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1.
以农业车辆或者采矿装备等移动目标为对象,以实现移动目标在未知环境中自主运动为目的,进行了基于三轴加速度和陀螺仪的移动目标位姿同步跟踪研究。首先建立移动目标运动学模型,探寻姿态角与位置解算的耦合规律,利用加速度和角加速度进行位姿导航参数计算,并在搭建的定位原型系统上对所提定位定姿算法进行验证。实验结果表明,静态测试时横滚角φ、俯仰角β及偏航角θ的误差分别为0.33°、0.26°和0.38°,动态测试时姿态角跟踪误差分别为1.01°、0.64°和0.83°;静态测试时三维加速度下的平均位置误差分别为0.76、0.52和0.56 m,利用零速校正消除了运行时的累计误差,能够对移动目标运动轨迹进行有效跟踪。 相似文献
2.
基于MEMS陀螺仪的农机转向轮角测量方法 总被引：1，自引：0，他引：1
《中国农机化学报》2020,(4)
针对传统连杆式轮角传感器安装困难,提出双MEMS陀螺仪轮角测量方法测量农机转向轮角。设计Kalman滤波器消除陀螺仪零偏、随机漂移和角度积分累积误差,实时反馈校正轮角测量值,实现农机转向轮角的精准测量。验证试验结果表明Kalman滤波器的校正效果良好,双MEMS陀螺仪测量转向轮角方法可行。对比试验结果表明,该方法转向轮角测量精度与传统轮角传感器测量精度相当,2.5 m和1.5 m上线距离均方根误差分别为0.26°和0.21°;动态响应性能略逊于传统角度传感器性能,分别采用本文方法和轮角传感器进行导航,拖拉机偏离目标航线2.5 m时上线时间分别为17.9 s和15 s,偏离目标航线1.5 m时上线时间分别为16.2 s和14.2 s。两组试验结果表明,本文提出的双MEMS陀螺仪转向轮角测量方法具有较好的测量精度,适用于农机转向轮角测量,满足导航作业的需求,能够替代传统的连杆式绝对轮角传感器。 相似文献
3.
基于CPF-EKF算法的大载荷植保无人机姿态解算方法 总被引：1，自引：0，他引：1
为了解决传统人工喷洒农药的不足,更高效地进行病虫害的防治,设计了基于八轴十六旋翼无人机的农药喷洒系统,实现了农药的机载喷洒功能。使用共轴双桨和旋翼模块的倾斜配置,对八轴多旋翼无人机进行结构改进,提高了系统的安全性与可靠性。整个系统满载10 kg,喷洒飞行速度可到达5 m/s,飞行时间超过10 min。针对传统扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman filter,EKF)姿态解算方法无法满足大载荷无人机强振动条件下的工作要求,导致姿态角解算精度不高,并且容易导致姿态角发散的问题,提出了基于20维状态量的CPF-EKF算法,额外引入了陀螺仪、加速度计和磁力计偏置误差作为状态量,使三轴姿态角的最优估计值更加准确,并且引入互补滤波(Complement filter,CPF)检测模块,当检测到EKF有发散趋势时,对EKF进行复位,从而简单高效地避免了EKF发散。采用实际飞行数据对算法进行验证,静态试验表明,该算法滚转角和俯仰角精度为±0.05°,偏航角精度为±0.2°。动态试验中以MTi传感器输出为参考,CPF-EKF在姿态解算过程中出现复位,三轴姿态角准确跟踪并未发散,并且动态精度与MTi相当,滚转角、俯仰角精度为±0.1°,偏航角精度为±0.5°,并且算法具有良好的实时性,证明了该算法的有效性。 相似文献
4.
荷重开度一体式传感器安装在电动机输出轴与启闭机的动力输入轴之间,可以输出包括启闭机实际负载引起的总力矩及用于开度检测的计数脉冲等电信号,同时起到联轴器的作用。通过次级旋转的变压器耦合及光电耦合方法分别实现了传感器内部旋转电路的供电及总力矩与开度脉冲等电信号的非接触传输。为了从一体式传感器输出的总力矩信号中获取启闭机的实际负载,荷重检测分为2个阶段,首先利用灰色关联校正环节对传感器内部弹性轴所受总力矩对应的模数转换(ADC)输出值进行校正,将获得的趋于稳定的ADC校正值作为第1阶段实际输出值,并将该输出值作为输入变量,在第2阶段,分别利用最小二乘支持向量回归(LS-SVR)和偏最小二乘回归(PLSR)方法实现对启闭机负载的回归预测,再通过灰色关联校正环节对该负载预测值进行校正得到最终的启闭机实际负载。试验结果表明,结合灰色关联校正方法,采用LS-SVR的启闭机实际负载回归误差在±0.6%范围内,利用PLSR的启闭机负载回归误差在±1%范围内。同时,由于荷重开度一体式传感器与电动机输出轴直接连接,在启闭机升降过程中,输出的开度计数脉冲数增加,提高了开度检测分辨率,实际开度分辨率远小于1 mm。 相似文献
5.
作为轮式拖拉机的重要动力输出机构,动力输出轴能够为各种类型的配套农机具提供动力。针对动力输出轴在旋耕作业中易断裂的问题,对传动系统中影响输出轴受载的因素进行研究。首先对万向节传动结构进行分析,构建万向节Ⅲ轴的工作摆角与动力输出轴的阻力扭矩之间的解析关系,并利用MATLAB进行仿真分析。然后基于TRIZ理论,以减小摆角为目标,应用物-场模型设计出一种新型的旋耕机机构,并利用ADAMS和EDEM进行新机构与原机构的对比仿真试验,结果表明摆角极值由8.42°减小至3.29°,平均值由5.23°减小至1.62°,阻力扭矩放大系数的平均值由0.55减小至0.36,有效地减少动力输出轴上的载荷,提高动力输出轴的使用寿命。该研究结果能够为同类问题提供解决思路和技术支持。 相似文献
6.
滑移型三叉式联轴器运动学建模 总被引：1，自引：0，他引：1
为了解滑移型三叉式联轴器的运动学特性,建立了其运动学模型:应用坐标变换技术,建立输入输出轴转角之间的关系及滑杆对于输入轴和三叉的相对位移表达式;运用输入输出轴两轴线的向量叉积求出了联轴器夹角方程式.结果表明:输出角误差、输出轴角速度误差、滑杆相对于输入轴和三叉的相对位移及联轴器夹角都具有周期性并相似于正弦曲线;输出角误差、输出轴角速度误差和联轴器夹角都3倍于输入轴频率,而滑杆对输入轴和三叉的相对位移则分别等于和2倍于输入轴频率.数值结果与相关文献一致性较好证明了所建模型的有效性. 相似文献
7.
基于双GNSS天线及单陀螺的车轮转角测量系统 总被引：5，自引：0，他引：5
针对农业机械自动导航中,传统绝对角度传感器连接件多、安装复杂且容易出现故障,而陀螺测量前轮转角虽然安装容易,但陀螺零偏等仪器误差造成测量误差随时间累积的问题,提出了基于双GNSS天线和单轴MEMS陀螺组合测角系统,该系统通过双GNSS天线解算的航向角、速度等信息计算观测量,通过卡尔曼滤波器对陀螺计算的角度进行实时校正,提高了车轮转角的测量精度。实车试验结果表明,该系统具有较好的合理性和准确性,车轮转角测量结果与绝对角度传感器输出结果比较:直线试验误差在0.5°以内,曲线试验误差在1°以内,满足了农业机械自动导航的测角精度要求。 相似文献
8.
直线电机驱动的六自由度并联机构可以实现高精度宽频带运动,在惯性单元校准、振动测试等领域具有广阔的应用前景。为了减小直线电机驱动对六自由度并联机构造成的幅值衰减问题,对机构进行动力学前馈控制分析。首先利用牛顿-欧拉法建立并联机构的动力学模型,简化动力学方程获得机构驱动力关系,在实验平台上进行实验,验证动力学模型准确性。利用传统运动学控制系统,结合动力学模型,设计一种动力学前馈控制方法,降低给定轨迹运动误差。实验结果表明,直线电机驱动的六自由度并联机构增加动力学前馈控制后,在沿X、Y、Z轴进行单自由度正弦运动时,运动误差分别下降55.5%、54.2%、59.8%。 相似文献
9.
基于EDEM的青稞接触参数仿真标定 总被引：1，自引：0，他引：1
针对青稞品种多样,且部分接触参数难以直接测量的问题,本研究以青稞的休止角为响应值,对青稞的接触参数进行标定。采用响应面法:通过Plackett-Burman试验对青稞的8个离散元仿真参数进行筛选,得到对青稞休止角有显著性影响的三个因素:青稞—青稞的静摩擦系数、青稞—青稞的滚动摩擦系数、青稞—pla平板的静摩擦因数;通过最陡爬坡试验确定三个显著因素的最优取值范围;在此基础上进行Box-Behnken试验,建立休止角与显著性参数的二阶回归模型,并对方程进行优化,求得显著性参数的最优参数值:青稞—青稞的静摩擦系数0.19、青稞—青稞的滚动摩擦系数0.01、青稞与pla平板的静摩擦因数0.43。最后进行仿真验证试验,结果表明仿真试验所得休止角与实际休止角值误差为0.64%,误差很小表明仿真标定的参数是可信的,可以为今后的青稞排种器的研究提供参考。 相似文献
10.
拖拉机自动驾驶转向轮角检测方法 总被引：2，自引：0，他引：2
以雷沃M904-D型轮式拖拉机为研究平台,采用WYH-3型无触点角度传感器,研究了轮式拖拉机转向轮角的标定和检测方法。介绍了拖拉机转向轮角度传感器的安装方法;采用带标度的转盘标定了角度传感器与拖拉机转向轮角之间的关系,标定结果表明,两者线性关系显著,相关系数超过0. 99。对轮角测试中存在的误差进行分析,提出基于最小二乘原理的转向轮角零位偏差估计方法,以估计车轮相对零位偏差。路径跟踪试验结果表明,其横向跟踪偏差的绝对值极值为2. 74 cm,偏差绝对值的平均值为0. 49 cm,标准差为0. 58 cm。提出的轮式拖拉机转向轮角测量模型在路径跟踪控制应用中表现出较好的效果,验证了转向轮角测试方案的可行性与准确性。 相似文献