一种基于遗传算法的机器人补偿学习控制方法

机器人建模的不精确性以及一些扰动的存在给机器人控制增加了相当大的难度。针时这一问题，本文以PUMA560机器人为被控对象，给出了一种PUMA560机器人动力学模型的简化形式，采用PD控制的计算力矩法，得到了机器人的闭环动态误差方程，在此基础上设计了机器人的控制器结构，提出了一种新的基于遗传算法(Genetic algorithm，GA)的机器人补偿学习控制方法。将GA与计算力矩法相结合，利用进化学习来消除机器人中不确定因素的影响，实现时机器人轨迹跟踪的良好控制。最后给出了这种控制的仿真结果，验证了该方法的有效性。     

ROPE算法在ISAR运动补偿中的应用

运动补偿是逆合成孔径雷达成像的关键。现已有许多相关算法。秩-相位估计(ROPE)是一种性能较好的相位误差估计器，正被广泛地应用于SAR图像处理。本将ROPE算法用于ISAR相位补偿，给出了具体实现的步骤，详细分析了ROPE算法在ISAR相位补偿中的性能。在ISAR数据基本符合ROPE算法模型时，ROPE算法可获得高质量的补偿效果，而且实现简单，速度快。中最后用ISAR外场实测数据比较了ROPE与其他相位补偿方法的成像结果。     

切削力误差混合补偿系统

开发了一种新型混合系统,该系统结合多个单一系统的优点,弥补了它们各自的缺点。通过实验验证了该切削力误差混合补偿系统具有好的鲁棒性和补偿效果。该切削力误差补偿系统解决了以往单一补偿系统中不能解决的电机非线性摩擦力影响和刀具热误差影响等问题。     

基于拓扑优化技术的飞机普通框设计方法研究

为了能够合理地降低飞机结构重量系数,针对飞机结构件,以普通框为研究对象,通过对“敏度阈值”的改进,提出“敏度变阈值”概念,并与“约束补偿”策略结合而形成拓扑优化算法,用于普通框的材料布局设计。以一轻型飞机的后段某一普通框为例,拓扑优化结果表明：(1)等材料设计时,刚度提高百分之四十;(2）等刚度设计时,材料用量减少百分之三十。由此可以得出：(1)基于“敏度变阈值”的拓扑优化算法用于飞机普通框改进设计是可行的和有效的;(2)给出了一种具有可操作性的设计方法,用以实现框结构“等刚度”的设计思想;(3)所给出的方法易于飞机结构设计人员接受与掌握,并且具有工程实用价值。     

基于MCA7707的智能传感器补偿系统(英文)

讨论了一种基于 MCA770 7的智能传感器补偿系统。该系统可以补偿传感器 (特别是硅压阻传感器 )温度误差的线性部分和高阶非线性部分。通过该芯片的补偿 ,可以使硅压阻式传感器的重复性误差小于 0 .2 %。该系统能够自动地记录和计算各项补偿系数 ,从而大大地简化了补偿的工作量。为了方便操作 ,系统还设计了向导式的工作界面。     

地下室无缝超长设计

利用膨胀剂配制补偿收缩砼，以降低综合温差来达到取消伸缩缝的目的。     

基于电流阈值的开关磁阻电机位置估计容错分析

在基于双电流阈值的位置估计基础上,提出了一种考虑电流传感器故障和估计误差补偿的位置估计容错技术。通过双电流阈值与脉冲电流峰值比较估计位置检索脉冲信号,利用开关磁阻电机相与相之间的独立性,利用正常相的电磁信息间接估计传感器故障相的转子位置信号。通过仿真计算得到转速对位置估计误差的影响,并提出了位置误差补偿措施。在一台12/8结构样机中进行了相关试验,试验结果表明,所提方法提高了无位置传感器技术的容错性,验证了该算法的正确性和可行性。     

保持模式下恒温晶振频率补偿方法

提出了一种恒温晶振在保持模式下输出频率的老化补偿和温度补偿方法,基于批量生产的晶振在驯服及保持阶段测试中积累的大量历史数据,建立了老化补偿和温度补偿模型,对老化特性和温度特性趋势进行了预测,计算出不同时间段及温度偏差所对应的补偿量,有针对性地进行补偿,使恒温晶振在保持模式下依然输出较高精度的频率,为系统高精度守时提供了保障。实验结果表明,该老化特性补偿和温度特性补偿方法可以显著改善晶振在保持模式下的频率漂移,目前已经应用于实际生产的晶振模块产品。     

基于深度神经网络的机器人定位误差补偿方法

工业机器人由于高效率、低成本被广泛应用于智能制造业,但较低的绝对定位精度限制了其在高精度制造领域的推广应用。为提升机器人绝对定位精度并解决传统复杂的误差建模问题,提出了一种基于深度神经网络的机器人定位误差补偿方法。首先在笛卡尔空间进行拉丁超立方采样规划,获得目标点姿态对误差的影响规律;然后建立基于遗传粒子群算法优化深度神经网络(GPSO–DNN)的定位误差预测模型,实现对误差的预测和补偿;最后为验证该方法的准确性和优越性,与其他误差补偿模型进行对比。试验结果表明,基于GPSO–DNN的定位误差补偿方法的补偿精度最高,定位误差由补偿前的1.529mm减小为0.343mm,精度提高了77.57%。该方法能有效补偿机器人定位误差,大幅提高机器人的定位精度。     

导航卫星广播星历误差特性频域分析及预报模型

广播星历误差是影响卫星导航用户定位精度的重要因素之一。文章以GPS为例,应用误差频谱分析方法对GPS广播星历在频域内的误差特性进行分析,利用频谱分析模型及其与AR的混合模型对星历误差进行预报。分析结果表明,GPS广播星历具有明显的周期变化;频谱分析模型可以发现星历误差的主要周期变化,但预报精度不高;频谱分析和AR混合模型预报精度较高,经过误差补偿后,广播星历精度在0.5m以内(1σ)。