用神经网络方法标定激光平场扫描系统

在激光快速成型机中，激光扫描精度直接影响到成型精度．在基于检流计扫描器的后物镜平场扫描系统中，输出平面的笛卡尔坐标系与扫描器的球面坐标系之间进而与控制两路扫描镜的电压数字量之间存在着非线性映射关系．在理想情况下，这种映射关系是已知的，但在实际上，由于很多因素的影响，若按理想关系映射，会产生较大的非线性扫描误差．采用神经网络方法对激光扫描系统进行全场标定补偿，显著提高了扫描系统的扫描精度．     

激光快速成型系统的误差分析与校正

为进一步完善激光快速成型工艺,并提高快速成型技术的制造精度,对立体成型技术中广泛使用的振镜扫描系统进行了理论分析,提出并实践了一种新的校正算法.该算法用理论数据与激光束在相应点的实际数据进行比对,制成校正表,按插值算法校正实际的枕形畸变及其它误差.这种算法适用于使用振镜实现二维扫描的系统,能对应用这种原理工作的激光成型设备进行现场校正,并且能完全满足规定精度.     

嵌入式数控机床位置精度评定及误差补偿系统

提出一种低成本基于步距规的误差补偿系统，该系统可以实现普通精度级数控机床位置精度评定，并通过软件自动修改误差补偿表，使机床精度得以强化．运用该系统可使机床各轴定位精度从0．150～0．400mm升级到0．030-0．050mm，螺距反向间隙从0．020-0．040mm升级到0．005-0．009mm．     

空间统计方法在自由曲面加工误差分解中的应用

为了便于对自由曲面的加工误差进行分析,应用空间统计方法分析加工误差数据,将构成加工误差的系统误差和随机误差这两部分分解出来。该方法首先对加工误差进行空间统计分析,判断加工误差的空间自相关性,然后构造基于B样条曲面的确定性曲面回归模型,计算各个测点的残差后对该回归模型进行充分性分析,将服从空间独立分布的残差作为分解后的随机误差,进而得到系统误差。针对一个自由曲面进行仿真验证。结果表明,该误差分解方法精确、有效。再对上述自由曲面进行数控加工,并获得该工艺系统的系统误差,根据该系统误差进行补偿加工,显著提高了零件的加工精度。      

嫦娥三号激光三维成像系统全链路误差分析与仿真

针对嫦娥三号激光三维成像系统的单脉冲激光发射、多元探测器并行接收的二维振镜摆扫复杂结构的误差分析与控制问题,提出一种多元激光成像系统的全链路误差分析与仿真方法,建立了测距链路系统性误差因素、测距链路偶然性误差因素和振镜测角链路等成像全链路的误差模型.同时针对嫦娥工程激光精避障探测20 cm的测距精度要求,实现了其成像链路中系统误差参数项和随机误差参数项对成像质量影响的仿真与误差分解.结果表明,测距固定延时误差、振镜编码器误差、视准轴误差和水平轴误差等因素是影响激光三维成像精度的主要系统因素,并对不同误差因素提出了有效的控制方法.     

激光陀螺捷联惯性导航系统中惯性器件误差补偿技术

为了提高激光捷联惯性导航系统的导航精度，对惯性器件误差进行了原理上的分析和说明，并针对由国内某型激光陀螺构成的惯性测量器件进行了误差分析，在此基础上建立了误差补偿的精确数学模型，提出了一种简易的且具有较高精度的误差模型参数静态标定方法，给出了计算误差模型参数的数学推导过程和解析表达式。分析结果表明，惯导系统误差主要由惯性器件测量误差引起，为了有效补偿惯导系统的系统误差，必须针对具体的惯性器件进行误差补偿，实际测试结果证明，该计算方法精度较高，可以有效提高惯导精度。     

激光振镜扫描系统的快速软件校正算法研究

针对激光振镜扫描系统的图形畸变，根据由成像系统引起的几何畸变的后验校正法提出一种二次曲线校正模型．对于图形中每一条发生几何畸变后的直线，用二次曲线在水平和竖直方向去拟合，然后求得反变化的校正函数来校正图形的畸变，从而获得了一种准确快速的校正算法．该算法先拟合像场平面中最大边界直线发生畸变后的曲线，再求它的畸变量，并按比例求得像场中其他直线的畸变量．该算法的校正函数比从振镜扫描系统几何畸变公式导出的校正函数简单、实用，所用时间少．     

一种新的线扫描快速成型工艺方法

一种新的线扫描选择性激光烧结快速成型(SLSRP)方法可以提高对大工件的加工质量．它与一般振镜点扫描完全不同．它使用柱面透镜组将CO2激光器输出的圆光束改变为扇形光束,从点(0．14mm)到最大线长(40mm)实现无级变长以适应烧结层面的几何形状．保证不同长度激光线上的功率密度恒定并满足在30mm／s的扫描速度下对各种有机粉末材料进行有效烧结．应用实践证明这种线扫描工艺的加工质量尤其是对大工件的加工质量优于振镜点扫描的工艺方法,可以很大地扩展SLS RP工艺的应用范围．     

一种新的线扫描快速成型工艺方法(英文)

一种新的线扫描选择性激光烧结快速成型 (SLSRP)方法可以提高对大工件的加工质量 .它与一般振镜点扫描完全不同 .它使用柱面透镜组将CO2 激光器输出的圆光束改变为扇形光束 ,从点 ( 0 .1 4mm)到最大线长 ( 40mm)实现无级变长以适应烧结层面的几何形状 .保证不同长度激光线上的功率密度恒定并满足在 3 0mm/s的扫描速度下对各种有机粉末材料进行有效烧结 .应用实践证明这种线扫描工艺的加工质量尤其是对大工件的加工质量优于振镜点扫描的工艺方法 ,可以很大地扩展SLSRP工艺的应用范围     

提高激光干涉测量系统精度的方法与途径

激光干涉系统的测量精度会受到系统本身机械结构及光学元件布局的影响，因此采用了耦合差动干涉的方法，使影响测量精度的各种因素尽量由干涉系统自身予以消除，提高了干涉仪的分辨率和稳定性．利用以Heydemann修正模型为基础的误差补偿方法，对干涉信号中存在的非正交误差、不等幅误差及直流电平漂移误差进行了修正．根据多点拟合的原理，提出了减小运算量的新算法．设计了以C8051F005单片机为核心的电路补偿模块，实现了以上3种误差的实时补偿．实验结果表明：通过采取以上措施，该干涉测量系统在10mm的测量范围内取得了10～12nm的测量精度．     

基于粒子群优化的BP神经网络模型参考自适应控制系统

将粒子群优化的BP神经网络作为模型,参考自适应控制系统的控制器,把参考模型输出与系统实际输出的均方误差作为PSO-BP神经网络的适应函数,通过PSO算法强大的搜索性能使自适应控制系统的均方误差最小化.仿真实例结果表明,基于粒子群优化算法的BP神经网络自适应控制系统收敛快、精度高,有较好的网络的泛化和适应能力,能够很好地控制系统的输出跟随参考模型的输出.     

基于离子电流的汽油HCCI发动机燃烧相位传感方法

为了实现HCCI发动机闭环反馈控制,提出了一种采用递归神经网络算法在线检测燃烧相位CA10和CA50的方法.该方法首先提取每个循环的离子电流信号曲线的峰值位置、始点位置、终点位置和拐点位置,将这4个特征信息、发动机转速及4个控制参数进行归一化处理,输入到Elman神经网络,然后计算出燃烧相位CA10或CA50.以基于全可变气门机构的汽油HCCI发动机为对象,选取了台架试验中6个典型的HCCI动态变负荷过程数据作为训练样本,以转速为2 000 r/min和2 500 r/min下的2个动态变负荷数据为测试样本.测试结果标明,该方法对HCCI动态过程的燃烧相位CA10预测误差小于0.8oCA,对CA50预测误差小于0.9oCA;该方法与BP网络和RBF网络相比,具有更低的误差和更强的泛化能力.     

基于改进Elman神经网络的非线性预测控制

为了提高非线性预测控制中预测模型的精度,提出一种基于递归神经网络建模的预测控制方案.采用改进Elman神经网络在线建立预测模型,用递推最小二乘法在线修改神经网络权值,并引入误差补偿环节,从而达到改善预测模型精度的目的,使控制系统的控制性能得到提高.仿真实验表明了该方法的有效性.     

压力传感系统精度损失诊断

基于全系统动态精度理论和误差分解与溯源理论,提出了动态测试系统精度损失诊断理论.用神经网络的方法对压力传感系统的精度损失进行诊断,得出了压力传感系统各主要结构单元的精度损失情况,并建立了精度损失函数模型.研究结果表明:运用该理论可以对特定的动态测量系统进行精度损失诊断;通过掌握系统的精度损失规律,找到系统中精度损失的主要单元,采取有效措施恢复和提高系统的测量精度.     

一种Elman回归网络的设计方法

提出了一种系统化的Elman回归网络的设计方法，这种方法利用系统的状态变量构造状态连接图，自然地将状态连接图作为模板，形成Elman回归网络。在设计过程中，减少了经验性的设计规则，给出了较系统化的设计规则。用这种方法了交流调速系统的速度控制器，给出了仿真结果。结果肜这种方法设计的控制器具有较强的稳态性和负载鲁棒性，2其过渡过程的时间响应有待进一步提高。     

基于人工蜂群算法的Elman网络板形预测

针对常规Elman网络泛化能力差的缺点,以及工业生产中对高精度板形预测模型的需要,用人工蜂群算法（ABC）代替误差反传算法训练Elman网络,建立了一个基于Elman网络的板形预测模型．神经网络的隐层节点数通过经验公式和仿真试验来确定．通过仿真验证,用人工蜂群算法训练的Elman网络在同等条件下比常规Elman网络具有更强的泛化能力,其板形预测精度更高．     

基于动态反馈神经网络的复杂系统预测控制

在分析基于动态反馈神经网络(DRNN:Dynamic Recurrent Neural Network)的模型预测控制策略的基础上,为改善Elman网络辨识高阶系统时的计算复杂性,采用具有局部动态反馈特性的Elman网络进行线性系统状态空间模型的在线辨识.基于跟踪器型性能指标的预测控制器对系统进行滚动优化,并对动态反馈神经网络逼近状态空间模型进行了证明.对过程控制装置三容系统进行了仿真研究,通过离线训练方式获得网络初值的选择.仿真结果表明,此算法能使系统的输出保持期望轨迹,并能有效处理系统本身的输入、输出约束条件.     

改进的神经网络观测器在非线性系统中的应用

为降低非线性观测器对模型精度的依赖性, 提出一种非传统的神经网络观测器设计方法。该神经网络为三层前馈网络, 采用带修正项的误差反传算法进行训练, 以保证控制的精度和权值有界, 利用神经网络识别系统的非线性部分, 并结合传统的龙伯格观测器重构系统状态; 利用Lyapunov 直接法保证基于权值误差的非观测器的稳定性, 并将该观测器应用于机器人轨迹跟踪控制中。仿真结果表明, 该方法解决了模型不确定系统状态观测问题, 适用于模型精度较低的非线性系统。     

遗传径向基函数神经网络估计纯电动汽车锂电池的荷电状态

考虑到串联的锂电池是复杂的非线性系统,并且径向基函数神经网络(RBF NN)对于解决非线性问题有较好的特性,建立了锂电池SOC估计的RBF NN模型,并提出了一种基于遗传RBF NN的电动汽车锂电池SOC估计的方法. 利用在2010年上海世博园区中运营的纯电动汽车锂电池数据对遗传RBF NN进行训练和SOC估计的实验. 实验结果表明,SOC估计的均方根误差为0.0024,提高了估计的精度.     

基于蚁群优化的Elman神经网络在故障诊断中的应用研究

指出普通Elman神经网络BP学习算法的不足,将蚁群算法和Elman神经网络相融合,采用信息素挥发因子ρ和信息素τ更新策略自动调整的自适应蚁群算法优化Elman神经网络的权阚值,并将其应用到柴油机涡轮增压系统故障诊断中.仿真实验表明,优化的Elman神经网络有较快的收敛速度和较高的故障诊断精度,可以有效地诊断柴油机涡轮增压系统的故障,能够更好地避免局部最小,实现了对柴油机涡轮增压系统故障的有效诊断.