工业机器人的绝对定位误差模型及其补偿算法

工业机器人重复定位精度高而绝对定位精度低。为了提高工业机器人的绝对定位精度,提出一种绝对定位误差模型。基于该模型,利用激光跟踪仪和最小二乘法辨识出所需参数,并对误差进行补偿修正。最后,将这种方法应用在KUKA KR150-2机器人上进行测量和补偿。实验结果显示:平均绝对定位精度由补偿前的1.321mm变为补偿后的0.183mm,从而表明该方法的有效性。     

最小二乘支持向量回归机在可靠性分析中的应用(英文)

经典的响应面方法作为回归方法来模拟可靠性设计中的状态变量和基本变量之间的函数关系,用以解决直接数值模拟方法计算量大的问题。这类算法已经成功解决了一些隐式功能函数的可靠性分析问题,但它依据的"经验风险最小"原则影响了它的使用范围。基于"结构风险最小化"的支持向量回归机方法具有良好的小样本学习性能和泛化能立,比传统的回归方法具有优越性。但支持向量回归机方法对大样本的可靠性问题在时间和空间上开销巨大。为了克服这一不足,本文将最小二乘支持向量回归机引入到可靠性分析中。算例结果表明:基于最小二乘支持向量回归机的可靠性方法计算得到结果精度较高,在计算耗时上远小于支持向量回归机的可靠性方法,因此在工程应用上具有一定价值。     

基于广义正则化最小二乘的天基测向初定轨

传统天基测向初定轨的不足,主要是由于观测数据存在系统误差和观测方程组的系数矩阵病态或不可逆。文章建立观测方程的半参数回归模型,提出基于补偿最小二乘估计和岭估计的广义正则化最小二乘估计,推导了估计公式,并证明了相关统计性质。引入选主列Givens-QR分解算法,提高观测方程求解效率和数值计算稳定性。仿真结果表明:该方法应用于天基测向初定轨可行,可以提高定轨精度和解算成功率。     

基于截断最小二乘和半正定规划的空间非合作目标相对位姿估计

面向空间在轨服务、碎片清除重大应用需求,围绕空间光场复杂、空间目标尺度变化及相对姿态与位置强耦合等难题,提出一种基于截断最小二乘与半正定规划的空间非合作目标相对位姿估计方法。基于TOF相机,首先进行体素下采样,提取快速点特征直方图（Fast Point Feature Histograms, FPFH）特征,考虑目标的局部几何结构尺寸,计算两组FPFH特征的相似度并预测特征之间的对应关系,采用截断最小二乘和半正定规划方法对姿态、位置进行解耦,实现空间非合作目标相对位姿估计。使用非合作目标的3D模型进行仿真验证,仿真结果表明：该方法在三种不同高斯噪声强度下具有较好的估计特性,为后续的工程应用及在轨任务实施提供理论与技术支撑。     

多变量自回归模型的快速辨识方法

本文提出了多变量AR(Autoregressive)模型建模的快速算法,该算法采用解超定矩阵的最小二乘方法,并利用正交变换技术,从而避免了最小二乘估计中矩阵求逆的病态问题,保证了数值计算的稳定性。还介绍了一种可转化为单变量建模的多变量AR模型,它可以直接利用单变量建模模块。一般情况下,可将序列进行典则分解。最后简要列出了有关结论。     

最小二乘和奇异值分解法在边界元法中的应用

采用最小二乘与奇异值分解结合的方法，给出求解系数矩阵不满秩的线性代数方程组的数值方法，进而将此方法应用于边界无法中，处理给定外力的第一边值问题，特别地用于处理给定外力的三维裂纹问题。此外，本文还给出求解三维有限体裂纹问题的超奇异积分方程组，并使用有限部积分与边界元法为其建立了数值法。最后计算了若于典型例子的应力强度因子，数值结果与现有文献的相比，符合很好。     

基于最小二乘递推估计的GPS定位算法

首先从理论上证明了几何精度因子随卫星数目的增加而减小.然后提出了基于现有软件的几何精度因子和定位解的递推算法.该算法从剩余的可见卫星中选取使GDOP₅达到最小的第五颗星,利用这颗卫星提供的定位信息对四星定位解进行修正.最后给出了第五颗星的选择方法,算法的目的是以最小的计算量换取定位精度的有效提高.     

压电式快速反射镜系统建模与传递函数辨识

为在高精度跟瞄系统中对压电式快速反射镜(PFSM)实现稳定、精确的控制,构建了PFSM系统的传递函数模型,并结合实测的PFSM系统幅频和相频响应特性,使用非线性最小二乘曲线拟合法,针对不同频率特性进行分段拟合,得到了精确的PFSM系统传递函数。与实测结果相比,在中低频段,幅度辨识误差在0.1 dB以内,相位辨识误差小于1°。由此设计的双二阶滤波器和经典比例积分(PI)相结合的控制算法有效降低了机械谐振的影响,使系统的幅值裕度提高了10.94 dB,相位裕度提高了47.2°,开环截止频率提高了181 Hz。结果表明:通过理论推导建立的PFSM模型是合理的,辨识方法具有可行性,且精度很高,为PFSM系统的复杂控制器设计提供了依据。     

三轴磁通门传感器误差校正方法

三轴磁通门传感器在军事和民用领域应用广泛,但由于其存在三轴非正交、零偏和标度系数不一致的问题,导致其存在转向差,影响了其磁测精度。首先,分析了转向差的产生机理,建立了误差模型,通过最小二乘法估算出了误差参数,进而对磁测数据进行了转向差校正。仿真计算表明,该算法对误差参数估算准确,对磁场分量和总场模值均有较好的校正效果,证明了算法的有效性。在磁场测量实验中,利用该算法估算出了传感器的误差参数,并对实测磁场数据进行了校正。校正后,数据的转向差得到了明显抑制,提高了三轴磁通门传感器的测量精度。     

面向飞机装配的机器人定位误差和残差补偿

工业机器人由于其高柔性和低成本而被越来越多地应用到飞机自动钻铆系统中,使用精度补偿有效地提高机器人的绝对定位精度是保证产品质量的关键,为进一步提高机器人末端定位精度,提出了基于误差相似度的残差补偿方法。首先使用基于运动学参数标定的方法辨识出机器人的几何参数误差,再利用基于误差相似度的方法对残余误差进行估计,实现对机器人的误差和残差的补偿。以工业机器人KUKA KR-30 HA为对象所进行的试验验证表明,机器人的绝对定位精度平均值由补偿前的0.879mm经过定位误差补偿后提高到0.194mm,经过残差补偿后进一步提高到0.141mm,经过定位误差和残差补偿后的机器人最大误差由1.492mm降低为0.296mm,最大绝对定位精度误差降低了80.16%。该方法能有效地补偿参数辨识后遗留的残差,进一步提高机器人的定位精度。