空间直线度误差评定的逼近最小包容圆柱法

针对目前空间直线度误差评定中结果误差过大或者因采用进化算法耗时太长的问题,提出一种定向旋转包容圆柱轴线的方法.通过将测量点投影至最小二乘中线的中垂面,在中垂面内求出满足国标要求的2种情况的最小包容圆.针对2点在包容圆上的情况,做2次坐标变换,然后确定搜索方向,定向旋转圆柱体轴线,找到更加接近最小包容圆柱体的轴线,从而得到更小的空间直线度误差评定值.本方法主要计算过程中的搜索方向明确,无反复迭代,鲁棒性好.数据实验表明：本方法得到的误差评定结果比其他几种方法的都小,结果更接近真实值,适合于直线度误差评定精度要求高的场合.     

一种基于区域搜索的平面度误差评定方法

以给定平面度误差的评定为例,分析最小二乘法和最小包容区域法的算法模型,并提出一种基于区域搜索的评定平面度误差的方法.在三坐标测量机上,对被测平面进行采样点坐标数据提取,分别用基于搜索逼近法的最小二乘法和最小包容区域法实现给定平面度误差的评定.结果表明,基于搜索逼近法的最小包容区域法与最小二乘法相比,其评定结果精度提高了5.97%,且符合最小条件.     

LSM算法评定空间直线度误差的分析与改进

为了有效地提高评定空间直线度误差的精度,运用几何学、误差理论和最优化原理,深入分析了LSM算法在空间直线度误差评定中所存在的原理缺陷;并改进了LSM算法,提出了改进LSM算法的数学模型.对改进LSM算法编制程序进行了数字实验,结果表明:改进LSM算法克服了LSM算法的原理缺陷,具有较高的精度.     

基于近似凸壳的直线度误差评定方法

针对需要快速求解直线度误差的场合,提出了利用二维空间中测量点集近似凸壳评定直线度误差的近似算法,在此基础上构造真实凸壳求解直线度误差最小域值的精确算法.针对近似算法的原理误差进行误差分析,得到了近似算法的最大误差值.精确算法首先得到点集的近似凸壳,再插入近似凸壳外的点得到真实凸壳,然后查找该凸壳的对极元以求解直线度误差.通过仿真示例对提出的方法进行验证,结果显示算法是有效的,并且具有较强的鲁棒性和稳定性.     

空间直线度误差新算法及其编程

对于空间直线度误差,通过"最小二乘法"或其他现行的算法,可以得到基准直线,但精度欠佳。在获取初步基准直线的基础上,有意识地"移动"、"转动"该直线,把直线度误差计算值进一步下降,向"最小包容区域"逼近,最终获得的直线度误差值真正符合"最小条件"判定准则。     

利用计算法求解给定平面内直线度误差最小区域值的微机处理

应用给定平面内直线度误差最小区域值的计算公式，按“删点原理”找出构成最小包容区域的３外特征点有其坐标，通过处理求解给定平面内直线度的最小区域值。     

基于数字图像的直线度误差评定系统可视化研究

为了实现小尺寸精密零件直线度误差的快速准确评定,设计了一套基于数字图像的直线度误差评定系统。分析比较直线度误差的评定方法,提出一种满足最小包容区域法的直线度误差评定的方法——区域-距离改进算法。介绍了该算法的原理,以采集的数字图像为例,设计了直线度误差评定系统,实例计算结果表明,该方法评定精度高,易于实现,并可以实现测量结果的可视化。     

按最小圆柱包络法评定空间直线度误差

建立了按最小圆柱包络法评定空间直线度误差的非线性数学模型，通过误差分析，证明了该数学模型不宜进行线性化处理．提出了空间直线度误差的最小条件判别准则及用计算机评定空间直线度的方法；给出评定空间直线度误差的实例     

一种新的直线度误差测量装置

利用改进的洛埃镜干涉装置，设计了由直线度误差使洛埃镜偏转，通过改变等效双狭缝间距，进而改变干涉条纹间距的新的直线度误差测量方法．由导出的直线度误差与干涉条纹间距之间的关系，并用最小包容区域法对直线度误差进行评定．测量结果表明，新的直线度误差测量方法是可行的．此方法特别适用于短距离连续空间直线度误差的测量，并且测量系统具有结构简单、操作方便、精度高、应用范围广等优点．     

按最小圆柱包络法评定空间直线度误差

建立了按最小圆柱包络法评定空间直线度误差的非线性数学模型，通过误差分析，证明了该数学模型不宜进行线性化处理，提出了空间直线度误差的最小条件判别准则及用计算机评定空间直线度的方法，给出评定空间直线度误差的实例。     

正方网格迭代寻优评定深孔轴线直线度

针对评定深孔轴线直线度难以确定最优基线的难题,提出了正方网格迭代寻优评定深孔轴线直线度。以正方形网格划分最优评定基线所在的空间区域,以网格的交点为端点建立评定基线,以评定出的直线度最小值为导向搜索最优评定基线。上一次正方形网格化后的最优评定基线和最小直线度为基础,重新进行下一次的正方形网格划分搜索最优评定基线,如此循环以搜索全局最优评定基线,并计算出最终的直线度。将算法与其他算法比较,验证了算法的优越性。此外,正方网格迭代寻优可应用于空间任一实际直线的直线度评定,能够为直线度评定提供参考。     

空间直线度包容评定的线性逼近算法

建立了空间直线度最小包容评定的数学规划模型，提出了空间直线度评定的线性逼近算法．算法以近似的线性规划模型的迭代运算，结合空间坐标变换去逼近精确的非线性规划模型的最优解．构造了适用于计算机判别的最优条件判别数．大量的计算实验证明该算法具有高精度的特点     

一种面向位置服务的超宽带室内定位算法

超宽带技术由于较高的测距精度和穿透性能,对于位置服务有着重要的应用价值。在实际的高密度定位环境中,传统的定位算法受非视距误差和多径效应的影响,很难实时准确解算出实际位置坐标。虽然增加基站数量可以有效提高定位的精度,但是其成本也在不断提高。针对超宽带在高密度室内定位中实时性差、定位精度低的问题,提出了一种基于支持向量机的超宽带定位方法,提高了定位的精确性和鲁棒性;给出了基于到达时间差(TDOA, time difference of arrival)的支持向量机模型,重点在于将定位问题转化为分类问题的求解;通过TDOA值和坐标值来建立支持向量机分类模型,利用一对一分类模型实现了坐标值的解算,提高了坐标解算速度。仿真结果表明,在高密度实时定位中,相比于传统的Chan算法和Taylor算法,文中方法在定位精度近似的情况下,实时性要高于传统算法,满足实际定位中低功耗、快速高精度定位的要求。     

基于和声搜索算法的支持向量机参数优化

支持向量机是建立在统计学理论基础上,以结构风险最小为原则的一种机器学习算法,能够很好地解决小样本、高维数、非线性等问题,被广泛地应用于模式识别、函数估计及回归预测等领域.但是支持向量机性能的高低往往取决于其相关参数的正确选择.为提高优化参数的精度及效率,利用和声搜索算法的全局寻优能力,对支持向量机的惩罚参数及核参数进行优化选择.通过4个标准UCI数据集的仿真实验,结果表明本算法不仅减少了搜索时间,而且所获得的参数能大幅提高支持向量机的性能和预测精度,提高了泛化能力.     

基于电流的主轴性能退化评估方法

为提高精密机床主轴检测的准确性,提出了一种基于电流的主轴性能退化评估方法.建立了主轴性能退化模型,使主轴状态便于监测和评估.首先采用小波包阈值对电流信号进行去噪处理,对去噪后的电流信号提取时频域特征量,构造多域特征空间.然后利用主成分分析法（PCA）进行数据降维,用降维后的样本进行支持向量机回归建模.采用粒子群算法（PSO）对支持向量机模型进行参数优化,以获得最优性能退化模型.将该模型应用于主轴实验台主轴性能退化评估,实验结果表明该方法原理正确,可以准确评价主轴性能.      

单目视觉SLAM车载摄像机快速位姿估计及景物重构

针对单目视觉同时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping, SLAM)应用,提出一种快速车载摄像机位姿估计及景物结构3D重构算法。在无具体标定物的情况下,利用移动机器人二自由度运动导致摄像机采集视图中对应极点的特殊性质,标定出真实摄像机与虚拟摄像机间的相对姿态,并利用主动视觉方法进一步标定出移动机器人坐标系与虚拟摄像机坐标系间的相对位移;构造无穷单应变换,将真实视图中通过SIFT算法得到的假设欧氏匹配点集转换为对应虚拟摄像机的虚拟假设欧氏匹配点集,并利用基于RANSAC的归一化三点算法快速地对本质矩阵进行估计和分解;利用已观测到的路标三维信息,递归地剔除本质矩阵分解出的平移量的尺度不确定性,并利用线性三角形法重构出景物结构。实验结果表明:该算法在保证运算精度的同时,具有更快的运算速度。     

两维直线度误差的算法

提出一种计算两维直线度误差的快速算法,此算法符合“最小条件”,经过编程运算,速度快、效率高．     

基于MATLAB的导轨直线度数据处理以及界面设计

为了减少导轨直线度测量数据处理的繁琐性和提高数据处理的准确度和效率,本文利用了MATLAB数据处理和图形处理能力,将直线度测量数据按照两端点连线法、最小二乘法和最小包容区域法进行程序设计并数据处理,将结果用图像形式显示.通过比较,论证了直线度评定的最佳方法是-最小区域法.