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Improved algorithm of atmospheric refraction error in Longley-Rice channel model 被引量:2
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作者 Wang Zuliang Zheng Mao +1 位作者 Wang Juan Zheng Linhua 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2008年第4期683-687,共5页
Longley-Rice channel model modifies the atmospheric refraction by the equivalent earth radius method, which is simple calculation but is not accurate. As it only uses the horizontal difference, but does not make use o... Longley-Rice channel model modifies the atmospheric refraction by the equivalent earth radius method, which is simple calculation but is not accurate. As it only uses the horizontal difference, but does not make use of the vertical section information, it does not agree with the actual propagation path. The atmospheric refraction error correction method of the Longley-Rice channel model has been improved. The improved method makes use of the vertical section information sufficiently and maps the distance between the receiver and transmitter to the radio wave propagation distance, It can exactly reflect the infection of propagation distance for the radio wave propagation loss. It is predicted to be more close to the experimental results by simulation in comparison with the measured data. The effectiveness of improved methods is proved by simulation. 展开更多
关键词 radio wave propagation atmospheric refraction error correction algorithm improvement Longley- Rice model.
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基于超参数优化和误差修正的STAGN超短期风电功率预测 被引量:3
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作者 潘超 王超 +1 位作者 孙惠 孟涛 《电力系统保护与控制》 北大核心 2025年第8期117-129,共13页
针对风电功率预测模型的数据关联性与误差修正适应性问题,提出基于超参数优化和误差修正单元切换的超短期风电功率预测方法。首先,构建时空注意力门控网络预测模型,利用改进开普勒算法进行超参数优化。然后,考虑风电场数据与预测误差之... 针对风电功率预测模型的数据关联性与误差修正适应性问题,提出基于超参数优化和误差修正单元切换的超短期风电功率预测方法。首先,构建时空注意力门控网络预测模型,利用改进开普勒算法进行超参数优化。然后,考虑风电场数据与预测误差之间的非线性关联,构建误差修正自适应单元。同时挖掘风速时序变化特征,构建深度学习单元。在此基础上,提出基于风速矩阵梯度的误差修正单元切换策略。最后,将模型应用于实际风场的功率预测并与其他模型对比分析。结果表明,所提方法在预测精度上优于其他方法,且在风速复杂多变的风场仍具有较高预测精度,验证了所提方法的准确性和适用性。 展开更多
关键词 超短期风电功率预测 改进开普勒算法 误差修正 风速矩阵梯度
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Error Analysis in Frequency Domain for Linear Multipass Algorithms
3
作者 费景高 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2001年第4期77-84,共8页
Error analysis methods in frequency domain are developed in this paper for determining the characteristic root and transfer function errors when the linear multipass algorithms are used to solve linear differential eq... Error analysis methods in frequency domain are developed in this paper for determining the characteristic root and transfer function errors when the linear multipass algorithms are used to solve linear differential equations. The relation between the local truncation error in time domain and the error in frequency domain is established, which is the basis for developing the error estimation methods. The error estimation methods for the digital simulation model constructed by using the Runge-Kutta algorithms and the linear multistep predictor-corrector algorithms are also given. 展开更多
关键词 algorithmS Computer simulation Differential equations error analysis Frequency domain analysis Runge Kutta methods
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基于二次分解、LSTM-ELM和误差修正的空气质量指数预测模型 被引量:1
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作者 周建国 秦远 周路明 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第1期322-334,共13页
精准预测空气质量指数(Air Quality Index,AQI)对于制定有效的空气污染治理策略至关重要。为了进一步提升AQI的预测精度,提出了一种新的预测模型,并结合了二次分解(Secondary Decomposition,SD)、优化算法、双尺度预测和误差修正的方法... 精准预测空气质量指数(Air Quality Index,AQI)对于制定有效的空气污染治理策略至关重要。为了进一步提升AQI的预测精度,提出了一种新的预测模型,并结合了二次分解(Secondary Decomposition,SD)、优化算法、双尺度预测和误差修正的方法。首先,采用改良的自适应白噪声完全集合经验模态分解(Improved Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,ICEEMDAN)和样本熵(Sample Entropy,SE)对原始AQI序列进行分解并重构,获得高频、中频和低频3个频率分量。其次,利用经过北方苍鹰算法(Northern Goshawk Optimization,NGO)优化的变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)对高频分量进行二次分解,进一步降低其复杂度。再次,引入向量加权平均算法(Weighed Mean of Vectors Algorithm,INFO)对长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)和极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)的关键参数进行优化,同时利用INFO-LSTM预测高频分量分解后的子序列,进而利用INFO-ELM分别预测中、低频分量,并将所得预测结果进行线性叠加。最后,利用NGO-VMD和INFO-ELM对误差序列进行分解和预测,并对初次预测结果进行修正,得到最终的AQI预测值。研究选取北京、上海和成都3个典型城市为例进行实证分析,并对比了7个对照试验,发现基于二次分解、LSTM-ELM和误差修正的模型具有最高的预测精度。该模型可为治理空气污染提供理论和技术上的帮助。 展开更多
关键词 环境工程学 空气质量指数预测 二次分解 长短期记忆网络 极限学习机 向量加权平均算法 误差修正模型
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基于误差引导阈值调整机制的点云配准方法
5
作者 刘国良 阮怡鑫 +4 位作者 郑永帅 张二虎 黄准 杨朝栋 袁野 《航空制造技术》 北大核心 2025年第21期14-22,共9页
针对传统迭代最近点(Iterative closest point,ICP)算法容易在低重叠场景和噪声干扰下失效的问题,本文提出了一种基于误差引导阈值调整机制的改进ICP点云配准方法,旨在提升点云配准的精度与鲁棒性。在粗配准阶段,结合快速点特征直方图... 针对传统迭代最近点(Iterative closest point,ICP)算法容易在低重叠场景和噪声干扰下失效的问题,本文提出了一种基于误差引导阈值调整机制的改进ICP点云配准方法,旨在提升点云配准的精度与鲁棒性。在粗配准阶段,结合快速点特征直方图与随机采样一致性算法,通过随机采样并引入三角形相似性约束,选择特征显著的对应点对,初步估计点云间的位姿变换。在精配准阶段,提出的误差引导阈值调节机制根据每次迭代中的匹配误差动态调整距离阈值,确保源点云中每一个点仅与目标点云中阈值范围内的最近点进行匹配,有效剔除无效对应关系。该方法在多个公开点云数据集上进行了验证,包括复杂几何结构模型及大规模场景,试验结果表明本文提出的方法显著提高了点云配准精度,即使在低重叠率和具有噪声的场景中仍然表现良好。 展开更多
关键词 点云配准 迭代最近点算法 三角形相似性约束 随机采样一致性算法 误差引导阈值调节
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随钻测量加速度计误差在线补偿方法
6
作者 杨金显 蔺钰柯 杨潇健 《光学精密工程》 北大核心 2025年第16期2565-2577,共13页
针对随钻测量中加速度计测量精度不足的问题,提出了一种基于磁惯性蜜獾算法(Magnetic-Inertial Honey Badger Algorithm,MIHBA)的随钻加速度计在线补偿方法。首先,分析随钻加速度计特性建立误差补偿模型,将误差参数组合为解向量。其次,... 针对随钻测量中加速度计测量精度不足的问题,提出了一种基于磁惯性蜜獾算法(Magnetic-Inertial Honey Badger Algorithm,MIHBA)的随钻加速度计在线补偿方法。首先,分析随钻加速度计特性建立误差补偿模型,将误差参数组合为解向量。其次,基于重力加速度方向与模值恒定这一事实基础,设计随钻加速度计误差的目标函数;根据随钻陀螺仪、加速度计和磁强计的输出关系,建立误差约束条件。在蜜獾优化算法(Honey Badger Algorithm,HBA)的基础上提出MIHBA,首先,根据加速度计历史数据与处理结果,反推本次处理后结果分布作为初始值;根据MEMS传感器中陀螺仪、磁强计与加速度计的递推关系,在算法的探索阶段引入信赖域变异策略,增加算法的种群多样性;然后,在算法的开发阶段,对适应度较差的个体采用非线性单纯形法的反射操作,提高收敛精度。设计振动台和实际钻进实验,结果显示MIHBA补偿后井斜角误差的精度提升了大约64.8%,误差绝对值保持在1.43°以内。算法能有效去除加速度计信号中的噪声。 展开更多
关键词 随钻测量 加速度计 蜜獾优化算法 误差补偿
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基于MICOA的随钻加速度计误差在线补偿
7
作者 杨金显 贺紫薇 《电子测量与仪器学报》 北大核心 2025年第1期187-194,共8页
为了提高随钻加速度计测量精度,设计一种基于磁惯性长鼻浣熊算法的加速度计误差在线补偿方法。首先,根据误差来源建立误差补偿模型;利用陀螺仪和磁强计建立重力夹角与磁重力夹角约束条件;将加速度真值与理论值模值之差设置为目标函数。... 为了提高随钻加速度计测量精度,设计一种基于磁惯性长鼻浣熊算法的加速度计误差在线补偿方法。首先,根据误差来源建立误差补偿模型;利用陀螺仪和磁强计建立重力夹角与磁重力夹角约束条件;将加速度真值与理论值模值之差设置为目标函数。其次,在长鼻浣熊算法基础上,根据递推重力加速度确定误差参数的初始搜索边界,同时根据当前误差参数、最优误差参数、边界值三者的相对距离缩小边界;再设计分界点筛选初始误差参数,使算法最初就朝着高质量解的方向搜索,同时保留部分劣解以增加误差参数多样性;接着在算法的全局探索阶段设计参数使其根据加速度计当前误差参数与误差参数平均值之间的误差来调整加速度计误差参数的搜索范围;最后,将重力模值之比设为深度开发阈值,构造高斯变异个体向量使加速度计误差参数跳出局部最优。实验结果表明:经MICOA补偿之后,加速度误差减小,井斜角范围降低了约62.5%,不同钻进角度下,井斜角均方根误差与标准差均能保持在1°以下。 展开更多
关键词 随钻测量 加速度计 长鼻浣熊算法 误差补偿 井斜角
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基于多周期角位移测量变换的直线位移测量装置
8
作者 韩庆阳 《仪表技术与传感器》 北大核心 2025年第6期28-31,共4页
为满足航天相机调焦系统对电机旋转周期和直线位移绝对测量的需求,设计了一种可记录绝对周期数的角位移测量装置,进而实现绝对直线位移测量。首先,在传统绝对式光电位移测量原理的基础上,将数字电位器加入到角位移测量系统中,为周期数... 为满足航天相机调焦系统对电机旋转周期和直线位移绝对测量的需求,设计了一种可记录绝对周期数的角位移测量装置,进而实现绝对直线位移测量。首先,在传统绝对式光电位移测量原理的基础上,将数字电位器加入到角位移测量系统中,为周期数的记录提供了硬件基础。其次,提出了多周期绝对角位移测量的信号处理方法,并通过硬件电路实现对数字电位器的电阻漂移补偿。再次,提出以多周期角位移测量为基础,实现直线位移测量的方法,同时为了消除因扰动带来的多周期计数错误,提出抗扰动校正算法,提高环境适应力,增强鲁棒性。最后,对直线位移误差与单周期角位移误差之间的关系进行分析,并进行测试。为测试所提出方法,设计了外径为40 mm、高度为20 mm的直线位移测量装置。通过测试表明:所设计的实验装置的直线位移量程为20.48 cm,分辨率为0.05μm,误差最大值为0.65μm,最小值为-0.39μm,峰峰值为1.04μm,均方根误差为0.28μm。 展开更多
关键词 直线位移 多周期角位移 数字电位计 抗扰动校正算法 误差公式
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基于ISCSO的智能电表误差和线损率联合评估模型
9
作者 余传祥 潘傲然 +2 位作者 毛文鹏 郭豪杰 余霖辉 《电力系统保护与控制》 北大核心 2025年第13期117-127,共11页
针对当前智能电表误差和线损率联合评估精度较低的问题,提出了一种基于改进沙猫群优化算法(improved sand cat swarm optimization algorithm, ISCSO)的智能电表误差和线损率联合评估模型。首先根据典型台区拓扑结构和电能量守恒定律确... 针对当前智能电表误差和线损率联合评估精度较低的问题,提出了一种基于改进沙猫群优化算法(improved sand cat swarm optimization algorithm, ISCSO)的智能电表误差和线损率联合评估模型。首先根据典型台区拓扑结构和电能量守恒定律确定了电表误差和线损率评估模型的适应度函数,并依据台区数据确定了参数范围。其次,采用变焦佳点集、威布尔最优值引导策略、蒲公英优化算法以及联想学习变异策略对沙猫群优化算法进行改进,并经测试函数验证了算法的优越性。最后,基于适应度函数和改进后的算法建立了智能电表误差和线损率联合评估模型,并通过算例验证了相比于带有遗忘因子递推最小二乘法的动态线损智能电表误差评估模型和智能电表误差与线损率联合评估的约束优化模型,所提方法在智能电表误差与线损率的评估精度上都有较大的提升。 展开更多
关键词 智能电表 线损率 沙猫群优化算法 误差评估
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一种改进的Douglas-Peucker数控加工轨迹压缩方法
10
作者 王品 王婧如 +2 位作者 张丽鹏 王森 荆东东 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第1期64-71,共8页
数控加工程序通常由计算机辅助制造系统生成,以微小直线段的形式“以直代曲”来指导数控机床进行直线插补运动.随着工艺复杂度和精度要求的提高,数控加工程序的数据量急剧增加,不仅增加了数据存储和传输的难度,而且会引起机床执行过程... 数控加工程序通常由计算机辅助制造系统生成,以微小直线段的形式“以直代曲”来指导数控机床进行直线插补运动.随着工艺复杂度和精度要求的提高,数控加工程序的数据量急剧增加,不仅增加了数据存储和传输的难度,而且会引起机床执行过程中速度的频繁调整.针对以上问题,提出了一种融合深度学习的改进Douglas-Peucker三维数控加工轨迹压缩方法,该方法通过引入曲率和距离容差度的超参数考虑了加工轨迹中数据点序列的几何特性,并通过深度神经网络模型动态地优化算法中的超参数,从而实现更高的压缩效率.此外,算法中利用了KD树结构优化误差计算,确保压缩后的数据能够在给定的公差范围内精确呈现原始数据的特性.实验表明,该算法可大幅减少数据量,并确保压缩后的数据准确呈现原始数据的特性. 展开更多
关键词 DOUGLAS-PEUCKER算法 轨迹压缩 轮廓误差 深度神经网络 参数优化
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车载SINS/1D-LDV杆臂误差在线标定算法
11
作者 张涛 聂晓明 +2 位作者 周健 王琦 向志毅 《国防科技大学学报》 北大核心 2025年第5期86-93,共8页
针对在一维激光多普勒测速仪(one-dimensional laser Doppler velocimeter,1D-LDV)和捷联惯导系统(strapdown inertial navigation system,SINS)构成的车载组合导航系统中,由于两者安装位置不同存在的杆臂速度误差问题,提出一种卡尔曼... 针对在一维激光多普勒测速仪(one-dimensional laser Doppler velocimeter,1D-LDV)和捷联惯导系统(strapdown inertial navigation system,SINS)构成的车载组合导航系统中,由于两者安装位置不同存在的杆臂速度误差问题,提出一种卡尔曼滤波在线标定算法对安装杆臂进行标定并补偿。通过引入在载体行进过程中速度方向始终保持载体行进方向的点,对传统杆臂速度误差模型进行了改进,使其能够准确反映1D-LDV与SINS输出的量测速度间的真实关系。车载实验结果表明,该标定算法能够有效标定1D-LDV与SINS间的杆臂误差。将经过杆臂误差补偿的1D-LDV量测速度与SINS的陀螺数据进行航迹推算,两组实验所得的水平定位误差由8.80 m和6.60 m分别降至7.07 m和5.48 m,在一定程度上提高了导航定位精度。 展开更多
关键词 组合导航 一维激光多普勒测速仪 杆臂误差 标定算法
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高精度椭圆阵列电流传感器误差优化算法研究 被引量:2
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作者 沈悦 陆佳嘉 +2 位作者 唐玥 权硕 褚子扬 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第2期39-43,共5页
为了减小由于矩形导体偏心和倾斜导致的传感器测量误差,实现电流高精度测量,提出一种基于灰狼优化(GWO)算法优化反向传播(BP)神经网络的椭圆阵列霍尔电流传感器误差优化方案。首先,基于三维磁场模型确定导体偏心参数和倾斜参数,并进行... 为了减小由于矩形导体偏心和倾斜导致的传感器测量误差,实现电流高精度测量,提出一种基于灰狼优化(GWO)算法优化反向传播(BP)神经网络的椭圆阵列霍尔电流传感器误差优化方案。首先,基于三维磁场模型确定导体偏心参数和倾斜参数,并进行电流反演,得出电流积分模型;然后,使用BP神经网络估计导体参数,并引入GWO算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,构建导体状态参数估计模型,实现偏心与倾斜误差优化;最后,搭建实验平台,对本文提出的误差优化方案进行验证。实验结果表明:本文提出误差优化方案能够精确估计导体状态参数,进而有效减小偏心误差和倾斜误差,导体X向偏心产生的电流误差减小65.07%,Y向偏心产生的电流误差减小45.74%,偏离Z轴产生的倾斜电流误差减小76.15%。 展开更多
关键词 椭圆阵列传感器 矩形导体 偏心误差 倾斜误差 灰狼优化算法 反向传播神经网络
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3-PTT并联机器人的误差分析与补偿 被引量:1
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作者 陈明方 梁鸿键 +1 位作者 魏松坡 何朝银 《工程科学与技术》 北大核心 2025年第4期290-302,共13页
对并联机器人进行标定是提高位姿精度的有效措施。但传统标定方法存在误差参数多、误差累积及超静定方程组不易获得最优解等问题。为此,本文以3-PTT并联机器人为研究对象,首先,通过正运动学方程建立包含21个误差项的误差模型,细分18种... 对并联机器人进行标定是提高位姿精度的有效措施。但传统标定方法存在误差参数多、误差累积及超静定方程组不易获得最优解等问题。为此,本文以3-PTT并联机器人为研究对象,首先,通过正运动学方程建立包含21个误差项的误差模型,细分18种情况并向其中添加误差值,系统地分析铰链点安装坐标误差及连杆长度误差对动平台位置精度的影响关系。误差分析结果表明,连杆长度和静平台铰链点z坐标误差对末端精度影响显著,3个自由度方向上的误差均已超过1 mm。同时,为克服传统方法中的不足,本文提出一种逆运动学误差补偿算法。该算法利用机器人的逆运动学模型将机构误差转化为关节输入误差,减少了传统算法中的误差参数,大幅降低了优化方程的求解难度,提高了补偿效率。随后,采用改进粒子群算法对误差修正目标函数寻优,以此获得滑块补偿量,将其与理想滑块输入量叠加作为滑块修正量驱动机器人完成误差补偿。仿真结果表明,补偿后动平台位置误差均无限趋于0;实验结果显示:动平台在x、y、z轴自由度方向的误差最大值分别由10.89、12.42、2.12 mm降至0.97、1.14、0.72 mm,距离误差最大值由15.35 mm降至1.36 mm,补偿效果明显;误差均值分别由5.86、8.02、1.12 mm降至0.45、0.46、0.33 mm,距离误差均值降至0.82 mm,运行精度提高92.1%。 展开更多
关键词 并联机器人 误差分析 误差补偿 改进粒子群算法 位姿精度
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六自由度工业机器人运动学参数辨识 被引量:1
14
作者 胡明 郭玉奉 +1 位作者 杨景 杨帆 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第6期314-319,共6页
作为运动控制的基础,机器人运动学参数辨识的误差模型对其精度存在影响。以六自由度机器人为对象,基于DH矩阵法建立机器人的运动学模型,进行仿真验证。分别从位置、姿态与位姿综合三个方面建立六种不同的误差模型并利用量子遗传算法分... 作为运动控制的基础,机器人运动学参数辨识的误差模型对其精度存在影响。以六自由度机器人为对象,基于DH矩阵法建立机器人的运动学模型,进行仿真验证。分别从位置、姿态与位姿综合三个方面建立六种不同的误差模型并利用量子遗传算法分别进行辨识仿真,仿真结果表明,误差模型5拥有较高的辨识精度和辨识稳定性,适合用于实际辨识实验。利用高精度相机测量机器人末端位姿,通过粒子群寻优算法求取机器人基坐标系与相机坐标系之间转换矩阵。基于视觉测量数据、量子遗传算法和粒子群算法,以误差模型5作为实际辨识模型分别进行辨识实验。结果表明,基于误差模型5的量子遗传算法辨识后的机器人末端综合位置误差的方差小,其值为0.1159mm2,曲线波动幅度小,且平均误差下降82.96%,有较高的辨识精度和辨识稳定性,可有效提升机器人末端的定位精度,为基于视觉的动态目标捕捉提供条件。 展开更多
关键词 机器人运动学 参数辨识 误差模型 量子遗传算法 粒子群算法 手眼标定
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基于L_(p)范数约束的水下高精度定位方法
15
作者 王奇 王英民 诸国磊 《兵工学报》 北大核心 2025年第9期358-368,共11页
针对水下到达时间定位技术定位易于受到测距误差影响的问题,提出一种基于L_(p)范数的相似度匹配定位算法。该算法首先建立了包含环境参数的距离矢量模型,构造了相似度匹配定位算法,通过求取距离矢量与拷贝矢量的L_(p)范数,完成相似度的... 针对水下到达时间定位技术定位易于受到测距误差影响的问题,提出一种基于L_(p)范数的相似度匹配定位算法。该算法首先建立了包含环境参数的距离矢量模型,构造了相似度匹配定位算法,通过求取距离矢量与拷贝矢量的L_(p)范数,完成相似度的分析,实现目标在观测区域的三维定位。为验证算法的性能,将该算法与最小二乘定位算法相比,使用蒙特卡洛仿真分析了水平面的定位误差以及三维空间的定位误差分布规律;最后使用水池试验对算法进行验证,定位误差的均值由0.0555 m降低到0.0256 m,误差标准差由0.0345 m降低到0.0072 m。仿真和实验结果表明,该算法具有与常规定位技术相似的误差分布规律,由于直接对距离矢量进行匹配,定位精度同样受到测距精度的影响,但测距误差间无耦合传递现象,可提高定位精度,且结果更稳健。此外,该算法考虑了环境参数对测距的影响,具有应对声速梯度随空间变化的能力。 展开更多
关键词 到达时间定位 L_(p)范数 相似度匹配 误差传递 最小二乘算法
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基于OVMD的大坝变形监测数据预处理方法 被引量:1
16
作者 陈斯煜 盛金保 +1 位作者 林潮宁 谷艳昌 《水利水运工程学报》 北大核心 2025年第3期139-147,共9页
变形是反映大坝安全性态的重要效应量之一,为提高变形监测数据粗差识别与降噪的可靠性,综合运用多种群并行Rao-1算法、变分模态分解和多种判别指标,提出一种非监督学习的大坝变形监测数据预处理方法。首先,该方法借助变分模态分解对单... 变形是反映大坝安全性态的重要效应量之一,为提高变形监测数据粗差识别与降噪的可靠性,综合运用多种群并行Rao-1算法、变分模态分解和多种判别指标,提出一种非监督学习的大坝变形监测数据预处理方法。首先,该方法借助变分模态分解对单测点位移监测序列进行非递归分解,并引入平均包络熵为目标函数,采用多种群并行Rao-1算法确定变分模态分解适宜的超参数,以提升模型的分解性能。然后,借助样本熵和相关系数指标分离并定位包含粗差和噪声特征的高频模态。最后,借助箱线图法和模态叠加法分别实现变形监测数据的粗差辨识和降噪。以仿真数据和某大坝实测水平变形数据进行验证,结果表明该方法具备优异的粗差定位和降噪性能,可为大坝变形监测数据预处理提供新的思路和技术支持。 展开更多
关键词 大坝变形数据 变分模态分解 优化算法 粗差辨识 数据降噪
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基于WOA-VMD和贝叶斯估计的保护测量回路误差评估
17
作者 李振兴 柳灿 +2 位作者 翁汉琍 李振华 龚世玉 《三峡大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期97-105,共9页
变电站保护测量回路受测量误差影响,保护灵敏度降低,对于重载线路可能引起保护误动,会造成严重后果.为推动保护测量的状态监视,提出一种基于鲸鱼优化(whale optimization algorithm,WOA)的变分模态分解(variational mode decomposition,... 变电站保护测量回路受测量误差影响,保护灵敏度降低,对于重载线路可能引起保护误动,会造成严重后果.为推动保护测量的状态监视,提出一种基于鲸鱼优化(whale optimization algorithm,WOA)的变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和贝叶斯估计的保护测量回路误差评估方法.针对保护测量回路的电流数据,引入WOA并结合包络熵作为适应度函数确定VMD的关键参数,基于WOA-VMD将原电流数据分解为本征模态;进一步为解决特征数目过多所带来的复杂数据分析问题,引入皮尔逊相关系数方法计算其各组系数优选特征量;最终利用贝叶斯估计法量化分析优选后的特征量信号实现误差判定.实验结果表明,本文的评估方法能够准确监测保护测量回路2%的误差偏移. 展开更多
关键词 保护测量回路 误差评估 鲸鱼优化算法 包络熵 皮尔逊相关系数 贝叶斯估计法
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基于改进霜冰算法的并联机器人误差建模与参数辨识
18
作者 伞红军 张号彬 +3 位作者 陈久朋 吴兴梅 王紫燕 陈万磊 《农业机械学报》 北大核心 2025年第8期716-725,共10页
针对当前并联机器人运动学标定存在误差模型复杂和参数辨识效率不高等问题,本文提出了一种并联机器人误差建模方法和高效稳定的参数辨识算法。基于闭环矢量法完成了并联机器人运动学分析;在此基础上提出等效误差思想并建立相应误差模型... 针对当前并联机器人运动学标定存在误差模型复杂和参数辨识效率不高等问题,本文提出了一种并联机器人误差建模方法和高效稳定的参数辨识算法。基于闭环矢量法完成了并联机器人运动学分析;在此基础上提出等效误差思想并建立相应误差模型;根据参数辨识算法高辨识精度要求对霜冰算法(Rime optimization algorithm,RIME)收敛精度低的缺陷进行改进,提出了均分法、莱维选择算子以及交替正余切策略来改进其初始化性能、全局优化能力以及局部优化能力,并以改进霜冰算法(Modified rime optimization algorithm,MRIME)进行误差参数辨识;根据辨识结果对机器人驱动输入进行补偿。以Delta机器人为研究对象进行标定实验,实验结果表明,改进霜冰算法提升了寻优效率、精度、稳定性,参数辨识平均耗时0.126 s,标定后机器人平均位置精度提升41.96%,验证了所提误差模型和参数辨识算法的有效性。 展开更多
关键词 并联机器人 等效误差 误差模型 改进霜冰算法 参数辨识
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曲轴连杆颈圆柱度误差评定算法研究
19
作者 王亚晓 李嘉薇 《工具技术》 北大核心 2025年第8期129-135,共7页
针对曲轴综合测量机在测量过程中噪声和灰尘干扰,使用高斯滤波对数据进行平滑处理,并通过三次样条插值方法解决因油孔导致的数据波动问题,从而提升圆柱度误差评定的精度。根据曲轴综合测量机的测量原理,构建曲轴连杆颈圆柱度误差评定的... 针对曲轴综合测量机在测量过程中噪声和灰尘干扰,使用高斯滤波对数据进行平滑处理,并通过三次样条插值方法解决因油孔导致的数据波动问题,从而提升圆柱度误差评定的精度。根据曲轴综合测量机的测量原理,构建曲轴连杆颈圆柱度误差评定的数学模型,并运用遗传算法对最小区域圆柱度误差进行计算。通过对比不同选择算子、交叉算子和变异算子下基于最小区域法的圆柱度误差评定结果,确定最佳的操作算子选择方案,实现曲轴连杆颈圆柱度误差的高精度评定。以某型号发动机曲轴为例,通过与ADCOLE公司的曲轴综合测量机圆柱度误差评定结果进行对比,评定偏差在1.5μm以内,验证基于遗传算法的曲轴连杆颈圆柱度误差评定算法在理论上的正确性和实践上的可行性。 展开更多
关键词 曲轴 连杆颈 圆柱度误差 最小区域法 遗传算法
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基于自适应遗传算法的轮廓误差补偿研究
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作者 李忠群 丁鹏 +3 位作者 刘鸿 欧阳芷楠 宁智威 江强 《制造技术与机床》 北大核心 2025年第6期127-135,共9页
针对数控机床在复杂加工任务中多轴协同运动的需求,重点探讨了XY双轴轮廓误差补偿问题,旨在用自适应遗传算法改进XY轴伺服系统的不匹配度,实现高效的双轴轮廓误差补偿。首先,构建了直线电机伺服系统模型,并采用频域最小二乘法辨识出机... 针对数控机床在复杂加工任务中多轴协同运动的需求,重点探讨了XY双轴轮廓误差补偿问题,旨在用自适应遗传算法改进XY轴伺服系统的不匹配度,实现高效的双轴轮廓误差补偿。首先,构建了直线电机伺服系统模型,并采用频域最小二乘法辨识出机械传动参数,通过拟合优度验证了频域最小二乘法的准确性。其次,将双轴轨迹圆生成的轮廓误差和双轴伺服系统中的位置环调节时间一致性作为2个独立的代价函数,采用自适应遗传算法调节控制器参数,对这2个代价函数进行优化,实现了双轴轮廓误差的有效补偿,而且在速度转向时,通过优化双轴位置环调节时间的一致性,轮廓误差的补偿效果更佳。最后,通过实验验证了仿真结果的有效性和准确性,证明了所提出方法的可行性和优越性。 展开更多
关键词 轮廓误差 伺服不匹配 自适应遗传算法 参数辨识 调节时间一致
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