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分析了激光三角法测距的位移以及包括入射倾角在内的被测表面特性等误差影响因素;用高精度激光干涉仪和正弦规对激光位移传感器进行校对试验,并用支持向量机学习方法建立了误差补偿模型;基于激光位移传感器方法和机器学习误差预测模型,使用PyQt设计并实现了激光检测误差补偿系统。应用表明,激光检测误差补偿系统可以有效地减少激光位移传感器的测量误差。 相似文献
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栽培基质pH值是设施园艺中重要的生产过程信息之一。针对栽培基质pH值在线检测误差大、结果易受基质含水率和基质成分影响的问题,基于超亲水pH传感器,以泥炭、蛭石基质为原料,以配置的不同质量比和不同含水率的栽培基质为试验对象,开展了栽培基质超亲水pH传感器pH值测量试验研究。结果发现：栽培基质的质量含水率(θm)降低会引起超亲水pH传感器的pH值测量值线性降低和pH值测量误差线性增加,其测量误差绝对值最大为0.81,显著低于锑电极pH传感器(测量误差绝对值最大为2.15);超亲水pH传感器的测量误差受混合基质中泥炭、蛭石质量比的影响相对较小,由基质成分变化导致的测量误差最大变化为0.23,显著低于锑电极pH传感器(最大变化为1.10)。在此基础上建立了栽培基质超亲水pH传感器的测量误差补偿模型,并在采集的栽培基质中进行了应用试验;补偿前测量误差绝对值最大为0.32,补偿后降为0.18,测量误差进一步降低,验证了超亲水pH传感器及其测量误差补偿模型的有效性。研究结果为实现栽培基质pH值快速、准确在线检测奠定了基础。 相似文献
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对提出的一种半对称三平移Delta-CU并联机器人机构进行误差建模和实验分析。在规划执行末端运动轨迹的基础上,采用外部直接标定和修正系统输入的方法对机构的运动学误差进行补偿。在外部直接标定的过程中,为降低系数矩阵中的随机测量误差对执行末端坐标精度的影响,利用整体最小二乘法求解坐标变换参数;以误差数据为样本,通过模糊神经网络模型进行训练,并将训练好的模糊神经网络模型用于Delta-CU并联机器人机构的误差值预测。实验表明,模糊神经网络模型能够对Delta-CU并联机器人机构误差进行精准的预测,有利于提高Delta-CU并联机器人机构的补偿精度,可为Delta-CU并联机器人机构误差补偿提供参照。补偿后其绝对位置精度由1.187 mm提高到0.4 mm,重复位置精度由0.037 mm提高到0.018 mm。 相似文献
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SWR土壤湿度传感器温漂特性与补偿研究 总被引：1，自引：0，他引：1
针对基于驻波率(SWR)原理的土壤湿度传感器在长期工作中受温度影响的问题,提出基于二元回归分析法的温度补偿模型,利用最小二乘原理确定补偿模型的待定参数,对传感器进行温度补偿。从硬件电路和测量原理对SWR土壤湿度传感器的温漂特性进行研究。使用高低温交变湿热实验箱,在设定温度5～45℃范围内进行实验,测试结果表明,在温度补偿前该传感器测量土壤体积含水率的最大绝对误差范围为-2. 65%～2. 22%,其最大相对误差为29. 76%,最大均方误差为2. 211 9%。将SWR土壤湿度传感器输出值与PT100型温度传感器输出值进行数据融合,基于最小二乘优化计算的二元回归分析法得到温度补偿模型,其拟合的决定系数为0. 998。取不同温度下的实验数据进行补偿模型的验证,结果表明,SWR土壤湿度传感器进行温度补偿后,其测量结果的最大绝对误差范围为-0. 26%～0. 69%,最大相对误差不超过5. 23%,均方误差较补偿之前减小一个数量级,且最大均方误差为0. 157%。表明采用该温度补偿模型可以有效减小温度对SWR土壤湿度传感器的影响,提高其测量结果的精度和可靠性。 相似文献
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土壤含水量传感器数值测定的准确性是其应用于精准灌溉实现农业节水的前提,然而土壤温度的变化对土壤含水量传感器数值采集的偏差具有显著影响.研究的目的在于分析不同土壤温度对土壤含水量传感器测定影响,进一步提出基于XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)的土壤含水量传感器温度补偿模型,并验证和对比其预测精度.研究中分别配制土壤含水量为10％、15％、20％、25％、35％的12组梯度湿土土样基准,记录传感器在各土样中0～45℃温度变化过程的读数,并将数据集划分后用于模型训练和测试.结果表明:同一土样基准中土壤含水量传感器读数随着土壤温度的升高而增加,各土样基准类别传感器读数最大值与最小值的变幅为[3.6％,7.9％],平均读数变幅为6.25％;所提出的XGBoost土壤含水量温度校正模型能够实现对传感器土壤含水量温度影响的补偿,对测试集的均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和决定系数(R2)分别为0.013％、0.825％、1.165％和0.973.此外,与其他基于树和常用的机器学习模型对比结果显示研究提出的XGBoost温度校正模型具有最佳预测精度. 相似文献
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播种机气动式下压力控制系统设计与试验 总被引：1，自引：0，他引：1
为保证播种机适宜的压实力和稳定的播种深度,提高种子出苗品质,促进后期生长发育,针对现有下压力测量方式灵敏度低、且缺少快速有效精准控制模型的问题,提出一种基于气囊压力和仿形四连杆倾角的播种下压力控制方法。采用一阶低通滤波的轴销传感器下压力监测方式,设计了气动式下压力监控系统,包括气压驱动装置、倾角传感器、数据采集控制卡及上位机控制软件等,轴销传感器和倾角传感器分别实时测量限深轮对地下压力和仿形四连杆倾角,并反馈给上位机,经过模型计算后控制数据采集控制卡发送信号调节气压驱动装置,保证限深轮对地下压力在设定范围内。室内建模和响应测试结果表明,在不同气囊压力和四连杆倾角设置下,建立的播种下压力控制模型校正决定系数为0. 974 3,均方根误差为49. 41 N,试验验证模型预测均方根误差为39. 51 N,对播种下压力具有较好的控制准确性;在0. 1～0. 6 MPa压力设定下,气囊充气阶跃响应平均超调量3. 83%,平均稳态误差0. 005 2 MPa,平均调节时间0. 42 s,满足作业需求。田间播种深度控制性能试验结果表明,在6～10 km/h作业速度范围内,气动式下压力控制系统对播种深度具有稳定可靠的控制性能,系统播种深度合格率不小于98. 91%,特别是在10 km/h高速作业时,播种深度标准差为3. 46 mm,变异系数为6. 97%,显著优于被动弹簧式下压力调节方式。 相似文献
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机械臂连杆柔性、关节柔性等非线性变形的综合影响,导致其末端位置发生偏离而产生误差。本文以IRB1410型串联机械臂为研究对象,采用理论分析、仿真分析与实验验证相结合的方式,对机械臂末端位置误差进行分析与补偿研究。首先,建立机械臂刚柔耦合理论误差模型,并运用Newmarkβ法进行数值仿真分析;联合ANSYS和ADAMS进行刚柔耦合机械臂末端位置运动误差仿真;为了实现快速补偿,提出基于BP神经网络的伪目标点法对位置误差进行补偿,补偿后其位置误差均方根减小了68.3%,说明该方法具有较好的补偿效果;最后,自主设计并搭建了测量实验平台,采用所提算法进行了误差补偿实验,对比补偿前后距离误差,补偿后误差均方根减小了77.01%,验证了伪目标点法对柔性误差补偿的有效性。 相似文献
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为降低并联机构机械误差测量和补偿的难度,实现机构末端的精确控制,本文提出一种基于Jacobian和RBF神经网络相结合的末端误差补偿方法。以一种3-PTT并联机构为研究对象,分析机构正、逆运动学,验证数学模型的正确性。根据运动学模型解算Jacobian,分析机构约束奇异和运动奇异。为验证机构末端误差补偿方法的有效性,设置两种实验条件,分别为是否有丝杠的回程误差补偿和末端受不同负载,并通过激光跟踪仪测定末端位置。实验结果表明,使用本文的误差补偿方法后,机构末端轴向(x轴)、径向(y轴)位置误差均降低90%以上,竖直方向(z轴)位置误差均降低80%以上,证明了本文方法的有效性。 相似文献
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针对四轴卧式镗床旋转轴需测几何误差的数目不统一与完备性缺失的问题,提出了基于形状创成函数的四轴卧式镗床旋转轴PIGEs形成机理分析方法与旋转轴完备几何误差测量辨识方法。基于形状创成机理构建了卧式镗床几何误差创成函数,确定了旋转轴可通过误差补偿进行调整的最少与位置无关的几何误差(Position-independent geometric error, PIGEs)数目。建立了卧式镗床旋转轴4项PIGEs、6项与位置有关的几何误差(Position-dependent geometric error, PDGEs)、6项安装误差(Setup error, SEs)与球杆仪(Double ball bar, DBB)测量轨迹半径之间的完备性函数模型,设计了基于DBB的四轴联动Viviani曲线测量轨迹,构建了旋转轴6项PDGEs的NURBS表征与PIGEs、SEs辨识方法。开展了误差补偿对比实验验证,结果表明,利用几何误差完备性测量与辨识结果进行误差补偿,较仅单一补偿6项PDGEs可提升圆轨迹测量精度40.69%。 相似文献
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针对摩擦引起谐波驱动机器人低速运动时速度不平稳、控制精度差的问题,提出一种考虑关节摩擦影响的期望补偿鲁棒控制算法。通过对摩擦数据的频域分析,提出采用Stribeck模型+正余弦函数的形式来描述谐波驱动关节的摩擦特性。在此基础上,设计期望补偿鲁棒控制算法以处理关节摩擦和模型不确定性的影响。该算法采用前馈的方式补偿关节摩擦的影响,且前馈补偿项可采用期望轨迹数据离线计算得到,从而避免引入测量噪声,提高了实时性。根据系统中不确定性的界,设计了鲁棒控制项以保证系统的鲁棒性。采用Lyapunov理论证明闭环系统为全局一致最终有界稳定。实验结果表明,采用提出的摩擦模型与控制算法能够实现平稳的低速正弦跟踪,关节空间的平均跟踪误差在0.005°以内。 相似文献
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虚拟轴工作台机构的误差分析和补偿 总被引：6，自引：0，他引：6
为了了解机构的原始误差对运动平台输出位姿的影响,从而采取措施消除误差来提高精度,对3T-1R4自由度并联机器人机构作误差分析和补偿。在已建立的位置反解模型基础上,确定参与机构误差建模的结构参数,以全微分误差分析理论为基础,建立机构的误差模型以及误差求解算法。针对结构参数和输入运动参数等的原始误差作误差求解仿真和定量分析。充分运用误差正解和反解模型,探讨软件补偿法的工作空间补偿和关节空间补偿,提出相应的误差补偿算法。用误差补偿算法仿真了机构的误差补偿,实例说明2种误差补偿算法可靠实用。 相似文献
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工业串联机器人有着较大的几何误差,还存在着不可忽视的非几何误差,使其在高精度领域的应用受限。本文建立了一种包含几何与柔性误差的完整刚柔耦合位置误差模型,并采用基于预测残差和加权递推平均滤波算法改进的Levenberg-Marquardt算法(M-LMA)辨识耦合误差参数。为了提高测量过程的效率及可靠性,结合测量设备的检测特性与末端执行器的几何特性两种外部约束,提出了一种基于线性递减权重的粒子群算法(LDW-PSOA)的测量位姿智能选取方法。重点提出了一种局部精补偿方法,其可与标定或者全局补偿同时使用,也可直接单独使用。同时,根据机器人自身特性及加工需求,提出了一种基于预测精度与参数数量的模型择优方法,并且制定了一种多模式精度提高策略。此外,将本文所建立的模型及提出的算法集成于Matlab开发平台,实现GUI交互系统。实验结果表明,本文提出的精度提高策略不仅能以多种方式实现机器人高精度定位的性能,且具有高效可靠的测量过程。 相似文献
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针对绳索传动系统中的非线性摩擦、驱动线伸长及关节间耦合效应导致的连续体机器人控制精度较低的问题,提出了一种考虑非线性摩擦的连续体机器人误差补偿方法。基于虚功原理构建包含关节间耦合作用的连续体机器人静力学模型,分析不同预紧力、不同包角等参数对绳-轮传动系统力传递效率的影响规律,并基于改进的Capstan方程建立包含绳索弯曲刚度及非线性摩擦的力传递模型,提出一种基于力传递模型的驱动误差补偿方法,通过运动实验对所建模型及控制方法进行验证。结果表明,补偿前后连续体机器人运动控制精度得到明显提高,平均位置误差由补偿前5.94 mm降低至补偿后3.15 mm,补偿率达46.97%。 相似文献
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针对现有地表微地貌测量装置难以兼顾农业耕种作业后地表微地貌测量的精度和效率、部分测量装置单次测量覆盖区域不能满足统计要求的问题,设计了一套由激光雷达、直线导轨、便携式计算机和支架等构成的非接触式地表微地貌测量装置,开发了以STM32单片机为核心的步进电机驱动控制器,并与上位机软件形成整套采集系统,可实现激光雷达精确定位并快速获取地表三维坐标。该装置典型分辨率在激光雷达扫描方向为3. 8～10 mm,垂直扫描方向可在毫米精度范围内任意设置,测距分辨率为1 mm;测量区域覆盖面积典型值为6. 8 m~2,垂直扫描方向分辨率为10 mm时,单次测量时间低于2. 5 min。通过分析测量误差来源,建立了系统误差补偿模型,在15次均值滤波的条件下,该装置测量最大绝对误差为2. 7 mm,最大平均绝对误差为0. 9 mm。油菜机械直播后地表微地貌测量试验结果表明:利用Matlab生成的地表三维模型可以精确地重构原有地表微地貌特征,测量结果与实际地表高度变化吻合度较高;测量数据统计结果表明,固定区域内均方根高度和相关长度测量值需分别在16次和64次的等距采样下达到稳定均值,而畦沟相关评价参数也需要多组样本计算才具有统计意义。 相似文献