一种增加动基座飞行器误差分离结果稳定性的半解析方法

动基座发射飞行器存在初始误差大、初始误差和工具误差强耦合等特点,相比静基座发射,其误差分离过程更为复杂针对上述问题,提出了一种增加动基座飞行器误差分离结果稳定性的半解析方法,建立了初始定位误差、初始速度误差的解析求解模型,采用了迭代方法对初始误差和工具误差进行联合求解.通过算例对比分析半解析误差分离方法和传统误差分离方法,结果表明:半解析方法中基于遥外测视位置和速度差分离初始误差,观测数据与误差量直接对应,并结合解析方法精准高效的特点,能够有效提高动基座飞行器误差分离结果稳定性.     

基于专家系统和模糊理论的机械加工误差消减

为获取机械加工过程中误差源的误差消减措施,本文提出了基于专家系统和模糊理论的机械加工误差消减方法。该方法以专家系统为载体,总结误差消减措施知识,依靠专家系统来提供误差消减措施;针对一种误差源可采取的多种误差消减措施,基于综合模糊评价对误差消减措施进行决策,求解出最优的误差消减措施。通过实例分析,验证了该方法的可行性。     

面向轮廓精度控制的误差补偿方法

在分析了常用几种误差补偿方法的基础上,指出基于轮廓度误差的误差补偿方法的不足.从轮廓精度与位姿误差无关的特性出发,提出了一种直接面向轮廓精度控制的误差补偿方法--几何自适应误差补偿,论述了该方法的两个组成部分--轮廓匹配和误差预估,推导出效率很高的轮廓匹配公式.仿真结果表明:所提方法可以减小轮廓误差,提高轮廓精度,并能实现高精度轨迹控制.     

NC加工位置误差模型及其测量和补偿方法研究

机床误差补偿是为了达到"抵消"刀具位置的误差,消除或减少加工误差.从不追溯误差来源的角度,提出了机床加工位置误差有限元模型.这种模型建模方法简捷,既能够准确地表示机床误差及其分布,又能以简单、经济的方法加以标定.误差有限元的网格越密,该模型精度越高.为了高效标定误差有限元网格节点参数,提出了用跟踪激光干涉仪实现机床误差的直接测量方法.同时,提出了基于位置误差有限元模型的实时补偿软件设计方法,介绍了基于华中Ⅰ型数控系统的实验情况.实验证明,位置误差有限元补偿方法是一种提高数控机床精度经济而有效的方法.     

NC加工位置误差模型及其测量和补偿方法研究

机床误差补偿是为了达到“抵消“刀具位置的误差,消除或减少加工误差.从不追溯误差来源的角度,提出了机床加工位置误差有限元模型.这种模型建模方法简捷,既能够准确地表示机床误差及其分布,又能以简单、经济的方法加以标定.误差有限元的网格越密,该模型精度越高.为了高效标定误差有限元网格节点参数,提出了用跟踪激光干涉仪实现机床误差的直接测量方法.同时,提出了基于位置误差有限元模型的实时补偿软件设计方法,介绍了基于华中Ⅰ型数控系统的实验情况.实验证明,位置误差有限元补偿方法是一种提高数控机床精度经济而有效的方法.     

测控网误差分布几何特征与最小二乘平差-EMD方法

根据误差控制单纯形分析了具有误差控制的测量点集合的几何特性;通过置信区间给出了误差控制单纯形范围内确定典型集的方法;通过误差分布几何特性和EMD方法给出了GPS测控网的误差纠正方法.实验表明:误差在±15 m的三角测控网通过大约200个样本点可实现误差不超过33 cm的GPS准确定位.     

CNC 系统中空间抛物线的五坐标迭代插补法

建立了任意空间抛物线的数学模型和五坐标的编程模型,提出了空间抛物线的迭代插补方法及旋转坐标和线性坐标的插补方法,推导出速度误差、弓高误差和旋转坐标误差的误差估计公式,实例分析表明,该方法具有较小的速度误差和轨迹误差．     

机载激光对管道自主定位误差的灵敏性分析

针对机载激光对埋地天然气管道自主定位这一特殊应用背景,对其定位原理进行研究,阐述其实现方法,分析激光对管道定位精度影响的因素,介绍定位误差建模方法。以载机位姿误差为例,给出定位误差敏感误差源的辨识方法和步骤。结果表明:载机的位姿精度是影响定位精度的主要因素,俯仰角误差对地面点误差影响最大,滚转角误差对地面点误差的影响较小,地面点的定位误差几乎不受载机高度误差的影响。分析结果提高了定位误差避免和误差补偿的效率。     

龙门移动式双驱进给系统定位误差补偿方法

针对双驱进给系统结构的特性,提出了双轴定位误差建模与补偿方法.分析影响双驱进给系统定位精度的误差来源,建立基于双轴误差数据的龙门移动式双驱进给系统的速度-位置定位误差预测模型.采用开放式数控系统,提出基于交叉耦合的双驱进给系统定位误差补偿方法.在误差补偿过程中考虑双轴动态耦合特性与同步误差和单轴跟随误差耦合作用对误差补偿的影响,并进行误差补偿实验验证.实验结果表明所提出的误差补偿方法提高了龙门移动式双驱进给系统的定位精度和同步精度.     

基于球杆仪的三轴数控机床热误差检测方法

热误差是影响机床加工精度的主要误差项．为了快速检测机床自身热误差，在研究机床综合误差和球杆仪检测原理的基础上，提出了一种快速有效的检测方法——球杆仪法．通过建立三轴数控机床的几何误差和热误差的综合误差模型，提出机床的几何误差和热误差的检测及分离方法，并对影响加工精度较大的主轴与Z导轨的平行度误差、标尺热变形导致的比例误差以及滚珠丝杠变形导致的周期性误差等主要热误差项进行了球杆仪圆轨迹测试法的模拟仿真，通过进行球杆仪检测实验，测得机床空载时的主轴端热漂移误差，得到其变化规律曲线．相对于传统热误差检测法，该方法简捷有效．     

Fuzzy自学习误差补偿方法的研究与应用

针对一般开环和半闭环计算机数控系统普遍存在的位置误差和轮廓误差,提出一种新的模糊自学习误差补偿方法。该方法将位置误差及其误差变化率这两个经过模糊化的变量作为模糊推理机的输入,推理机根据一组模糊规则进行推理,并将结果作为误差补偿校正量。利用脉冲合成误差补偿法控制伺服电机运动,达到误差修正的目的。误差校正量的获取具有自学习功能,实验及应用情况表明该方法可行并有良好的效果。     

虚拟测试仪器的误差描述与修正

虚拟测试仪器在测试过程中不可避免地会产生误差,影响测试结果的精度.作者描述了虚拟测试系统的误差构成、误差传递及误差合成的方法,并对虚拟测试仪器的误差传递及合成进行研究,得出了虚拟测试仪器的误差评价体系和误差处理方法,在误差分析的基础上对误差进行修正.     

序列运算离散化过程中的误差成因及补偿

为了减少序列离散化过程导致的误差,提出几种概率补偿的方法。由误差的成因入手,分析了离散化过程的误差机理,将利用随机变量的概率分布函数离散化后所得序列,分别以修正公式、平均补偿法及比例补偿法进行补偿,推导出各种误差补偿方法下序列期望值及方差的误差估计公式。结果表明:经误差补偿后,算例中序列期望值误差下降为原误差的8%以下,而方差误差至少可降为原误差的91%。     

地图数字化数据质量控制方法

源误差、处理误差和应用误差是空间数据误差的3种类型,源误差通常远远大于处理误差,因此源误差对地图数字化数据质量显得尤为重要．在分析数据采集误差的基础上,提出了地图数字化数据质量控制方法．     

NC加工位置误差模型及其测量和补偿方法研究

机床误差补偿是为了达到“抵消”刀具位置的误差，消除或减少加工误差．从不追溯误差来源的角度，提出了机床加工位置误差有限元模型．这种模型建模方法简捷，既能够准确地表示机床误差及其分布，又能以简单、经济的方法加以标定．误差有限元的网格越密，该模型精度越高．为了高效标定误差有限元网格节点参数，提出了用跟踪激光干涉仪实现机床误差的直接测量方法．同时，提出了基于位置误差有限元模型的实时补偿软件设计方法，介绍了基于华中Ⅰ型数控系统的实验情况．实验证明，位置误差有限元补偿方法是一种提高数控机床精度经济而有效的方法。     

夹具设计和使用过程中的基准位移误差计算

定位误差分析与计算是夹具设计和使用过程中的一项重要内容,而基准位移误差△Y是定位误差的组成部分之一。在不同情况下,对基准位移误差的计算方法并不应该完全相同。本文主要以几种常见定位方法为例,分析了基准位移误差的计算方法。     

元动作装配单元误差传递模型及有效路径求解方法

在对机械产品进行"功能-运动-动作"结构化分解的基础上,将影响元动作装配单元装配精度的误差源分为零部件的形状误差、位置误差、装配位置误差和运动误差等四类误差源。引入误差链接模型作为元动作装配单元误差关联关系的基本封装单元,构建结构化误差关联模型——链接网络和链接矩阵,形象描述误差间的耦合嵌套关系。提出基于误差链接模型的装配误差传递路径求解方法,用老鼠迷宫算法搜索所有可能的误差传递路径,以装配精度最高作为判别依据,得到各误差分量的有效传递路径。以蜗杆转动元动作装配单元蜗杆轴线平行度误差有效传递路径为目标,对上述方法进行验证,结果表明该方法能够高效地搜索到所有误差传递路径,并快速获得有效传递路径。该方法的提出为整机装配过程质量预测与控制提供了理论依据。     

Stewart机器人的位姿误差分析

本文提出了一种分析Ｓｔｅｗａｒｔ机器人位姿误差的方法，即将各个关节引入的误差以及伺服定位误差对位姿误差的影响，都归算为杆件长度误差引起的位姿误差，并给出了按杆件长度误差计算位姿误差的关系式。     

序列运算离散化过程中的误差成因及补偿

为了减少序列离散化过程导致的误差,提出几种概率补偿的方法。由误差的成因入手,分析了离散化过程的误差机理,将利用随机变量的概率分布函数离散化后所得序列,分别以修正公式、平均补偿法及比例补偿法进行补偿,推导出各种误差补偿方法下序列期望值及方差的误差估计公式。结果表明:经误差补偿后,算例中序列期望值误差下降为原误差的8%以下,而方差误差至少可降为原误差的91%。     

基于误差同步预测的SVM金融时间序列预测方法

在现有支持向量机(SVM)方法的基础上提出对预测误差进行同步预测的双重预测方法,利用预测到的误差对初步预测值进行校正以提高预测精度.针对误差序列非线性、非平稳以及系统动力信息不足的特点,将经验模态分解(EMD)和支持向量机(SVM)方法结合引入误差序列的预测中.对误差序列的预测分别运用初步训练误差和测试误差对预测集合的误差进行预测,将所得到的误差序列分解为若干固有模态分量(IMF),根据各个IMF不同尺度的特点,选择不同的参数对其进行预测,最终合成原始序列的误差预测值,将所预测到的误差与初步原始序列预测值结合,得到最终的预测值.仿真结果表明该方法能够很好地解决预测滞后性和拐点误差大的缺点,相对于普通的SVM预测方法具有更好的预测精度.