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為了對造船中所用型材變形進行在線檢測, 在高精度劃線切割機器人系統中, 建立了多傳
感器檢測系統, 引入基于小波變換和虛擬噪聲自適應卡爾曼濾波的多分辨率最優多傳感器數據融合方法, 實現了對噪聲統計量缺乏先驗知識和模型參數不確切的多分辨率多傳感器的數據融合. 實驗結果表明, 多傳感器數據融合可以有效地實現變形型材的在線檢測, 提高系統的測試精度和可靠性.
高精度劃線切割機器人系統是應造船領域中型材的劃線和切割而開發研制的, 多傳感器數據融合技術是該系統的關鍵技術之一. 在造船行業中, 劃線和切割所大量使用的型材幾乎都是變形的, 型材的變形嚴重影響系統的加工精度和質量, 該系統應用多傳感器數據融合技術有效地實現了變形型材在線檢測.
小波變換是功能強大的多尺度信號處理算法,這種算法一直吸引著從事隨機信號估計學者的關注. 早期,Basseville 等[ 1 ]在從事隨機過程的參數化和白化性能的研究時, 在小波變換的啟發下建立了多尺度自回歸模型; 隨后, Chou 等[ 2 ]研究了基于小波變化的多尺度自回歸模型、平滑算法和數據融合;Hong[ 3 ]研究了多傳感器多分辨率分布式濾波, 小波變換連接不同尺度間的變換. 本文在綜合以上算法的基礎上提出了適合于該系統的多分辨率最優數據融合算法.
感器檢測系統, 引入基于小波變換和虛擬噪聲自適應卡爾曼濾波的多分辨率最優多傳感器數據融合方法, 實現了對噪聲統計量缺乏先驗知識和模型參數不確切的多分辨率多傳感器的數據融合. 實驗結果表明, 多傳感器數據融合可以有效地實現變形型材的在線檢測, 提高系統的測試精度和可靠性.
高精度劃線切割機器人系統是應造船領域中型材的劃線和切割而開發研制的, 多傳感器數據融合技術是該系統的關鍵技術之一. 在造船行業中, 劃線和切割所大量使用的型材幾乎都是變形的, 型材的變形嚴重影響系統的加工精度和質量, 該系統應用多傳感器數據融合技術有效地實現了變形型材在線檢測.
小波變換是功能強大的多尺度信號處理算法,這種算法一直吸引著從事隨機信號估計學者的關注. 早期,Basseville 等[ 1 ]在從事隨機過程的參數化和白化性能的研究時, 在小波變換的啟發下建立了多尺度自回歸模型; 隨后, Chou 等[ 2 ]研究了基于小波變化的多尺度自回歸模型、平滑算法和數據融合;Hong[ 3 ]研究了多傳感器多分辨率分布式濾波, 小波變換連接不同尺度間的變換. 本文在綜合以上算法的基礎上提出了適合于該系統的多分辨率最優數據融合算法.
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