基于最小二乘法的小车方位角实时辨识

应用最小二乘法对移动焊接机器人传感器矢量与焊缝之间的位置关系进行了研究,提出了焊缝跟踪过程中小车方位角的实时辨识算法.为了确切表达传感器、焊缝、焊枪三者之间的空间位置关系,首先引入了传感器矢量的概念.然后根据前置传感器的特点,提出在焊缝跟踪的小邻域内,传感器矢量和焊缝之间的位置关系可以用一次多项式或二次多项式来完全表达.在此基础上,应用最小二乘法,建立了小车方位角的实时辨识算法并给出了算法的具体实现.最后通过实际的焊缝跟踪试验,验证了该算法的有效性.该算法的应用,为移动焊接机器人实现复杂曲线焊缝的实时跟踪奠定了重要的基础.     

用最小二乘法解析交流阻抗数据

1 前言 随着交流阻抗测试技术的发展,国内外学者在阻抗数据解析方面进行了许多研究工作。Kendig等用CIRFIT程序,通过计算机曲线拟合方法计算阻抗半圆圆心下移时的溶液电阻、极化电阻、弥散系数和残差平方和等。周庆初等提出了用随机单纯形法分析交流阻抗数据的方法,利用编制的软件,能一次同时求解复杂等效电路的多个电路元件,适合于有弥散效应时的数据处理。李守本等编制了电化学阻抗数据处理程序,根据测量的交流频谱图,对阻抗半圆圆心和半径进行曲线拟合,从而求出电极体系等效电路模型中的有关参数。     

基于最小二乘法的变位机与焊接机器人的位置关系标定

基于最小二乘法,通过相关试验求取了两者基坐标系之间的变换矩阵,实现了对变位机和焊接机器人的位置关系的标定,并验证了试验结果。结果表明,在卡盘上任取一点,将旋转变位机获得的不同位姿数据进行球面拟合,可以得到最优球面,能够精确地计算出球面半径和变位机基坐标系原点在机器人坐标系中的位置;利用获得的位姿数据可以计算出x,y,z三个的轴的单位坐标矢量,获取变位机和机器人基坐标系两者之间的转换矩阵。通过对试验结果的验证可知,利用位姿变换矩阵求取各点在机器人基坐标系中的坐标的偏差较小,符合要求。     

基于涡流式焊缝跟踪传感器的角焊缝焊接

介绍了涡流传感器的原理,选用差动式涡流传感器检测偏差信息,通过最小二乘法拟合得到传感器的线性曲线.信号的处理采用硬件滤波加软件滤波方法,采用门限区加比例控制的方法对焊缝进行跟踪.经实验证明,涡流传感器用于焊缝自动跟踪可行,跟踪效果好.     

基于递推最小二乘法的SCARA机器人动力学参数辨识研究

为了提高SCARA机器人在工业场合中的工作精度,对其动力学模型进行分析是有效途径之一.建立机器人拉格朗日动力学方程并进行线性化处理,得到一组关节力矩和待辨识参数的线性表达式.选取有限项傅里叶级数作为激励轨迹模型,并使机器人启停时关节角速度和角加速度为零,确保机器人运行平稳.再将线性表达式中观测矩阵的条件数作为优化指标,...     

基于STM32的双角度传感器工业机器人测量系统的设计与实现

随着传感器技术的不断发展,越来越多智能传感器应用到工业机器人的检测领域。针对当前测量方法存在成本高、精度低、操作复杂、可能断光而无法实现连续测量等问题,首先提出应用角度传感器测量系统检测工业机器人性能的方法。搭建基于STM32的双角度传感器模型,研究了系统的工作原理和实验方法,分析了测量数据的误差特性。引用了最小二乘法的思想,分析标定的残差特性;采用了迭代逼近特征阈值的方法,提高测量系统的精度和可靠性,精度评价为0.15 mm;经过多次迭代减小了积分累积的漂移误差,提高了测量系统的稳定性。实验结果表明:该测量系统实用、成本低、稳定可靠、精度高,为工业机器人的性能检测提供了一种新的方法。     

广义最小二乘法（RGLS）用于阻力控制系统的建模研究

针对拖拉机阻力控制系统这一复杂非线性系统，通过分析与实验确立了系统模型结构，并进而运用广义最不二乘辨识方法（ＲＧＬＳ）建立了其完整的数学模型，从而认定了该系统是一个含死区非线性环节的三阶闭环系统。     

扩充最小二乘法在数控机床伺服系统模型参数估计中的应用

应用积矩矩阵辨识系统的阶次,分析了系统的可辨识性。在输出端带有色噪声干扰情况下,运用扩充最小二乘法构造了观测矩阵,并进行了参数估计。辩识结果表明:该方法辩识精度高。     

基于最小二乘法的自学习校直行程算法研究

轴类零件自动校直设备设计过程中,校直行程的算法是校直机开发过程中最为关键的技术.提出了一种基于最小二乘法的自学习校直行程算法,该算法形式简单、易于计算机控制,且数据来源于实验,与实际校直过程相符;该算法具有一定的学习功能,能对不同批次的工件建立不同的行程计算公式.     

基于最小二乘法的比例阀建模和参数辨识

采用有效通流面积参数描述比例阀阀口流量与阀口压降之间的关系并建立其模型.基于FESTO液压实验平台搭建液压回路,根据采集的实验数据,采用最小二乘法辨识模型参数,得到比例阀的有效通流面积和控制信号的二阶传递函数.实验结果证明了该方法的正确性和可行性.     

基于改进最小二乘法的焊缝特征直线提取方法

提出了一种基于线性度的改进最小二乘法,用于提取焊缝特征直线.该方法提出直线线性度L,点到直线的距离范围R以及一次性剔除数据点数N三个参量,并以L为准则,结合R和N,通过循环利用最小二乘法,逐步将中心线数据点划分为满足L要求的若干点集.以含有数据点最多的点集拟合的直线作为该算法求得的焊缝特征直线.最后,讨论了三个参量的取值对拟合直线的影响.结果表明,该算法能够有效地检测V形焊缝特征直线,满足焊缝跟踪图像处理算法的要求.     

基于最小二乘法的脉冲MIG焊参数一元化调节

针对数字化焊机焊接参数复杂繁琐,不易于实现大规模工艺试验的特点,提出了一种基于最小二乘法的脉冲MIG焊参数一元化调节方法.该方法利用经工艺试验得到的大步距标定的焊接电流与各种焊接参数的拟合关系,得到最佳的拟合曲线,充分利用了所有的经试验得到的理想数据,并且容易实现软件编程,算法简便,可快速实现大范围内对焊接参数的连续调节.通过对单脉冲、双脉冲焊接参数的拟合处理并且进行试焊,焊接过程稳定,能够得到成形美观、飞溅较少、鱼鳞纹清晰的焊缝.结果表明,该拟合方法稳定、可靠、可行.     

岩土渗流问题反分析的非线性最小二乘法

采用非线性最小二乘方法,研究了岩土渗流及演问题．建立了一套反演数值计算方法;主要内容包括叠代格式的建立,Jacobian矩阵的计算,高斯一牛顿方向的修正以及反演唯一性和稳定性问题。计算结果表明．此种方法有较快的收敛速度和较强的稳定性。     

基于最小二乘法的五轴联动数控机床加工误差补偿方法

由于机床运动轴几何误差、热误差等多种因素的影响,实际加工过程中往往存在较大的误差.为了提高加工精度,提出一种基于最小二乘法的五轴联动数控机床加工误差补偿方法.构建机床参考坐标系到刀具的变换矩阵以及参考坐标系到工件的变换矩阵.基于两种变换矩阵,构建五轴联动数控机床综合误差模型.同时,建立机床的误差非线性补偿模型,引入单位矩阵,通过最小二乘法实施待估计参数的非线性参数估计,实现机床加工误差补偿.实验结果表明:设计方法的加工误差可以控制在0.01 mm以内,通过消除非线性因素的影响实现了加工误差的大幅降低;在精加工阶段,其领先地位得到进一步巩固.     

基于扰动环境下的轮式机器人路径跟踪控制

针对轮式机器人在日常运转过程中,易受到负载、外界非线性干扰以及参数时变等不确定因素影响,提出了一种基于扰动环境下的轮式机器人路径跟踪控制算法。根据对轮式机器人工作时性能状态进行分析,建立出动力学模型;利用带扰动观测器的扩展卡尔曼滤波实现对内外部扰动实时预测和补偿,从而实现对轮式机器人的稳定控制;通过Lyapunov函数对其稳定性能进行证实。利用MATLAB软件进行算法仿真,通过对不同参数的校准调节,完成期望路径下轨迹跟踪实验验证。结果表明,经过扩展卡尔曼滤波器补偿后的轮式机器人,在跟踪精度和稳定性上要远远优于补偿前,证实了所提控制方法的有效性。     

基于最小二乘法和BP神经网络的磁流变阻尼器H-B模型参数辨识方法

针对Bingham模型磁流变阻尼器由于剪切稀化效应带来的阻尼力计算误差,在理论和仿真分析的基础上,提出一种最小二乘法和BP神经网络相结合的方法,对磁流变阻尼器H-B模型进行参数辨识,获得各参数与电流的关系,从而对磁流变阻尼器的阻尼力进行准确计算。最后通过磁流变阻尼器实验对理论方法进行验证。结果表明：借助于磁流变阻尼器的仿真分析,最小二乘法和BP神经网络相结合的磁流变阻尼器H-B模型参数辨识方法精确度高、吻合性好,验证了参数辨识结果的通用性及准确性。     

移动最小二乘法在液压泵/马达特性曲线绘制中的应用

介绍一种新的液压泵/液压马达特性曲线(等功率曲线、等效率曲线、综合特性曲线等)的绘制方法,即利用移动最小二乘法对液压泵/马达的特性曲线进行拟合.所得到的特性曲线具有拟合精度高、通用性强等特点.最后在MATLAB中编制程序并给出了曲线绘制实例.     

基于激光传感器的弧焊机器人焊缝跟踪研究

采用激光扫描式传感器,设计了一套机器人焊缝自动跟踪系统。开发了相应的焊缝跟踪算法,包括直线、圆弧和直线圆弧组合连续焊缝的跟踪算法。探讨实现这些算法的相关技术问题。计算机仿真结果表明,该算法合理有效,可用于弧焊机器人焊缝在线跟踪作业,改善和提高机器人的焊接精度和质量。     

基于核递推最小二乘的转子故障诊断方法研究

将核递推最小二乘(KRLS)辨识算法应用到转子故障诊断中,提出一种基于KRLS的转子系统故障诊断方法。它通过引入核函数,将原始的非线性数据映射到高维特征空间使其线性可分,然后在高维特征空间中实施标准最小二乘算法。该方法具有计算量小、较高的稳定性和抗干扰能力。仿真和实验结果验证了该方法的有效性。