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为了对造船中所用型材变形进行在线检测, 在高精度划线切割机器人系统中, 建立了多传
感器检测系统, 引入基于小波变换和虚拟噪声自适应卡尔曼滤波的多分辨率最优多传感器数据融合方法, 实现了对噪声统计量缺乏先验知识和模型参数不确切的多分辨率多传感器的数据融合. 实验结果表明, 多传感器数据融合可以有效地实现变形型材的在线检测, 提高系统的测试精度和可靠性.
高精度划线切割机器人系统是应造船领域中型材的划线和切割而开发研制的, 多传感器数据融合技术是该系统的关键技术之一. 在造船行业中, 划线和切割所大量使用的型材几乎都是变形的, 型材的变形严重影响系统的加工精度和质量, 该系统应用多传感器数据融合技术有效地实现了变形型材在线检测.
小波变换是功能强大的多尺度信号处理算法,这种算法一直吸引着从事随机信号估计学者的关注. 早期,Basseville 等[ 1 ]在从事随机过程的参数化和白化性能的研究时, 在小波变换的启发下建立了多尺度自回归模型; 随后, Chou 等[ 2 ]研究了基于小波变化的多尺度自回归模型、平滑算法和数据融合;Hong[ 3 ]研究了多传感器多分辨率分布式滤波, 小波变换连接不同尺度间的变换. 本文在综合以上算法的基础上提出了适合于该系统的多分辨率最优数据融合算法.
感器检测系统, 引入基于小波变换和虚拟噪声自适应卡尔曼滤波的多分辨率最优多传感器数据融合方法, 实现了对噪声统计量缺乏先验知识和模型参数不确切的多分辨率多传感器的数据融合. 实验结果表明, 多传感器数据融合可以有效地实现变形型材的在线检测, 提高系统的测试精度和可靠性.
高精度划线切割机器人系统是应造船领域中型材的划线和切割而开发研制的, 多传感器数据融合技术是该系统的关键技术之一. 在造船行业中, 划线和切割所大量使用的型材几乎都是变形的, 型材的变形严重影响系统的加工精度和质量, 该系统应用多传感器数据融合技术有效地实现了变形型材在线检测.
小波变换是功能强大的多尺度信号处理算法,这种算法一直吸引着从事随机信号估计学者的关注. 早期,Basseville 等[ 1 ]在从事随机过程的参数化和白化性能的研究时, 在小波变换的启发下建立了多尺度自回归模型; 随后, Chou 等[ 2 ]研究了基于小波变化的多尺度自回归模型、平滑算法和数据融合;Hong[ 3 ]研究了多传感器多分辨率分布式滤波, 小波变换连接不同尺度间的变换. 本文在综合以上算法的基础上提出了适合于该系统的多分辨率最优数据融合算法.
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