복잡한 운동 시스템에서 매개변수 계산의 정확성을 어떻게 더 향상시킬 수 있습니까?

초월방정식 풀이의 정확성 증가

문제: 정확하게 측정하기 어려운 매개변수가 포함된 복잡한 기구학 시스템의 목표는 다음과 같습니다. 자동 교정을 사용하여 측정 세트에서 이러한 매개변수를 계산합니다. 목표는 계산된 매개변수의 정확도를 높이는 것입니다.

근사 방법: 이 솔루션은 지정된 범위 내에서 주어진 변수에 대한 최소 편차 지점을 반복적으로 검색하는 근사 클래스를 활용합니다. 단계 크기. 최소 지점 근처의 범위와 단계 크기를 줄이고 반복적으로 정확도를 높이면 솔루션이 더욱 개선됩니다.

현재 정확도: 시뮬레이션 결과에 따르면 정확도는 여전히 충분하지 않으며 오류 범위도 다양합니다. 0.1mm에서 0.5mm까지. 측정 지점 수와 반복 수준의 효과는 제한적입니다.

가능한 해결 방법:

1. 반복 근사: 잠재적으로 더 높은 정밀도를 달성할 수 있는 Levenberg-Marquardt 알고리즘과 같은 보다 정교한 반복 근사 알고리즘을 구현하는 것이 좋습니다.

2. 가중 편차: 0도에서의 각도 거리를 기준으로 편차에 가중치를 부여하는 방법을 살펴보세요. 이는 보다 신뢰할 수 있는 측정을 강조하여 정확도를 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.

3. 다른 모델: 운동학적 모델을 재평가합니다. 제안된 초월 방정식은 시스템을 가장 정확하게 표현하지 못할 수도 있습니다. 시스템의 물리적 특성을 더 잘 포착하는 대체 모델을 고려해보세요.

4. 향상된 측정 기술: y0, z0 및 a0의 측정 정확도를 향상시키는 데 중점을 둡니다. 여기에는 보다 정확한 센서를 사용하거나 기존 센서를 교정하는 작업이 포함될 수 있습니다.

5. 기계적 개선: 가능한 오류 원인이 있는지 시스템의 기계적 설계를 조사합니다. 진동이나 튜브 편심 등의 문제를 해결하세요.

6. 추가 데이터 포인트: 측정 포인트 수를 늘려보세요. 단, 안정성이 유지되는 지점까지만 가능합니다. 포인트가 너무 많으면 결과가 불안정할 수 있습니다.

7. 대체 접근 방식: 기계 학습 알고리즘이나 유전자 알고리즘과 같은 최적화 기술 활용 등 문제에 대한 다양한 접근 방식을 고려해 보세요.

편집:

• 정확도 향상: 팔과 튜브 이동축의 교차점에 해당하는 y1을 추정하고 이를 사용하여 a0, z0, y0을 계산하면 정밀도가 크게 향상되었습니다. 이제 약 0.03mm입니다.
• 근사치 설명 검색: 근사 검색은 값을 점진적으로 조정하고 가장 작은 오류를 생성하는 단계를 선택하여 단일 변수의 범위를 좁힙니다. 이 과정을 재귀적으로 반복하면서 범위와 단계 크기를 줄여 정확도를 점차 높여갑니다.

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