带相关观测噪声系统的自校正观测融合Kalman滤波器

对于带有相关观测噪声、未知噪声统计、不同观测阵带有相同右因子的多传感器线性离散定常随机系统,利用相关方法,提出了噪声统计信息的在线辨识器.基于ARMA新息模型,提出了自校正加权观测融合Kalman滤波器,避免了求解Lyapunov和Riccati方程,减少了计算负担,适于实时应用.利用动态误差系统分析(DESA)方法,严格证明了提出的自校正融合滤波器以概率1或按实现收敛于相应的最优融合滤波器,即具有渐近全局最优性.一个3传感器跟踪系统的仿真例子说明其有效性.     

点云配准误差传播规律的研究

引入摄影测量影像匹配的原理,对地面3维激光扫描仪在不同测站采集点云进行配准分析,并在此基础上探讨点云配准误差传播的规律,得出点云配准误差传播的模型.通过点云配准误差实验,验证了点云配准精度与点云模型累积误差的定量关系,从而可为点云配准的质量进行评估.     

感应式电能表电能计量误差分析

本文建立了感应式电能表在正弦波以及含有谐波情况下的数学模型,并根据所建立的数学模型分析了感应式电能表计量误差产生的机理,然后利用高精度的电能表校验装备对感应式电能表作了一系列的测试,并提出了三个假设条件,运用功能强大的MATLAB软件分析了感应式电能表误差产生的几个因素对感应式电能表测量结果的影响。     

基于断面岸边系数法的河流水位流量流速面积算法研究与应用

目前河流流量计算方法多采用数值积分近似代替实际单宽流量曲线对河宽的函数积分,该方法由于忽略了计算死水区和岸边河流的流速,从而产生较大的流量误差,分析了各算法的代数精度与截断误差,提出了一种新的流速面积计算方法,通过采用断面岸边系数法计算河流流量,并通过实验数据验证了该算法的精度,对河流流量计算方法具有一定的理论参考价值。     

基于机器人技术控制大口径光学表面中频误差的方法

在分析中频误差形成原因的基础上,按照人工均匀修抛的工艺,提出了基于机器人技术控制大口径光学表面中频误差的方法,建立了机器人抛光的数学模型,研制了机器人加工工具。利用机器人对大口径光学表面进行了抛光实验,实验结果表明功率谱密度(power spectral density,PSD)明显减小,在0.2 mm-1处的值由24.15 nm2·mm降到2.61 nm2·mm,说明机器人抛光方法行之有效。     

基于径向基神经网络的Delta机器人位置精度补偿

针对Delta并联机器人末端控制精度问题,提出一种基于RBF的提高Delta并联机构运动学控制精度的方法。首先对Delta并联机器人的运动学逆解进行分析,探讨了影响控制精度的因素和现有提高控制精度方法的局限性。其次,求解Delta并联机器人的工作空间,结合实际工作,通过试验采集训练样本。以末端实际位置为输入样本,末端的期望位置与实际位置之差为输出样本,进行RBF神经网络模型训练,得到末端实际位置与位置偏差之间的非线性映射关系,基于此设计位置补偿策略。最后,在Delta机器人平台上进行实验验证,使用训练好的RBF网络结合运动学逆解,对Delta机器人末端进行轨迹跟踪控制。实验结果表明,末端控制误差由±30mm减小到±5mm,有效的减少了末端位置误差,为Delta机器人精准控制提供了一种简单易行的方法。     

太阳能电池阵的功率预测

为实现卫星太阳能电池阵的功率预测,在工程上常用太阳能电池的单指数等效电路模型的基础上,考虑了串联电阻,提高了I-V特性方程模型精度。利用某地球同步卫星在轨6年的太阳能电池阵的输出功率数据,求出了太阳能电池阵在卫星寿命过程中每年的衰减因子,代入功率预测模型,预测结果表明,预测精度可以满足工程上的要求。该功率预测模型适用于其他同类型地球同步轨道卫星的太阳能电池阵的功率预测。     

概念草图笔触误差分析及处理

笔触误差处理一直是概念草图模糊性信息量化提取的重要步骤之一。将笔触误差分为笔触重叠和交点误差两大类;针对这两类笔触误差的处理过程提出改进的算法,以期获得更好的笔触处理效果。最后,建立了概念草绘的实验系统;并以某健身器材作为笔触误差处理的实例验证改进算法的可行性。实验表明:改进的算法可以较好的处理笔触重叠和交点误差,构建出满足设计师要求的模型图样。     

Data fusion techniques for incomplete measurement of trajectory

This paper focuses on data processing for incomplete measurement of trajectory (IMT) in aerospace measurement and control. The IMT means that the principal equipment loses the measured data during some intervals so that trajectory parameters (position, velocity, etc.) cannot be determined independently. Based on a joint model for trajectory estimation with reduced parameter, a fusion way is put forth by making full use of measured data from auxiliary equipment with lower precision. In the superposition intervals of measurement between principal and auxiliary equipment, the technique of diagnosing and estimating system errors is applied to improving the estimate precision of trajectory parameters (TP) and determining the precision after data fusion. In practical test, this method operates so successfully that it can not only provide complete TP but improve their precision remarkably. Meanwhile, this way is also applicable to other problems of incomplete measurement.     

基于BP神经网络的河道水位推算模型研究

在分析影响河道水位因素的基础上,采用基于梯度下降算法的BP神经网络模型推算河道水位,同时采用传统的上下游水位线性相关方法进行水位推算。结果表明,在具有较长期实测资料的情况下,BP神经网络模型具有很高的精度,若要考虑更多相互独立影响因素的非线性作用,应相应增加输入样本数。文章最后提出了进一步提高模型精度的几点设想。