【摘 要】
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[目的]当船舶试验数据样本少时,将面临难以快速、准确辨识船舶模型参数的难题。[方法]基于最小二乘系统辨识算法,采用正弦函数处理新息,提出一种基于正弦函数非线性新息处理的船舶模型参数辨识算法。以“育鲲”船为例进行仿真实验,在只有26组辨识数据的情况下,对比最小二乘法和非线性新息改进最小二乘法的模型参数辨识效果,并利用“育鹏”船对所提算法的有效性进行验证。[结果]结果表明:与最小二乘法相比,非线性新息改进最小二乘法的模型参数辨识精度提升了15%左右。[结论]研究结果可为小样本数据情况下的船舶模型参数辨识提供参
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51679024,51909018),中央高校基本科研业务费资助项目(3132016315)。
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[目的]当船舶试验数据样本少时,将面临难以快速、准确辨识船舶模型参数的难题。[方法]基于最小二乘系统辨识算法,采用正弦函数处理新息,提出一种基于正弦函数非线性新息处理的船舶模型参数辨识算法。以“育鲲”船为例进行仿真实验,在只有26组辨识数据的情况下,对比最小二乘法和非线性新息改进最小二乘法的模型参数辨识效果,并利用“育鹏”船对所提算法的有效性进行验证。[结果]结果表明:与最小二乘法相比,非线性新息改进最小二乘法的模型参数辨识精度提升了15%左右。[结论]研究结果可为小样本数据情况下的船舶模型参数辨识提供参
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基于典型大尺度构件的移动机器人化加工需求背景与发展现状的总结与分析,提出了大工作空间、高刚度、高精度、重载、轻量化、高动态响应、大负载自重比的大尺度构件加工机器人本体的基本性能要求。围绕上述基本性能要求,从机器人本体构型与机构优化设计,高性能加工机器人专用控制器与加工机器人操作系统开发,加工机器人运动学参数动态标定及位姿误差实时预测与动态补偿,刚柔耦合多体动力学建模,机器人动力学控制及主动振动控制
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