可以准确、快速地对机构位姿输出误差进行预测,为并联机器人机构的误差分析与精度综合提供了新的依据。     

基于正交实验设计的并联机构误差分析

介绍了一种新型含恰约束支链3-SPS/S并联机器人机构,为提高终端平台的定位精度,对该并联机构进行误差分析。首先在运动学逆解基础上,对驱动支链的运动方程进行微分,建立该机构位姿输出误差正解数学模型。并在给定机构误差的条件下,考虑末端执行器在工作过程中位姿输出误差的变化情况。利用正交实验设计的思想均衡排布参数的误差水平,对该机构进行精度分析,并绘制某姿态下的误差分布直方图及许用精度范围内的可靠度。结果表明:利用正交实验法能够快速计算误差值,为并联机构的精度设计和运动学参数的标定建立了理论基础。