关节臂式坐标测量机参数标定方法

采用对称点法对关节臂式坐标测量机的各参数进行标定。该标定方法把各参数分离,使标定过程更简单。首先,在D-H参数建模法的基础上,利用基于准球坐标系的建模方法,建立了关节臂式坐标测量机的数学模型,使关节间各个参数正交,进而推导了运动学方程。借助设计的固紧装置,在ROMER Infinite 2.0型关节臂式坐标测量机上运用该方法进行了标定实验,得出了坐标测量机的结构参数,验证了参数标定方法的可行性和实验结果的准确性,为进一步提高关节臂式坐标测量机的测量精度奠定了基础。     

三平移并联机器人坐标测量机精度研究

提出一种三平移并联机器人坐标测量机的设计方法。根据机构型的解耦性与控制和误差软件补偿的关系，选择非对称型三平移弱耦合并联机构用于坐标测量机，分析了该机构位置的正反解，建立了误差模型。由于该机型具有弱耦合特性，使得用软件补偿精度的方法变得方便可行。研究了影响该坐标测量机精度的机构因素．探讨了运动学参数软件逐步标定的方法。     

关节臂式坐标测量机垂直度误差标定方法

为了实现对关节臂式坐标测量机垂直度误差的直接标定,提出两点对称法的标定方法。首先,建立了关节臂式坐标测量机的数学模型,得出运动学方程。其次,分析了关节臂式坐标测量机垂直度误差的标定原理,推导出垂直度误差的求解公式。最后,在ROMER Infinite 2.0型关节臂式坐标测量机上进行了实验,利用测量标准球的实验对标定结果的准确性进行了验证。通过标定可以提高关节臂式坐标测量机的精度,使关节臂式坐标测量机测量结果的相对误差由原来的0.384%减小到0.225%。     

基于粒子群算法的农用轮胎柔性环模型参数辨识方法

轮胎柔性环模型能准确表达轮胎变形,但模型的刚度参数无法直接测定,因此模型刚度参数的辨识成为建模过程中的关键。本文基于轮胎柔性环模型运动学方程,分析农用轮胎固有频率与刚度参数之间的关系,提出基于粒子群算法的柔性环模型刚度参数辨识方法。通过轮胎模态试验获取轮胎固有频率,采用粒子群算法对柔性环模型刚度参数进行辨识。将固有频率的试验值与预测值的平均误差作为评价指标,对比粒子群算法与传统算法及遗传算法辨识结果,结果表明粒子群算法的参数辨识结果精度较高,平均绝对误差为1.67Hz,平均相对误差为1.66%,相较于遗传算法,平均相对误差降低16.16%,运算时间减少93.19%。通过接地印痕试验获取农用轮胎接地角度,结合辨识所得刚度参数,估算轮胎所受到的垂向力,对比垂向力的试验值与预测值,结果表明粒子群算法的参数辨识结果精度较高,垂向载荷估算平均相对误差为1.97%,相对于遗传算法,平均相对误差降低12.05%。     

汽油机进气道油膜动力学模型参数辨识

为了更加精确地辨识汽油机进气道油膜模型参数,从而更加精确地控制空燃比,在油膜动力学模型的基础上,考虑模型误差和随机误差,建立了油膜辨识方程。根据递推最小二乘算法得到油膜参数估计的加权矩阵表达式,利用马尔可夫估计得到该加权矩阵,进而得到油膜参数的最优估计。应用GT-power建立了发动机模型,在转速1 000~3 500 r/min、节气门开度5%~75%变化时,分别利用提出的算法和最小二乘法对油膜参数进行了辨识,并与标定值进行了比较。结果表明,燃油沉积系数X在同一转速时,随着节气门开度的增大而减小,在同一节气门开度时,随着转速的增加而减小;油膜质量蒸发时间常数τ在同一转速时,随着节气门开度的增大而增加;在同一节气门开度时,随着转速的增加而减小。通过误差分析,表明所提出的方法比最小二乘算法的辨识结果精度更高。     

水轮机转子系统动力学参数在轨辨识方法

正确辨识水轮机转子系统动力学参数是研究水轮机转子系统可靠性、稳定性的关键,对提高水轮机组的运行安全有非常重要的意义。本研究对水轮机转子系统动力学参数的基础特性进行了划分与确定,将动力学相关参数与算法在水轮机、轴承、盘轴模型中体现,确定了圆盘结构为在轨辨识方法的核心结构。分析了常用的频域辨识法、动力学参数辨识法及智能算法下的参数辨识法,在传统辨识方法基础上提出了在轨辨识方法应用策略及减小辨识结果误差方法。利用对比实验验证了在轨辨识方法识别动力学参数的精准度和稳定性,结果表明：相比传统的瞬时功率计算辨识方法和电磁轴辨识方法,在轨辨识方法的适应能力提高了0.5个点,精准度提高了0.3 MW左右。     

步进电机驱动系统的最小二乘辨识模型

只有知道系统的数学模型,才能对系统进行分析,改善系统的性能,预测系统的运动,进而对系统实施最佳速度控制。为此,以实际步进电机为研究对象,建立了基于最小二乘辨识算法的步进电机驱动系统数学模型。所建模型为步进电机的速度控制提供了理论依据。     

长悬臂坐标测量机动态力引起的误差分析与控制

根据长悬臂测量机具有长悬臂和弱刚度的特性,分析了测量机动态力的来源,研究了动态力对测量机测量误差的影响和测头附加动态误差的来源,得出测量机测头附加动态误差具有三维特性,各个方向附加动态误差与3个方向导轨系统振动特性有关.推导了悬臂测杆系统振动数学模型,根据该模型采取了相应的动态力控制措施,实验结果证明了所采取控制措施的有效性.     

三维触发式坐标测量机测头误差分析与性能实验

阐述了基于光纤布拉格光栅原理的三维触发式坐标测量机测头传感系统及控制箱设计方法,从机械结构、传感信号解调系统以及测量过程中逼近速度和逼近距离等几个角度分析了测头误差来源.根据测头的设计参数要求进行了测头的灵敏度、复位性和测力等性能实验,结果表明该测头单方向重复定位精度为20 nm,灵敏度为50 nm,测量力小于5 mN.     

锂离子电池二阶阻容等效电路模型参数辨识

二阶阻容(RC)等效电路模型是一种能够很好地描述锂离子电池动静态特性的模型,但由于该模型中存在多个非线性参数,对参数的辨识造成了很大的困难。针对二阶RC等效电路模型的参数辨识问题,提出了一种基于信赖域算法的参数辨识方法。以10 Ah钛酸锂电芯为研究对象,根据混合脉冲功率特性试验得到的数据,建立以模型参数为自变量的目标函数,通过迭代更新信赖域和参数值,使目标函数值收敛至设定的阀值,最终完成模型参数的辨识。将辨识结果导入用MATLAB/Simulink/Simscape搭建的模型中进行仿真,仿真结果与试验数据的最大误差在1%以内,表明该辨识方法具有较高的精度,可用于工程实践。     

高速空间并联式坐标测量机动力学优化设计

为了改善高速空间并联式坐标测量机的动力学性能,将虚拟样机技术应用于该测量机的弹性动力学优化设计中。协同利用CAD、CAE和可视化虚拟样机技术,建立高速空间并联式坐标测量机的刚柔耦合虚拟样机,分别考察动平台质量与驱动杆轴径的变化对测量机运动输出误差及驱动杆最大动应力等动力学行为的影响规律,并据此对这些参数进行优化设计,得到测量机动平台质量为80.85 kg,驱动杆轴径为44 mm。仿真结果表明,经过优化设计,测量机驱动杆最大动应力降为17.5 MPa,运动输出误差也明显小于优化设计前,测量机的动力学特性得到明显改善。     

基于电子万能试验机的加强筋地膜力学性能研究

确定加强筋地膜设计思路,采用电子万能试验机对加强筋地膜、普通地膜、加强筋的破坏载荷、拉伸强度、屈服载荷、断裂载荷、断裂变形等进行对比分析。采用最小二乘法对加强筋地膜的破坏载荷和断裂载荷进行曲线拟合,运用Origin Pro.v8.5.1对数据进行处理。研究表明,加强筋地膜研制成功促进了农业生产,提高残膜回收率,有效地减少农田白色污染。     

三坐标测量机的综合精度分析

在机械加工过程中,想要把一个零件加工到它的精确尺寸是不现实的,需要有相应的检测手段来检测和控制工件的误差．由此产生了各种各样的检测方法和检测设备,而检测系统本身的精度直接影响着被测工件的精度。考虑到三坐标测量机的导轨直线度误差、直角误差、温度误差以及非刚体误差同时存在,通过概率统计的方法对三坐标测最机的综合精度进行分析。     

基于机器视觉的茶陇识别与采茶机导航方法

为提高机器采摘茶叶整体质量及采摘效率,提出一种基于机器视觉的机采茶陇识别与采茶机导航的方法。在采茶机器的前方配置摄像头用于获取待采摘茶陇的视频图像,对安装在采茶机上的摄像机内外参数进行离线标定;对茶陇的视频图像用高斯滤波、颜色坐标系转换、局部OTSU多阈值法图像分割、最小二乘法直线拟合等算法进行处理,提取出茶陇的左右边缘线;根据标定结果计算出茶陇中心线,并在驾驶座的显示屏上标识出目前采茶机的采摘状态,包括茶陇中心线和采茶机的偏移情况,提示驾驶员根据识别结果进行适当调整。实验结果表明,提出的基于机器视觉的机采茶陇识别及采茶机导航的方法能有效解决目前机采茶叶老嫩茶叶一刀切下的弊端,为完全自动化采摘奠定了基础。     

基于机器视觉的嫁接用苗识别研究

设施农业自动化的实现有赖于对作业对象的正确识别.为此,引进了机器视觉技术,设计了视觉软件程序,快速分选出满足嫁接要求的幼苗,并向控制器输送数据,保证后续机构对苗的分选与移栽的顺利进行.结果表明:在保证拍照位置精度和选取到适当的定位模型的前提下,能够准确地识别并测量出幼苗的茎粗、茎高和子叶与水平方向的偏转角.     

基于机器视觉的荞麦剥壳性能参数在线检测方法

针对荞麦剥壳时不能随原料种类变化而适时调整砂盘间隙和转速的问题,提出一种基于机器视觉的荞麦剥壳性能参数在线检测方法,为荞麦剥壳机自适应最优控制提供数据反馈。采集快速滑落的荞麦剥出物图像,使用带二阶拉普拉斯修正项的边缘自适应插值算法对图像插值重建;对重建的浅蓝色背景荞麦剥出物图像N(B-R)灰度变换之后进行背景分割;生成距离骨架图像并对其邻域极大值滤波提取种子点,使用分水岭算法对种子点标记后的距离图像进行粘连分割;采用交互式方法标注已粘连分割的荞麦籽粒,然后使用已标注的荞麦籽粒训练BP神经网络。在线试验中,处理和识别一幅包含897个籽粒的1 824像素×1 368像素图像耗时4. 79 s。未剥壳荞麦、整米和碎米的正确识别率分别为99. 7%、97. 2%和92. 6%。结果表明,本文在线检测方法得到的出米率能够反映荞麦剥壳机组的剥壳性能,可为荞麦剥壳加工的自适应最优控制和智能化提供有效基础数据。     

基于最小二乘支持向量机模型预测田面糙率

田面糙率是影响地面灌溉质量的重要参数。基于最小二乘支持向量机建立了两类4个田面糙率预测模型,并进行了验证。结果表明第一类模型预测值(即作物地采用LSSVM-N-I3、裸地采用LSSVM-N-I1,翻耕地采用LSSVM-N-I2)相对误差最大值为9.7%;第二类模型预测值(即LSSVM-N-II模型)相对误差最大值为10.5%,由此可见两类模型都具有较高的预测精度,可以用于田面糙率的预测。     

基于绝对节点坐标法的空间并联机构刚柔耦合动力学建模

为研究柔性杆件对空间并联机构动力特性的影响,以具有结构冗余的3-RRPaR空间并联机构为研究对象,提出建立冗余空间并联机构刚柔耦合动力学模型的通用方法.基于绝对节点坐标法建立了三维二节点梁单元模型,分析了机构的结构特征,利用拉格朗日乘子法推导了机构的刚柔耦合动力学方程,采用广义α方法在Matlab中对其动力学方程进行数...