最小二乘法辨识路灯安装车质量称重的方法    江门路灯安装车出租, 江门路灯安装车公司, 江门路灯安装车多少钱  关于路灯安装车负载称重，本文首先介绍了不基于模型的负载质量标定算法。该方法简单易用，但没有利用路灯安装车液压缸推力与负载之间数学关系模型，所＾在标定质量跨越较大时不能得到很好的效果。随后，本文介绍了基于模型的路灯安装车动态称重算法，采用参数辨识相关算法对液压缸推力与负再之间数学关系模型中的质量参数进行辨识，并提出了多种改进算法。通过仿真验证，本文提出的算法应用到动态称重中具有较的效果。以动臂和工作台运动的角度、角速度、角加速度作为输入，液压缸推为作为输出，将输入与输出之间的过程作为待辨识的系统，质量即为该系统待辨识的重要参数之一。采用这种方式即可将参数辨识的理论应用于路灯安装车称重系统。本文前部分对路灯安装车工作装置建立的动力学模型是关于液压缸推为和转角运动数据之间的系统，且两者之间的关系是通过动臂和护斗运动所需的等效扭矩联系的。采用辨识质量参数的方法称重时考虑到液压缸推为与关节等效扭矩之间的数学关系不存在待辨识的参数，可以由路灯安装车机构参数直搂转换。所实际使用时需要根据液压缸推力计算等效的动臂和工作台的扭矩，然后将等效扭炬和转角运动数据之间的动力学关系模型作为待辨识系统，质量即为待辨识的参数。

       关于质量标定的称重算法，是实际应用中最常用的方法，其算法的实现较为简单，但标定过程繁琐且称重效果一般。通常是将重物质量和液压缸推力看做简单线性关系。质量标定过程需要对各种质量的重物在不同工况下举升多次，通过这些数据进行线性拟合，得到简单的质量线性计算公式。称重时，将液压缸推力代入这个标定公式直接计算重物质量。下面详细介绍质量标定称重算法过程。选择不同的标定高度，即不同的动臂角度时的动臂缸推力－负载质量分别进行线性揪合，得到不同动臂角度时的推力－质量线性关系公式。注：以下纵坐标均表示工作台负载总质量与工作台质量的比值。因此，在多个角度进行标定计算并取平均值可以很地降低误差。上仿真结果基本验证了质量标定称重算法的有效性。然而，上述仿真过程都是在保持阀全开，即在保持举升速度最大且不变时标定并检验称重结果的。因此没有将举升速度变化考虑进去。而实际情况中举升速度对动臂液压缸推为是有影响的。现基于上述质量标定称重算法，增加动臂举升角速度补偿算法。关于角加速度的影响，鉴于标定称重算法采用的模型简单，并不会考虑对加速度影响的补偿。改变输入信号大小改变阀开度，另外在中速、低速分别进行不同质量下的动态仿真，因为不同重物在相同阀开度时举升平均速度近似相等，所以计算３种阀开度举升平均速度作为后面速度补偿的基准。然后对推力－质量进行线性拟合，得到在不同角度下，互个不同角速度对应的合曲线：直观来看，在低速、中速、高速工种不同角速度下，负载质量与动臂缸压为拟合的直线可以近似看做平行的，呈现一定的平移特性。且工条拟合直线的截距与角速度成正相关，即角速度越大，截距越大。但同时，由于路灯安装车结构和工况十分复杂，其负载质量与动臂缸压为曲线的平移量与举升速度并非呈现很好的线性关系。现为了对标定称重算法进行速度补偿，认为其具有线性平移特性。下面基于该线性平移关系进行角速度的补偿，由最终得到称重结果的误差分析这种近似的线性平移关系是否可以被接受。基于上述拟合结果，对若干未知质量在不同角速度下进行标定得到线性关系的斜率和截距，然后进行角速度补偿，即对标定的截距与速度进行二次标定。取不同速度下质量－推为拟合斜李的均值作为最终标定的质量－推力公式的斜率。然后用直线拟合角速度与截距，选择该直线上对应于实际举升速度的一点作为最终用于计算的质量－推力计算公式的截距。于是由该斜率和截距可得到推力－质量最终标定的线性关系。将实测推力值代入标定得到的推力－质量线性关系公式即可计算出负载质量。对不同动臂角度时的推力－质量线性关系迸行公式拟合，然后对不同角速度下的上述拟合公式进行截距补偿，最后得到实际称重时质量－推力线性关系式，以此来进行实际称重计算。通过仿真计算表带速度补偿的质量标定的称重算法整体称重误差在２％。但因为仿真过奪中对十多种不同质量迸行举升仿真，并将数据用于标定。而在实脉使周时大多没有这种条件，一般只能使用少量负载，例如空载、３吨、５吨（满载）进行标定。当标定质量跨度大时，最后标定称重效果自然下降，这是单纯质量－推为线化标定算法的弊端。从标定称重算法的计算角度分析，标定称重算法在应用时计算量小，可以立即得到称重数据，但其简单的线性计算公式必然使得称重精度很难达到较高水平，且当路灯安装车在不同工况下操作时该方法计算负载质量的精度不稳定。

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       最小二乘法大约是１７９５年高斯在他那著名的星体运动轨道预报研究工作中提出的，它作为一种最基本的参数估计方法应用极为广泛，成为了估计理论的奠基石。它既可以用于动态系统，也可用于静态系统；既可用于线性系统，也可用于非线化系统；既可用于离线估计，化可用于在线估计。这种算法的最大优点是算法简单，在对被估计量和量测误差缺乏了解的情况下仍能使用。对于线性系统：可观测的输出和输入数据向量，为待辨识的参数向量。使准则函数达到极小的参数化计值称作模型参数的方程误差估计，或称最小二乘估计。最小二乘参数估计问题的实质是束参数估计值，使得由估计参数和输入数据求得的输出值尽可能地接近实豚输出值，两者的接近程度用实际输出与估计输出之差的平方和来度量。实际使用中，随着观测数据不断增加，包含的数据越来越多，求逆计算越来越困难，通常采用递推估计算法。递推估计就是利用新的信息来改进原来的参数估计，使得估计值不断刷新，而不必重复运算一次的一次估计式。通过计算观测ｍ次的参数估计公式和观测参数估计公式可推导出最小二乘递推估计式。一般取为０。由路灯安装车称重系统数学棋型可知本系统可以化为具有线性参数的非线性差分方程，在这种情况下，用最小二乘法进行参数辨识和线性系统参数辨识没有区别。普遁最小二乘法的缺点是当干扰噪声影响产生的残差为相关时，其估计是有偏估计。如果把动为学模型的偏差作为待瓣识系统的干扰噪声，则此噪声不能看做随机白噪声，其对系统输出产生的残差是相关的，所采用最小二乘法对参数进行的估计是有偏估计。为将最小二乘法应用于质量参数辨识，需将第二文建立的动力学模型做适当整理，使其成为线性系统。因此，将式整理成等效扭矩的线性方程形式，作为整理后线性系统的输入数据，可以遁过测量的角度数据及其微分得到。而动臂运动所需要的等效粗矩由液压缸推力根据虛位移原理计算得到，作为该线性系统的输出。作为馈线裡系统禄辨识的参数，其中包含了路灯安装车护斗关节束知的几个参数，其中ｍ２即为沪斗和重物的质量和。通过辨识出这４个参数就可按照下式：以计算出包括重物质量在的几个未知的参数，实现了装载化参数辨识和称重的目的。

      采用最小二乘法辨识质量称重的方法可以避免质量标定的繁琐过程，且参数辨识过程是动态的。由仿真结果分析可知，采用最小二乘法辨识出的路灯安装车参数‘中质量参数相比于，具有较好的精度。从路灯安装车负载质量称重的角度，这些参数不具有实际价值，所以最小二乘法可以应用于负载质量称重。分析原因是质量参数是由最小二乘法辨识参数Ｘ４直接得到，而不是间接计算得到的。基于直接辨识参数而非通过辨识参数间接计算的目的，本文下节尝试了基于广义牛顿法非线性系统参数辨识的方法对装载祝的参数进行辨识。需将动为学模型公式整理成线性式才能应用算法，而广义牛顿法则可以直接求解非线性方程从而辨识出非线性模型的参数。对于有ｎ个未知数的ｎ个非线性方程：牛顿方法采用如下迭代公式求解：其中方程组的雅克比矩阵，在毎个迭代点需满足非奇异性。与传统的牛顿迭代方法不同，广义牛顿法用于求解有ｎ个未知数的ｍ个非线性方程，即未知数的个数和方程个数可以不同：以用方程组的雅克比矩阵逆替代中的逆，得到广义牛顿法的求解迭代式。 采用奇异值分解（ＳＶＤ）的方法来求得雅克比矩阵逆。对炬阵进行奇异值分解，则逆可构造成，是一个非线性的方程，可政直接通过广义牛顿法对其进行辨识，而无需像最小二乘法那样整理成线性形式，这种直接辨识可使得辨识结果更加精确。与牛顿－拉普森辨识方法要求方程数和未知数个数必须相等不同，广义牛顿法可以求解方程数大于待辨识参数个数的方程沮。也就是可以利用采集的多组数据对参数进行辨识，从而抑制噪声影响。经过仿真实验发现选择５０组数据进行辨识效果较好。根播前文介绍的广义牛顿法参数辨识算法，针对路灯安装车的动力学模型可列出方程.  采集举升过程中不同姿态的５０组数据，可得到关于未知数心，５０个方程組成的非线性方程組。即可进行对未知参数进行辨识，将辨识结果中的ｍ２作为工作台和重物质量和，从而可得到工作台中重物质量达到称重目的。

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