基于改进模糊推理的光纤陀螺温度漂移建模

光纤陀螺温度漂移建模是实现其温度补偿,提高测量精度的有效手段。通过实测数据分析,验证光纤陀螺的输出受温度和载体角速度的共同作用呈现复杂非线性。为准确描述这种复杂非线性关系以实现温度漂移高精度补偿,基于神经网络设计一种新型光纤陀螺温度漂移模糊系统结构,提出一种基于改进模糊推理的光纤陀螺温度漂移模型辨识新方法。由确定的模型结构设计模糊系统的模糊规则,并基于实测数据构建训练样本以被用于自适应调整变量隶属度函数的参数,从而建立基于误差方均根最小准则的光纤陀螺温度漂移补偿模型。试验结果表明,应用此方法得到的光纤陀螺温度漂移模型具有很高的精度、良好的适用性和预测性能。     

金属壳谐振陀螺温度误差补偿方法

针对温度变化导致陀螺精度降低的问题,提出金属壳谐振陀螺温度误差补偿方法。分别建立金属壳谐振陀螺的温度误差线性模型和玻尔兹曼模型,基于两种模型对陀螺输出进行补偿。实验数据表明,基于玻尔兹曼模型的补偿效果优于线性模型,补偿后漂移标准差降低了80%以上,可大幅降低温度变化对金属壳谐振陀螺精度的影响。     

三轴激光陀螺温度误差动态建模及补偿技术

提出了一种新的三轴激光陀螺温度误差动态建模及测试方案,并进行了实验。实验结果表明,新的动态模型能够对大变温率、大范围温变条件下陀螺的漂移进行有效补偿,且补偿后陀螺精度在全温度范围内优于0.05 °/h 。与静态模型相比,动态建模方法具有测试时间短、模型精度高及易于工程实现等优点。     

三轴一体化光纤陀螺的Allan方差分析

为减小光纤陀螺仪的误差,提高精度,需要对陀螺仪进行误差估计和补偿。为此建立了光纤陀螺仪的误差模型,用Allan方差对三轴一体化光纤陀螺的输出进行误差分析,辨识出各项随机误差系数,得到影响光纤陀螺性能的误差源,进而对三轴一体化光纤陀螺的研制提出改进意见。     

基于互信息法和改进模糊聚类的机床热关键点优化研究

基于热误差模型进行机床热误差补偿是保证数控机床加工精度的一种有效方法,温度测点的布置和辨识会直接影响热误差建模的精确性和鲁棒性。本文提出一种互信息和改进模糊聚类法相结合的机床热关键点优化方法。以机床不同位置处的多个测点温度值及工件热变形作为分析数据,通过计算温度变量与热变形之间的平均互信息量,获得其综合关联度矩阵,确定二者之间的相关性后初选温度变量。根据改进模糊聚类法、F统计量和复判定系数对初选的温测点进行聚类,并结合温度变量与热变形之间的综合关联度值提取机床热关键点,从而实现测点优化。将基于该方法所得到的热误差模型与采用变量分组优化法获得的热误差模型进行比较,结果显示采用该方法进行热误差建模,机床X轴和Y轴的热变形预测精度得到显著提高,有利于改善加工精度。     

基于互信息法和改进模糊聚类的温度测点优化

基于热误差模型进行机床热误差补偿是保证数控机床加工精度的一种有效方法,温度测点的布置和辨识会直接影响热误差建模的精确性和鲁棒性。本文提出一种互信息和改进模糊聚类法相结合的机床热关键点优化方法。以机床不同位置处的多个测点温度值及工件热变形作为分析数据,通过计算温度变量与热变形之间的平均互信息量,获得其综合关联度矩阵,确定二者之间的相关性后初选温度变量。根据改进模糊聚类法、F统计量和复判定系数对初选的温测点进行聚类,并结合温度变量与热变形之间的综合关联度值提取机床热关键点,从而实现测点优化。将基于该方法所得到的热误差模型与采用变量分组优化法获得的热误差模型进行比较,结果显示采用该方法进行热误差建模,机床X轴和Y轴的热变形预测精度得到显著提高,有利于改善加工精度。     

光纤陀螺温度漂移的多尺度集成建模研究

为了逼近光纤陀螺(FOG)温度漂移的复杂非线性关系,提出一种基于有界整体经验模态分解(BEEMD)和极限学习机(ELM)的多尺度集成建模方法(SE-BEEMD-ELM)。采用样本熵(SE)分析BEEMD分解得到的本征模态函数(IMF)序列,根据SE值变化趋势和大小得到漂移数据的多个尺度分量。分别以温度梯度变化和单一尺度分量训练ELM子模型,累加生成的多个子模型得到FOG温度漂移的集成模型。实验结果表明,基于SE-BEEMD-ELM的多尺度集成建模方法,建模精度较基于BEEMD-BP以及BEEMD-ELM的单一模型提高2个量级。     

一种五轴数控机床热误差建模方法

针对五轴数控机床多个发热源叠加导致的较为复杂的热误差测控难题,提出了一种五轴数控机床热误差建模方法,采用狮群优化算法优化最小二乘支持向量机(LSO-LSSVM)方法对热误差模型的重要参数进行求解,从而有效提高热误差预测模型的效率和精度。使用偏相关分析对大量温度传感器位置进行初步筛选,选取关联性较大的温度变量,根据选取的实测温度数据,分别采用多元线性回归、粒子群优化最小二乘支持向量机与LSO-LSSVM建模方法进行热误差建模,同时对各热误差模型的预测能力进行对比分析,结果表明:使用LSO-LSSVM建立的热误差预测模型的精度和鲁棒性都有很大的提高。对五轴数控机床主要部位实施热误差补偿测试,测试结果表明,采用LSO-LSSVM建模方法可使试件在X、Y、Z三个方向的误差分别减小35.3%、32.2%和43.9%。     

基于SVM的激光陀螺温度误差建模与补偿方法

激光陀螺误差决定了机载全成孔径雷达(SAR)运动补偿用位置姿态测量系统(POS)的测量精度.针对激光陀螺测量精度受环境温度影响严重的问题进行了研究,分析了激光陀螺的温度误差模型,结合支持向量机SVM的函数拟合功能,提出一种新的陀螺温度误差建模与补偿方法.与基于线性回归以及神经网络的补偿方法相比,该方法具有精度高、泛化能力强等优点.实验结果表明,激光陀螺的温度误差减小约75％,提高了激光陀螺对环境温度的适应能力.     

单轴旋转惯导系统中陀螺漂移的精确校准

基于惯导系统的误差传播特性和轴向陀螺对经纬度误差的影响规律,提出了精确校准轴向陀螺漂移的方法以解决在单轴旋转惯导系统中单轴旋转只能自动补偿与转轴垂直的陀螺漂移,不能补偿轴向陀螺漂移的问题.首先,介绍了单轴旋转惯导系统自动补偿的基本原理.然后,在静基座的条件下分析了轴向陀螺漂移、初始方位和姿态角误差、初始速度误差等对经纬度的影响规律.提出了一种利用经纬度误差作为观测量,采用最小二乘法对轴向陀螺漂移进行精确校准的新方法.最后,利用激光陀螺单轴旋转惯导系统进行了静态导航试验和跑车试验.实验结果显示,该方法对轴向陀螺漂移的辨识精度达到o.000 5(°)/h,系统的定位精度优于1 nm/72 h.该方法能够有效地辨识轴向陀螺漂移,使系统达到较高的导航精度,具有很强的工程实用价值.     

Thermally induced volumetric error modeling based on thermal drift and its compensation in Z-axis

Traditional thermally induced volumetric error modeling requires 21 geometric error components at different temperatures. Taking thermal drift errors into account, 30 geometric errors are described to model volumetric error in this paper. The main sources of thermally induced volumetric error are positioning errors of each axis and thermal drift errors. An experiment on milling and boring machine is carried out, which shows that volumetric error in Z-axis is affected significantly. To compensate volumetric error of Z-axis, a model of positioning error is proposed based on nut temperature. A finite elements analysis of headstock thermal characteristic is carried out, and error chain is established, which shows the main source of thermal drift of Z-axis is ram expansion. Thermal drift compensation system of Z-axis is developed based on Invar metal and thermal error compensation module of Siemens CNC system. Therefore, the positioning error and thermal drift of Z-axis are compensated. The thermally induced volumetric error in Z-axis is reduced by 80 % after compensation.     

两非对称液压缸同步举升系统的自适应跟踪控制

针对由两个非对称液压缸组成的电液伺服同步举升系统,首先建立了该系统的非线性耦合模型,并在该模型的基础上设计出一种鲁棒自适应跟踪控制器。该控制器利用多变量后推设计方法实现了液压缸对目标轨迹的跟踪控制以及同步控制,并结合参数自适应律解决系统中某些参数的不确定性问题。整个控制律的设计过程通过Lyapunov函数方法保证系统的稳定性。为验证该控制律,使用AMESim软件构建两非对称液压缸同步举升系统仿真模型,仿真结果验证了提出方法的有效性。     

Temperature drift modeling and compensation of RLG based on PSO tuning SVM

Precision and generalization ability are the two main requirements for modeling the temperature drift of a Ring Laser Gyroscope (RLG). Traditional methods such as the least square fitting and artificial neural network cannot achieve the optimal performance for both aspects. To solve this problem, a novel modeling method based on particle swarm optimization (PSO) tuning support vector machine (SVM) with multiple temperature variables input is proposed. First, the temperature drift data for modeling is preprocessed by adaptive forward linear prediction (FLP) filter. Then, the SVM method is employed to construct the drift model and guarantee the generalization ability. And the PSO algorithm is used to tune the parameters of SVM and improve the precision of established model. The results of experiment validate the superiority of the proposed method in both aspects. The method has been practically applied to a high precision RLG position and orientation system.     

基于近似似然的频响函数不确定性模型修正

针对流程工业复杂机电系统状态不断更迭、性能出现漂移等问题，提出了一种基于自组织特征映射网络的系统服役过程动态标记方法。首先，构建多变量间耦合关系网络，并在此基础上提取网络特征；其次，将动态标记过程分为状态主动更新过程和状态主动更新过程两个阶段，状态被动更新过程通过不断训练自组织特征映射网络来适应系统新状态出现及性能漂移等情况，状态主动更新过程可用于消除系统已消亡状态对网络模型产生的影响；最后，通过分析实际化工生产系统监测数据对所提方法进行有效性验证。实验结果表明，该方法可有效标记复杂机电系统服役过程中不断变化的多种状态，并建立符合系统动态演化过程的状态标记知识库，从而为系统状态辨识和预测提供可靠依据。     

偏振调制测距系统频率漂移误差及其补偿

偏振调制测距方法中,频率测量的稳定性是影响测距精度的关键因素。为提高偏振调制测距系统中频率测量精度,提出一种双向扫频频率测量方法。分析了偏振调制测距原理及测频精度与测距精度的关系,探讨了频率漂移量的影响因素和频率漂移规律,证明调制深度和热致附加相位差是影响频率漂移的重要因素。利用正向扫频和反向扫频时频率漂移方向相反的特点,提出频率漂移误差补偿方法,可在低调制深度条件下补偿热致附加相位差引起的频率漂移。对距离为15.23m的目标进行测量,频率测量标准差从3.822 9×104 Hz减小到5.807 5×103 Hz,测距误差从7.513 7mm减小到0.866 7mm,验证了该方法的有效性。     

常温下硅微谐振加速度计零偏稳定性的提高

考虑环境温度会影响硅微谐振加速度计(MSRA)的测量精度,本文研究了谐振梁的频率漂移及抑制方法以便提高其在常温下的零偏稳定性。针对结构热膨胀导致的应力进行了建模仿真,并根据仿真结果优化设计了一种低热应力的双端固支梁的结构来降低热膨胀系数不匹配带来的频率漂移。实验测得新结构的单梁谐振频率的温度系数从典型结构的约30Hz/℃降为-1.5Hz/℃,与仿真结果-1.14Hz/℃基本一致。为了进一步提高该加速度计的零偏稳定性,设计了一种高精度测温电路用来补偿温漂,该电路测温灵敏度为96.25mV/℃,测量噪声约为0.000 2℃。实验结果表明,采用优化后的结构结合线性温度补偿的方法,可使该硅微谐振加速度计的1h零偏稳定性在常温下达到10μg以下,比改进前实验室获得的52μg水平提升了80%,满足了高精度加速度测量的要求。     

磁力仪温度误差的径向基神经网络补偿模型

磁通门磁力仪参数受温度影响明显,直接影响传感器测量精度,需要研究补偿方法,提高测量精度。采用无磁高低温试验箱测量磁通门传感器温度特性;提出基于径向基神经网络的温度误差补偿方法,分别建立磁通门磁力仪零漂误差补偿模型和刻度因子误差补偿模型。结果表明,径向基神经网络能良好逼近磁通门传感器参数的温度特性;与BP神经网络相比,径向基神经网络在零漂补偿中训练时间更短,精度更高,重复性更好,零漂误差的抑制能力更强。补偿后,磁通门磁力仪零漂误差从7.105 5 nT减少到0.766 1 nT;刻度因子误差从6.3E-3减少到7.2E-5;测量值温度误差由213.6 nT补偿到9.1 nT。提出建立通用的温度补偿模型,在不同磁场环境下经过反复测试,采用训练过的模型补偿后,温度误差均降低一个数量级,提高了磁通门磁力仪温度性能和精度。     

Application of Least Squares-Support Vector Machine in system-level temperature compensation of ring laser gyroscope

The bias of Ring Laser Gyroscope (RLG) exhibits a non-ignorable characteristic of drift when its temperature changes, which is an important factor of reducing the navigation precision in inertial navigation systems. The limitations of least-squares fitting and neural network are pointed out and a new scheme of system-level temperature compensation of RLG bias based on Least Squares-Support Vector Machine (LS-SVM) is proposed. Temperature experiment of RLG bias is designed and carried out to validate the effectiveness of the proposed method. The traditional modeling method of least-squares fitting is also investigated to provide a comparison with the LS-SVM based method. Allan variance is used to analyze the error terms of RLG before and after compensation. The results show that: the bias instability of RLG output after it has been compensated by LS-SVM model is 1.32 × 10⁻³ °/h, which has decreased 8.57 × 10⁻³ °/h from that before compensation. It indicates that this method has reduced the influence of temperature variation on the RLG bias effectively and improved the gyro’s accuracy.     

无轴承异步电机的非线性动态解耦控制

针对无轴承异步电机多变量、非线性、强耦合的特点,提出一种基于支持向量机α阶逆系统理论的非线性动态解耦控制策略。将通过支持向量机回归方法辨识出的无轴承异步电机逆系统串接在原系统之前,构成伪线性复合系统,实现整个系统的线性化。最后根据线性系统理论进行了系统综合。仿真和实验研究表明,支持向量机α阶逆系统方法能够实现无轴承异步电机悬浮力和旋转力之间的动态解耦,控制系统具有良好的动静态性能。     

一类多缸液压机的分散滑模控制

通过对一类锻造液压机的分析,在考虑多缸耦合情况下为其建立了非线性系统数学模型.将该模型视为非线性关联大系统,且将其转化为可控正则型,提出采用分散滑模控制理论对其进行滑模变结构控制.针对模型转换后控制方程中状态量与控制量同时具有关联性的特点,提出通过模拟求解一个多元一次方程组的方法,得到了基于指数趋近律的分散滑模控制律,有效解决了多缸耦合情况下控制律难于求解的问题.仿真结果表明,所设计的控制器使系统实现了高精度的位置跟踪,获得了较强的抗扰性,控制效果良好,且所提方法思路清晰,为同类模型的控制方案提供了参考.