根据在线补偿对于实时性和精度的要求，提出利用粒子群算法优化支持向量回归的方法建立光纤陀螺温度误差补偿模型，并采用多数据窗的温度变化率实时获取方法，满足在线补偿和模型输入的要求.将光纤陀螺置于温箱内进行-15~50℃变温试验，获得实测数据，将温度和温度变化率作为输入，分别进行最小二乘、径向基函数神经网络以及粒子群优化支持向量回归建模，对比结果表明，提出的模型取得了最佳的补偿效果.通过实时补偿对比试验，验证了提出的模型具有良好的实时补偿性能及对于非训练数据的泛化能力.
光纤陀螺 温度误差 粒子群算法 支持向量回归 实时补偿 Fiber optic gyroscope Temperature error Particle swarm optimization Support vector regression Real-time compensation 光子学报
2019, 48(12): 1206002
天津大学 精密测试技术及仪器国家重点实验室, 天津 300072
工业机器人在工业现场进行连续高速作业过程中, 电机发热和关节摩擦生热将导致机械臂本体温度升高, 引起机器人末端定位漂移, 严重影响机器人的重复定位精度和作业精度。针对制造现场的工业机器人, 提出了一种基于双目立体视觉的温度误差在线补偿方法, 并基于微分运动学和双目视觉原理构建了温度误差补偿模型。在机器人末端安装基准球, 同时在基座附近固定视觉测量传感器, 机器人完成作业循环之后, 以不同的姿态带动基准球至传感器视场内进行补偿测量。此外, 通过分析各关节参数随时间变化的规律, 筛选出符合温度漂移规律的显著性参数进行补偿, 有效降低了补偿测量次数和耗时。实验结果显示, 补偿后机器人的重复定位精度可维持在±0.1 mm的水平, 能够显著改善制造现场工业机器人的作业精度, 且整个补偿测量过程耗时10 s左右。
立体视觉 工业机器人 连杆参数 温度误差 在线补偿 视觉传感器 stereo vision industrial robot link parameter thermal error in-line compensation vision sensor
天津大学精密测试技术与仪器国家重点实验室，天津 300072
回转体测量机以其效率高、精度高，在回转类零件测量中得到了广泛的应用。但是由于其自身的特点，测量精度受温度影响引起的漂移误差可达 120 μm。针对这一问题提出了一种在线温度误差补偿技术，通过双向法测量获得内外测量架的平移量和倾斜量，然后再对各高度的内外径值进行补偿。该方法计算简单，使用方便，并大幅度提高了测量精度。实验证明，这种补偿方法可以使尺寸测量结果的稳定性误差从 136 μm降低到 15 μm左右，大大提高了测量的稳定性。
回转体测量机 在线温度误差补偿 双向测量 平移和倾斜 revolving body measuring machines online thermal error compensation bidirectional measurement offset and tile parameters
北京航空航天大学,仪器科学与光电工程学院,北京,100083
设计了基于径向基函数(RBF)神经网络的温度误差补偿方案,并对该方案所采用的标度因数误差模型和偏置误差模型进行研究.根据光纤陀螺的温度误差分布情况设计了标度因数误差和偏置误差联合补偿的方案,将基于多尺度分析的噪声和趋势项分离算法应用于建模数据预处理,以提高建模数据的准确性.建立了RBF神经网络模型,并改进模型的学习方法以防止网络的过拟合.最后,讨论模型输入向量对神经网络规模的影响.温度补偿的结果表明:标度因数误差模型的残差均方(RMS)达到0.73(bit/((°)/s))2,偏置误差模型的RMS达到0.051 (bit/((°)/s))2.该建模方法可以消除数字闭环光纤陀螺温度误差,满足中、高精度光纤陀螺实时温度补偿的要求.
光纤陀螺 神经网络 温度误差 误差模型 误差补偿
