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精密离心机动态俯仰失准角的定位测量技术研究 总被引:1,自引:0,他引:1
精密离心机动态俯仰失准角是影响精密离心机输出加速度精度的一个重要分量,必须进行精确测量,并将其作为影响因子补偿到精密离心机加速度输出模型中,使精密离心机输出高精度的加速度信号;文章介绍利用一只电容测微仪和外基准测量精密离心机动态俯仰失准角的方法,通过在精密离心机转盘上挖两个定位槽,采用定位测量法测量定位槽之间的部分相对于地球表面的俯仰失准角,并利用高低G值下的点对点测量值相减消除被测表面的形状误差,得到精确的俯仰失准角测试信号;对定位测量法的原理进行了介绍和论证,并开展了测试试验验证,证明该测量方法是可行的。 相似文献
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精密离心机主轴回转误差直接影响精密离心机动态半径的测量、离心加速度输出精度以及精密离心机主轴运行安全性,必须精确测量主轴回转误差参数。介绍一种应用三个电容测微仪测试并分离主轴回转误差与圆度误差的方法,利用MATLAB对三只电容测微仪安装角度误差、主轴全周采样点数、测试系统本底噪声对主轴回转误差测试结果影响进行仿真分析,得出采样点数N、测微仪安装角度误差δα、δβ以及测试系统本底噪声对回转误差分离的影响,基于仿真结果确定了10-6量级精密离心机主轴回转误差测量的几个工程参数。该方法已应用于某高精度精密离心机主轴回转误差精密测试中,实测表明,转速在300rpm内精密离心机纯回转误差测量结果为0.25μm,满足10-6量级高精度精密离心机的研制指标需求。 相似文献
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惯导加速度计在精密离心机上的标校应用试验,涉及精密离心机动态半径和静态半径的精密测量、转速的精确测控以及被校加速度计信号的正确采集与实时传输等操作,需严格控制各类测控仪器的动作时序逻辑实现精密离心机精密测控与加速度计标校应用试验的自动化操作。介绍一种精密离心机测控与加速度计标校应用试验自动化系统设计,硬件上基于LAN总线组网集成精密离心机各类测控仪器,构建分布式测控系统,并应用外部光栅编码器脉冲信号作为触发信号控制测控仪器的硬件时序同步逻辑;软件上应用共享变量技术实现各类测控参数的有序传输,针对动态波形类大数据测试信号的共享变量传输可靠性差问题,提出一种基于文件动态拷贝的网络数据传输方案,设计严格的共享变量传输逻辑机制,实现了各类测控参数正确有序采集与传输。应用试验表明,设计的精密测控与加速度标校应用试验自动化系统满足加速度计在精密离心机上的标校自动化需求,显著提高了加速度计标校应用试验效率。 相似文献
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低成本、低精度的微型惯性测量组合(MIMU)虽然能完全自主地输出定位信息,但是随着时间的积累,本身的误差将会变大,即只能够在短时间内保持高精度;而全球定位系统(GPS)存在着如室内环境下无法有效提供连续定位信号的缺陷;因此将GPS和惯性导航结合起来,再加入无线定位系统(WPS)达到了无缝定位的要求;文章根据不同的定位场景,设计了相应的解决方案,并采用WPS/GPS/MIMU的组合方式来实现无缝定位;最后基于各误差系数设计了轨迹发生器和卡尔曼滤波器,并对GPS不稳定时的无缝定位系统进行了数字仿真;结果表明,与传统的定位方式相比,此方法增加了定位的适用范围,达到了无缝定位的要求。 相似文献
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为了实现光学元件精密检测平台定位误差的自适应补偿,以保证在不同的检测环境中平台能够自行保持高精度,提出了基于检测环境监测和支持向量回归机的定位误差自适应补偿方法。首先,以多组检测环境中温度、湿度和气压的具体测量值作为训练数据,利用支持向量回归机建立定位误差最大值的预测模型,进行最大值预测。然后,将最大值同温度、湿度、气压等环境因素和位置信息一起作为训练数据,迭代使用支持向量回归机,建立任意位置定位误差预测模型。最后,将预测到的定位误差值传入检测平台控制器中进行补偿。应用雷尼绍激光干涉仪,温度、湿度和气压传感器等仪器设备,在光学元件精密检测平台上进行了具体实验。实验结果表明该技术切实可行,预测数据与实测数据差值绝对值的平均值为0.88 m,Pearson相关系数的平方为0.99,自适应补偿后平均定位误差由43 m降为1.4 m。 相似文献
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为了评估某型机载瞄准系统的精度,根据飞行试验参数测试需要,提出了通过图像测量与DGPS融合处理方法进行瞄准精度评估的试验方案。该方案利用飞行试验获取的图像数据与其他测量数据相结合,建立精度评估的方法,该评估方法在该机载武器瞄准系统精度评估得到应用,并且可在同类试验课题中推广应用。 相似文献
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光谱采集过程中的各种时变噪声影响了动态光谱法血液成分无创检测定量校正模型的精度。该文采用小波变换法,在脉搏频段内对指端投射光谱的时域吸光度波形聚焦,提高了动态光谱数据的信噪比和血液成分含量定量校正模型的精度。对同一个体连续采集10次光谱数据,引入小波变换去噪后动态光谱数据的平均相关系数r自0.979 6提升至0.990 3。对110名志愿者进行血常规体检和指端透射光谱采集,建立动态光谱数据与血糖浓度生化分析值之间的神经网络模型,在引入小波变换去噪后,预测集相关系数自0.6774提升至0.846 8,平均相对误差自15.8%下降至5.3%。实验表明,引入小波变换可以有效地去除动态光谱数据中的噪声,提高定量校正模型的精度,推动了动态光谱法无创血液成分检测的发展。 相似文献
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近红外光谱法成分检测因其检测方法的优越性,已成为生物医学领域的研究热点。目前国内外相关研究虽然广泛,可是还没有进入实际临床应用的报道。关键是现有检测方法中存在着个体差异,测量条件的影响,使光谱检测精度达不到要求,因此提高检测精度是血液成分无创检测得以实现的关键。文章在最近提出的一种新的近红外血液成分检测方法-动态光谱法的基础上,利用传统的统计处理方法,通过剔除含有粗大误差的奇异点和多次测量统计平均来提高动态光谱检测精度。实验结果表明含粗大误差的奇异点剔除和多次测量统计平均能够提高动态光谱的检测精度。 相似文献