zunehmende Genauigkeit der Lösung der transzendentalen Gleichung

Problem: Bei einem komplexen kinematischen System mit Parametern, die schwierig zu messen sind, ist es, diese Parameter aus einer Reihe von Messungen zu messen, die automatisch kalibriert werden. Ziel ist es, die Genauigkeit der berechneten Parameter zu erhöhen.

Annäherungsmethode: Die Lösung verwendet eine Approximationsklasse, die iterativ nach dem minimalen Abweichungspunkt für eine bestimmte Variable innerhalb eines bestimmten Bereichs und Schrittgröße sucht. Die Lösung wird weiter verfeinert, indem die Reichweite und die Schrittgröße in der Nähe des minimalen Punktes reduziert und die Genauigkeit rekursiv zunimmt.

aktuelle Genauigkeit: Simulationsergebnisse zeigen, dass die Genauigkeit immer noch nicht ausreicht, mit Fehlern zwischen 0,1 mm bis 0,5 mm. Die Anzahl der Messpunkte und Rekursionsebenen hat begrenzte Auswirkungen.

mögliche Lösungen:

1. Iterative Annäherung: Überlegen Sie, einen komplexeren iterativen Annäherungsalgorithmus wie den Levenberg-Marquardt-Algorithmus zu implementieren, der möglicherweise eine höhere Genauigkeit erreichen kann.

2. Gewichtete Abweichungen: Erforschen Sie die Gewichtung der Abweichungen basierend auf dem Winkelabstand von 0 Grad. Dies kann dazu beitragen, die Genauigkeit zu verbessern, indem die zuverlässigeren Messungen hervorgehoben werden.

3. Anderes Modell: bewerten Sie das kinematische Modell neu. Die vorgeschlagene transzendentale Gleichung ist möglicherweise nicht die genaueste Darstellung des Systems. Betrachten Sie alternative Modelle, die die Physik des Systems besser erfassen.

4. Verbesserte Messtechniken: Konzentrieren Sie sich auf die Verbesserung der Messgenauigkeit von Y0, Z0 und A0. Dies könnte die Verwendung genauerer Sensoren oder die Kalibrierung der vorhandenen beinhalten.

5. Mechanische Verbesserungen: Untersuchen Sie das mechanische Design des Systems auf mögliche Fehlerquellen. Fragen Sie alle Probleme wie Vibrationen oder Tuben -Exzentrizität an.

6. Zusätzliche Datenpunkte: Erforschen Sie die Anzahl der Messpunkte, aber nur bis zu einem Punkt, an dem die Stabilität beibehalten wird. Zu viele Punkte können zu Instabilitäten in den Ergebnissen führen.

7. Alternative Ansätze: Erwägen Sie, verschiedene Ansätze für das Problem zu untersuchen, z. B. die Verwendung von Algorithmen oder Optimierungstechniken für maschinelles Lernen. Rohrbewegungsachse, und die Verwendung von A0, Z0 und Y0 hat die Genauigkeit erheblich verbessert, mit Präzision jetzt um 0,03 mm. Dieser Vorgang wird rekursiv wiederholt und reduziert den Bereich und die Schrittgröße, um die Genauigkeit allmählich zu erhöhen.