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841.
842.
提出一种基于插值误差和斜率分析的轨迹优化自适应网格细化方法,包括节点插入算法和节点删除算法。节点插入算法分析各个离散节点的控制变量的插值误差。若插值误差较大,则在该节点周围增加节点细化网格;否则,不进行细化。节点删除算法分析各个离散节点处的控制变量斜率。若某个节点的左斜率和右斜率都为零,那么删除该节点;否则,保留该节点。采用三个典型的轨迹优化算例验证了所提出的方法的有效性和特色,并且与其它几种网格细化方法进行了对比。仿真结果表明,本文方法生成的网格规模较小,需要的网格迭代次数较少,能够快速、高精度求解非光滑轨迹优化问题。 相似文献
843.
针对使用星地双向单程测量技术实现给定场景下的地月空间高精度测量问题,建立了地月空间纳秒级星地时差解算模型与米级瞬时距离解算模型,定量分析了模型中各因素的量级,并对模型中收发时延、引力时延、定轨误差和大气延迟等多种因素引入的时差和距离估算误差进行了定量分析。仿真数据的处理结果校验了误差量级理论分析的准确性,时差估算的均方根误差优于7.6ns,瞬时距离估算均方根误差优于2.4 m。建立的模型可以对地月空间星地DOWR测量数据进行高精度处理,实现地月空间高精度时间比对,支持未来中国载人登月等任务及地月空间高精度导航技术。 相似文献
844.
利用神经网络对LF6铝合金的焊缝成形进行了建模,同时运用模糊推理的方法对神经网络的预测功能进行了扩展。首先根据实际确定焊缝的成形参数为正面熔宽、正面熔高、背面熔宽、背面熔高,焊缝成形的控制参数为对接间隙、送丝速度、焊接速度、焊接电流;采用正交试验设计的方法设计试验,使用较少的试验数据来获取焊缝成形信息。然后,进行试验,利用试验数据来对神经网络进行训练。采用BP算法对焊缝成形控制参数空间和焊缝成形参数空间进行了函数逼近,建立了BP网络模型。此模型能够对位于焊缝成形控制参数空间内的输入参数进行高精度的预测,对焊接参数进行修正以获得良好的焊缝成形,并可减少焊接试验次数。 相似文献
845.
针对典型MEMS陀螺静态误差大、 影响工程上使用的难题,提出基于时间序列模型的Kalman滤波方法.通过对典型MEMS陀螺数据进行分析,提取其趋势项,进行周期检验与相关性分析,建立时间序列模型;针对建立的时间序列模型,提出利用Kalman滤波方法,消除零位不稳定性.仿真及试验结果表明,该解算方法能够有效补偿MEMS陀螺静态误差,显著提升其静态指标. 相似文献
846.
在分析了目前所使用的导弹发时平台静态误差的AR(1)估计方法之不足后,提出了均估估计方法,以及这两种方法的改进型。计算结果表明均值估计及其方法以提高精度近40%,在导弹发射前的平台误差补偿中使用这一方法效果会更好。 相似文献
847.
介绍了具有三维位置检测功能的三自由度永磁球形电机工作原理及其运动控制方法.结合球电机结构特性,基于XYZ 欧拉角和拉格朗日方程建立了球电机运动学及动力学模型.为了解决动力学模型建模误差、摩擦力和外界干扰等对球电机工作性能的影响,设计了神经网络逼近模型,并将其应用于球电机的控制之中.仿真结果表明这种控制方法与传统方法相比可以有效提高球电机的抗干扰能力,在建模误差比较大的情况下仍可以保证球电机的运动精度,其结果可以为进一步的球电机精密运动控制理论研究和实验方案设计提供借鉴和参考. 相似文献
848.
针对野外复杂环境下的无人车自主导航需要,建立了一种基于多源融合定位、语义建图与运动规划的智能导航系统.首先,针对IMU、轮式里程计、视觉SLAM与激光雷达SLAM等测量子系统,设计了误差状态扩展卡尔曼滤波器进行融合定位.其次,基于改进的CNN语义分割网络生成环境的语义图像,与3D激光雷达点云融合,并使用最大概率更新算法构建语义3D地图.接着,在语义和几何信息投影获得可通行性代价的基础上,提出了一种语义动态窗口的局部路径规划方法.最后,将以上感知、定位与规划方法整合成完整的智能导航系统,在城市与野外典型场景的测试中,相对定位误差小于0.4%D,具备一定的韧性导航定位和智能感知规划能力. 相似文献
849.
提出了一种旁置式的大型齿轮测量装置,分析了影响该装置测量精度的主要误差来源及其特性,给出了一种处理多因素耦合影响的灰色动态预报方法.首先,基于测量装置特性,对影响齿形误差测量精度的误差源进行分析和标定,计算出各误差源的灵敏度系数;然后对测得的有限误差数据进行再抽样及灰色生成,分别计算出在每次测量中各影响因素对测量结果的作用大小,之后按照误差合成方法生成误差源耦合作用结果;最后,通过在测量结果中去除耦合作用进而提高大型齿轮齿形误差测量精度.与测量精度为0.5μm的三坐标测量机进行对比测量,结果表明所提出测量装置能满足3级精度以上的大型齿轮齿形误差检测需求. 相似文献
850.
简述了磁悬浮支承系统的原理和简化的线性化模型,以及基于该简化模型和线性控制理论的控制系统原理、主要组成,并阐述了这种基于简化模型和线性控制理论的磁悬浮支承系统性能极限性.在此基础上,采用非线性递归神经网络对磁悬浮支承系统进行建模与控制,并针对实际应用中神经网络的学习问题进行了讨论.避免了磁悬浮系统的非线性和不确定性等因素对系统性能影响,并具有较强鲁棒性,大大提高了磁悬浮系统的性能. 相似文献