谐波齿轮光纤动态测量机械系统建模

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为了实现谐波齿轮光纤动态测量机械系统的稳定性,需要进行谐波齿轮光纤动态测量机械系统建模,提出基于敏感元件量化融合跟踪探测技术的谐波齿轮光纤动态测量机械系统响应建模方法,采用敏感元件量化融合跟踪探测技术进行力学参数采集,构建谐波齿轮光纤动态测量机械系统的运动学模型,结合不同结构强度下谐波齿轮光纤动态测量机械系统的动力学模型进行驱动应力学分析,建立不同载荷和不同载荷下的谐波齿轮光纤动态测量机械强度响应模型,根据谐波齿轮光纤动态测量机械系统力学参数辨识结果进行柔性空间的动力学响应建模,将关节力矩和触觉传感信息进
其他文献
受到光纤光栅的串扰与噪声的干扰,导致分布式光纤光栅传感复用解调方法存在波长偏差大、解调精度低的问题,因此,在传统解调方法的基础上实现优化设计。确定传感器类型与布置方式,搭建对应的分布式光纤光栅传感网络模型,在该模型下分析传感耦合特征。以传感特征分析结果为基础,设计并安装降噪复用解调器,以此作为解调方法的实现介质,并实现对串扰噪声的抑制。根据传感特性选择适宜的复用方式和解调方法,通过光电转换、中心波长标定等多个步骤,实现对分布式光纤光栅传感的复用解调。通过与现有解调方法的对比得出结论:与文献[3]提出的方法
为了实现对人体运动参数准确跟踪识别,提出基于激光传感器的人体参数化运动学模型。采用激光传感器进行人体运动参数检测,结合激光传感信息融合方法建立人体参数化运动学特征检测的阵列分布模型,通过模糊信息融合方法提取人体参数的关键特征量,根据高维矩阵特征分解方法建立人体参数化运动学激光传感数据特征分解模型,在邻近点中进行人体参数化运动学传感信息融合,结合局部重建和权重分析方法,建立人体运动参数估计模型,对采样的激光传感大数据进行人体动作识别,插入人体采样点,通过识别人体动作的关键特征点,实现人体参数化运动学模型构建
针对光通信组网对网络传输实时性不足的影响,以提高光通信组网的性能为目的,提出了基于改进神经网络的光通信组网抗毁技术研究。在改进神经网络的基础上,模拟网络节点在光通信组网中传输,运用节点的变化计算出组网节点的度参数,结合平均路径长度参数和介数参数,设计了光通信组网特征参数,利用光通信组网的路由策略,设计了光通信组网抗毁算法,最后通过重构光通信组网,实现了光通信组网的抗毁。实验结果表明,基于改进神经网络的光通信组网抗毁技术在网络鲁棒性和效率方面,都具有较强的网络优势,提高的光通信组网的性能。
图像的自动配准是一项重要而又具有挑战性的工作,特别是对遥感图像而言。需要一种准确、鲁棒、快速的全自动配准方法。尺度不变特征变换(SIFT)算法及其改进算法在图像配准中得到了广泛地应用。然而,在遥感图像中,由于图像间的灰度映射存在显著的差异,可能很难找到足够多的正确匹配结果。采用Sobel算子进行二次梯度计算,提出了一种新的特征描述方式来克服灰度映射的差异,同时为了减少图像配准的计算量,从SIFT算
为了提高光纤网络大数据聚类调度能力,提出光纤网络大数据的线性均衡聚类调度的优化方法。构建光纤网络大数据的模糊信息检测模型,采用高阶统计量特征提取方法进行光纤网络大数据的模糊相关性分析,构建光纤网络大数据的输出自相关特征匹配模型,结合线性均衡调度分析方法进行光纤网络大数据的统计分析,建立光纤网络大数据的回归分析模型,提取光纤网络大数据的统计特征量,根据光纤网络大数据的特征提取结果,采用线性均衡调度结合残差融合算法的方法进行光纤网络大数据聚类调度的自适应寻优,实现光纤网络大数据聚类调度优化。实验结果表明,采用
传统混沌序列加密方法易受到噪声影响,导致加密安全性差。基于此,提出非线性光学系统中混沌序列的加密方法。通过分析入射场作用下介质离子、分子以及原子状态,利用麦克斯韦方程组获取波动方程,确定新光波光矢量,对非线性光学系统特性进行分析。引入动力系统Logistic映射获取非线性光学系统中混沌时间信号,根据获取混沌时间信号存在的周期性特点,设置扰动函数以克服混沌序列周期性,使输出的序列与像素相异,对每个像素进行处理,完成非线性光学系统中混沌序列的加密。仿真结果表明:采用所提方法对非线性光学系统中混沌序列加密效果较
在数据采集过程中,容易发生数据丢失和存储硬件损坏.为了突破传统采样定理的局限性,实现原始数据的无失真恢复,提高数据存储信息量,提出了激光频域畸变数据非均匀采集的研究.
受光束偏转角度的影响,照明光束会出现不同程度的偏转,为提升照明效果与稳定性,提出基于空间光调制器的生态景观照明光束控制方法。根据菲涅尔波带透镜与标量衍射理论推算出焦点方位,通过平移相位图完成聚合点空间方位的更改,得到各个路径与聚合点之间的距离差。经过求解相应空间光调制器的像素数量,取得每个像素对应的相位值,根据输入电压与亮度曲线存在的非线性关系,计算聚合点的移动距离极大值与极大偏转度数,并采用相位级数提升调制器的衍射效率。采用琼斯矩阵描述光束偏振态,通过各模块的琼斯矩阵表达式,获取输出光束形式,从而实现光
激光器传播出来的激光模式呈现线性偏振形式,导致并联机床激光切割轨迹发生变化,从而影响切割效果和时间,为此提出并设计了基于参数优化的并联机床激光切割系统。激光器、控制面板和伺服驱动器组成系统的硬件结构;在设计系统硬件基础上,优化激光器参数,将线性偏振形式转换为圆偏振形式,使激光束的实际光束路径与激光切割轨迹保持一致;优化切割线段,获取距该直线最近的现实点以逼近该直线,令切割线段达到最优状态,通过硬件设计和软件设计完成并联机床激光切割系统设计。实验结果表明,该系统提高了并联机床激光切割精度,具有较好的切割效果
传统方法在检测冗余干扰数据时存在检测过程复杂、精准度低问题,并且只能简单确定目标数据位置,不能将其过滤或去除,还需要引入其他手段进行二次处理,无法实现提升传感器运行效率的目的,基于此,建立一种激光传感器中冗余干扰数据的挖掘与检测方法,针对激光传感器的基本运行原理,提出k近邻的分类算法对全部数据分类,将正常数据与目标数据简单划分,并且据根类结果确认冗余干扰数据基本目标函数,通过粒子群算法计算求解,获取出全局最优数据粒子,经过多次迭代处理实现对传感器中冗余干扰数据挖掘与检测,为了从根本上提升激光传感器运行效率