导读:本文包含了误差参数辨识论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:误差,参数,机器人,算法,观测器,相角,运动学。
误差参数辨识论文文献综述
郑方燕,颜路,汤其富,郑永,简圣杰[1]（2019）在《基于遗传算法的时栅误差参数辨识与补偿方法研究》一文中研究指出针对现有磁场式时栅角位移传感器原始测量精度低且误差成分复杂等特点,提出一种基于遗传算法的误差参数辨识与补偿方法,该方法根据时栅误差数学模型抽象出适应于生物遗传法则的遗传算法模型。首先将磁场式时栅误差辨识参数的样本数据进行针对性训练,并设置约束条件,然后利用遗传算法的"部分可观测黑箱性"特点进行数据样本迭代,并与时栅误差参数建立的目标函数寻求最佳逼近,以此完成误差参数的最优估计和误差曲线的最佳补偿。实验研究表明,采用遗传算法建立的时栅误差参数辨识模型辨识准确,对时栅误差成分中最主要的二次、四次误差有明显减少作用,其中二次误差减小66.67%、四次误差减小54.05%;与此同时,对一次误差及高频误差成分也有不同程度的抑制。(本文来源于《传感技术学报》期刊2019年10期）
范梦松,景绍学,李冬梅[2]（2019）在《基于输入预测误差的Wiener系统结构和参数辨识》一文中研究指出为了辨识Wiener系统的结构和参数,提出了一种结构等效逆变换,将两个子模型的参数乘积项转化为两个子模型的参数求和.该变换不仅避免了参数乘积项的出现,而且减小了算法计算量;针对变换后系统的特点,提出了一种输入预测误差准则用于参数估计;基于输入预测误差准则,提出了一种最小二乘算法来辨识Wiener系统的参数.数值仿真验证了算法的有效性.(本文来源于《淮阴师范学院学报(自然科学版)》期刊2019年03期）
郭玮林,鲜勇[3]（2019）在《智能方法在惯性系统误差参数辨识中的应用》一文中研究指出总结了目前我国提高惯性系统导航精度的技术途径,阐述了国内外惯性系统误差参数辨识方法的研究现状,介绍了当前滤波算法、智能优化算法和人工神经网络方法在惯性系统导航领域的应用情况以及存在的不足。最后,分析了空间飞行器惯性系统误差参数辨识技术的未来研究方向,即智能优化算法和人工神经网络方法等智能方法将在惯性系统误差参数辨识中发挥越来越重要的作用,通过将误差系数标定问题转换为参数辨识问题,采用智能方法在庞大的解空间内实现对惯性系统误差参数的快速辨识。(本文来源于《导航定位与授时》期刊2019年03期）
陆晓,徐鹏,冯树海,刘俊,李峰[4]（2019）在《考虑多时段量测数据随机误差的变压器正序参数辨识与评估方法》一文中研究指出变压器离线参数已难以满足日益增长的电网安全、稳定分析计算需求。而在线参数的准确获取依赖于对量测数据随机误差的有效处理和变压器参数辨识结果的合理评估。基于变压器多时段同步相量测量单元(phasormeasurement unit,PMU)量测数据,首先通过在线辨识和查表修正相结合的方式求取准确变比参数,同时根据功率匹配分析法和箱形图数据筛选策略对PMU数据进行质量分析和异常值排除。在此基础上采用最小二乘法对电抗参数进行辨识,最后依据矩阵范数的相容性定理推导出相对误差率因子对结果准确度进行定量评估、优选。对某区域电网潮流模拟和实际PMU数据的算例测试验证了文中算法的有效性和实用性。(本文来源于《电网技术》期刊2019年03期）
徐劲松[5]（2019）在《线路两端PMU相角差误差对其参数辨识的影响及校准研究》一文中研究指出PMU/WAMS是电力系统动态监测的眼睛,对于增强电力系统的韧性、安全性和自愈性具有重要作用。然而,由于诸多因素的影响,特别是同步设备受到干扰或卫星授时信号受到欺骗攻击等情况时,会降低基于双端PMU应用的同步精度,导致两节点PMU的相角差量测数据存在误差甚至偏差,严重影响线路参数辨识等应用的准确性。故研究PMU相角差的误差对线路参数辨识的影响机理,以及针对不同授时攻击下导致相角差偏差为近似恒定或时变情形时的修正方法具有重要工程实际意义。(1)通过相对灵敏度近似表达式的推导,揭示了 PMU相角差的误差对线路参数辨识影响的机理。结合直流潮流方程分析了不同有功功率对电抗和电阻参数辨识的影响。并结合简化公式,初步给出了电抗参数的可辨识条件。(2)结合卫星信号由于欺骗攻击等因素造成线路两端相角差偏差近似恒定的场景,提出了一种适用于线路两端相角差偏差为近似恒定且线路参数未知情形下的相角差修正方法。该方法结合最小二乘原理,采用两种工况下的线路双端PMU稳态数据进行估计。仿真和实测数据验证了该算法的有效性以及工程实用性。(3)结合卫星信号的接收过程,分析了几种常见的攻击模式以及不同攻击情形下的线路两端量测的相角差偏差的特性,提出了一种适用于该偏差为时变情形并且线路参数未知时的相角差修正方法。该方法结合最小二乘原理,通过采用多时段下不同工况的线路双端PMU稳态数据进行估计。然后由各时间窗的估计结果,利用假设检验法及相关系数对不同特性的偏差进行检测,最终实现相角差的修正。仿真算例验证了此算法的正确性和可信性。(本文来源于《华北电力大学(北京)》期刊2019-03-01）
侯文宝,李德路,张刚[6]（2019）在《基于电流测量误差补偿的感应电机参数辨识》一文中研究指出首先分析了磁链、转矩性能受电机参数影响的关系,然后研究了一种基于瞬时无功功率的模型参考自适应(MRAS)转子电阻辨识方案。在分析电流测量误差影响参数辨识精度的基础上,设计一种基于谐振观测器的电流误差补偿方案,提高了转子电阻在不同情况下的在线跟踪精度。最后,设计了Matlab仿真与样机实验,转子电阻的动、静态辨识精度可靠,为感应电机控制性能的提高提供了保障。(本文来源于《电力电子技术》期刊2019年01期）
王青青,牛振中[7]（2019）在《全反射棱镜式激光陀螺温度误差标定及参数辨识方法研究》一文中研究指出全反射棱镜式激光陀螺的光路与传统镀膜反射式激光陀螺的光路不同,有较长的光路在棱镜中通过,温度的变化是影响其输出精度的一个重要因素。研究了变化的物理场下,温度、温度变化率和温度梯度对激光陀螺的影响机理,推导了温度变化条件下激光陀螺的零偏二阶模型,刻度系数的叁阶模型,设计了激光陀螺的温度误差标定方案,并进行了试验。采用逐步回归分析法和BP神经网络两种方法对温度误差模型参数进行了辨识,通过温度误差补偿结果证明了两种方法的有效性。(本文来源于《机械科学与技术》期刊2019年02期）
杨坤[8]（2018）在《基于李代数的工业机器人误差建模、参数辨识与误差补偿研究》一文中研究指出工业机器人因制造与装配等因素产生的几何尺寸误差,以及在载荷作用下的关节柔性误差会显着影响机器人的绝对定位精度,限制了其在重载与高精度工艺中的应用。工业机器人标定是提高绝对定位精度的最有效手段,包括误差建模、误差测量、参数辨识与误差补偿。基于李代数的机器人运动学建模方法有利于解决误差模型的完整性、连续性与无冗余性问题。对于面向重载应用的工业机器人,目前基于李代数的机器人标定研究仍然存在以下不足:1)在几何尺寸误差建模与参数辨识方面,因载荷作用产生的关节柔性误差对机器人标定影响显着,忽略关节柔性误差的标定方法,难以满足误差模型完整性与无冗余性的要求;2)具有平衡机构的重载工业机器人构成局部并联的混合结构,提出了相应的机器人关节刚度建模与参数辨识问题;3)在误差补偿方面,现有基于李代数的工业机器人标定研究主要集中于误差建模与参数辨识,针对几何尺寸误差与关节柔性误差需建立一致的参数补偿途径。结合以上问题,论文的主要工作内容如下:(1)采用李代数开展了考虑关节柔性的机器人动力学建模研究。在刚体动力学的基础上,结合李代数旋量表征与指数积运算的特性,通过推导动力学方程中运动学量的高阶导数,建立了一种递推的动力学模型,用于重载工业机器人平衡机构等效关节刚度的辨识。根据机器人动力学分析的结果,讨论了科氏力与离心力等动态载荷对关节柔性误差的影响,实现了基于动力学模型的关节柔性误差预测。通过数值仿真与实验,开展了动力学模型与关节柔性误差预测方法的验证研究。(2)针对具有平衡机构的工业机器人关节刚度建模与参数辨识问题,建立了平衡机构的等效关节刚度模型。结合机器人动力学模型,通过加载前后关节电机电流与机器人末端位置的测量,建立了机器人关节刚度辨识模型,实现了考虑平衡机构的工业机器人关节刚度的辨识。通过对比力传感器测量的关节刚度辨识方法,开展了考虑平衡机构的重载工业机器人关节刚度辨识实验。(3)建立了综合考虑几何尺寸误差与关节柔性误差的统一误差模型,分析了关节角度误差在误差模型中的参数冗余问题。采用李代数全局指数积公式,揭示了关节角度误差对机器人标定的影响。通过对关节变形角度误差的分离与再表征,建立了满足完整性、连续性与无冗余性的统一误差模型,实现了几何尺寸参数与关节刚度的辨识。根据建立的统一误差模型,开展了参数辨识的数值仿真实验。(4)结合统一误差模型中参数辨识的结果,建立了通过修正机器人关节转角的几何尺寸误差与关节柔性误差补偿方法。利用指数积映射的微分特性,构建了机器人位姿误差与关节转角修正量的映射关系,提出了几何尺寸误差迭代补偿的方法。在几何尺寸误差补偿的基础上,通过关节柔性误差的预测模型,实现了关节柔性误差的补偿。根据建立的误差分级补偿方法,开展了工业机器人几何尺寸误差与关节柔性误差补偿的仿真实验。(5)以6自由度150kg工业机器人HH-150-2为对象,开展了工业机器人标定实验,对建立的统一误差模型、参数辨识与误差补偿方法进行了实验验证。采用MATLAB/GUI编程环境,开发了机器人误差统一建模、参数辨识、误差评估与分级补偿的软件。(本文来源于《华中科技大学》期刊2018-12-02）
申景金,郭家桢,MASOUD,Kalantari[9]（2018）在《基于距离误差的机器人参数辨识模型与冗余性分析》一文中研究指出为避免机器人运动学参数辨识过程中,测量坐标系与机器人基坐标系之间繁琐的坐标变换,首先利用关节旋量的空间几何特性,提出了基于伴随变换的距离误差模型。其次,针对距离误差模型中可辨识参数的冗余性,通过辨识雅可比矩阵的零空间分析,确定了可辨识参数的数目与误差测量方式之间的关系。确定了绕对应关节旋转的测量方式和相对初始位形的测量方式下可辨识参数的数目。最后,对KUKA you Bot机器人的运动学参数辨识进行了实验研究,实验结果验证了距离误差模型的有效性和参数冗余性分析的正确性。(本文来源于《农业机械学报》期刊2018年11期）
刘飞[10]（2018）在《工业机器人运动学参数辨识及误差补偿研究》一文中研究指出工业机器人已逐步应用在各个领域,传统的工业机器人通常采用再现示教的编程方式,而随着智能制造技术的发展,离线编程已经成为工业机器人技术的重要发展方向。工业机器人离线编程方式要求机器人本身具有较高的绝对定位精度,但现有的工业机器人的绝对定位精度要远低于其重复定位精度。工业机器人运动学标定是提高机器人绝对定位精度的重要方法,参数辨识作为标定中的一个关键环节,旨在辨识出工业机器人的运动学参数误差,从而为误差补偿和精度校准提供依据。为解决粒子群优化(PSO)算法在高维空间求解收敛速度慢的问题,本文引入反向传播神经网络(BPNN),提出一种基于BP神经网络粒子群(BPNN-PSO)的工业机器人参数辨识和误差补偿方法,并通过仿真和实验分别验证了该方法的有效性。本文以某通用型工业机器人作为研究对象,采用Modified Denavit–Hartenberg(MDH)参数方法建立了机器人的运动学模型,对机器人运动学的正逆解进行了分析,利用Matlab Robotic Toolbox进行了机器人运动学模型的验证,进而建立了机器人运动学参数误差模型。为解决测量坐标系和机器人坐标系不一致的问题,提出了一种机器人预辨识误差模型,为后续参数辨识仿真和实验提供理论支撑。研究了传统的最小二乘法机器人参数辨识原理,为解决最小二乘法在非凸优化方面的缺陷,提出了一种基于粒子群算法的工业机器人参数辨识方法,但发现粒子群算法在高维空间求解具有迭代次数多、收敛慢的问题,进而提出一种基于BP神经网络粒子群算法的工业机器人参数辨识方法。为验证上述叁种方法的效果,分别编制Matlab程序对工业机器人的运动学参数误差进行辨识仿真,仿真结果表明:基于最小二乘法的工业机器人参数辨识效果最好,但需考虑冗余参数的影响,且占用内存大;基于粒子群算法的工业机器人参数辨识虽然也能有效辨识参数误差,但其在搜索时存在迭代次数多,收敛慢的缺点;而基于BP神经网络粒子群算法的工业机器人参数辨识能够有效减少搜索时迭代的次数,收敛更快。对叁种不同的参数辨识方法分别进行实验研究,搭建了工业机器人的数据采集平台和误差补偿平台,采集了工业机器人的关节转角数据和末端位置数据,分别采用最小二乘法、粒子群算法和BP神经网络粒子群算法进行了参数辨识实验。参数辨识实验表明相比其他两种方法,BP神经网络粒子群算法能够快速辨识机器人误差参数,具有较强的容错能力,适用于处理精度有限、具有噪声的关节转角数据和末端坐标数据。使用叁种算法的辨识结果进行误差补偿实验,实验结果表明相比于其他两种算法,基于BP神经网络粒子群算法的参数辨识不仅对数据噪声具有较强的容错能力,而且全局搜索的能力更强,对机器人控制器中参数进行补偿后,机器人位置误差由原来的0.643mm减小到0.327mm,绝对定位精度提高了49%。最后,对全文的研究成果做出归纳总结。(本文来源于《昆明理工大学》期刊2018-04-01）
误差参数辨识论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为了辨识Wiener系统的结构和参数,提出了一种结构等效逆变换,将两个子模型的参数乘积项转化为两个子模型的参数求和.该变换不仅避免了参数乘积项的出现,而且减小了算法计算量;针对变换后系统的特点,提出了一种输入预测误差准则用于参数估计;基于输入预测误差准则,提出了一种最小二乘算法来辨识Wiener系统的参数.数值仿真验证了算法的有效性.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
误差参数辨识论文参考文献
[1].郑方燕,颜路,汤其富,郑永,简圣杰.基于遗传算法的时栅误差参数辨识与补偿方法研究[J].传感技术学报.2019
[2].范梦松,景绍学,李冬梅.基于输入预测误差的Wiener系统结构和参数辨识[J].淮阴师范学院学报(自然科学版).2019
[3].郭玮林,鲜勇.智能方法在惯性系统误差参数辨识中的应用[J].导航定位与授时.2019
[4].陆晓,徐鹏,冯树海,刘俊,李峰.考虑多时段量测数据随机误差的变压器正序参数辨识与评估方法[J].电网技术.2019
[5].徐劲松.线路两端PMU相角差误差对其参数辨识的影响及校准研究[D].华北电力大学(北京).2019
[6].侯文宝,李德路,张刚.基于电流测量误差补偿的感应电机参数辨识[J].电力电子技术.2019
[7].王青青,牛振中.全反射棱镜式激光陀螺温度误差标定及参数辨识方法研究[J].机械科学与技术.2019
[8].杨坤.基于李代数的工业机器人误差建模、参数辨识与误差补偿研究[D].华中科技大学.2018
[9].申景金,郭家桢,MASOUD,Kalantari.基于距离误差的机器人参数辨识模型与冗余性分析[J].农业机械学报.2018
[10].刘飞.工业机器人运动学参数辨识及误差补偿研究[D].昆明理工大学.2018
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