DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
system: [SYSTEM]

user: 2. 基于遗传算法的最优子阵划分 2.1. 遗传算法 为对相控阵的子阵结构进行优化，首要问题是选择一种高效的优化方法；显然应采用全局优化技术。模拟退火与其它进化方法可实现对设计空间的全局搜索，这其中就包括遗传算法。 遗传算法是基于达尔文进化理论的高效进化搜索方法，基本可解决所有优化问题，无论有无约束条件。其主要思想是从父代群体中保留好的个体，淘汰差的个体。它通过选择、交叉、变异等操作不断对个体进行优化 [ 5 ] 。遗传算法综合了定向与随机搜索的优点；尽管其是一种随机搜索方法，但与传统搜索方法不同，不依赖问题自身，可进行全局搜索，且搜索规模大、效率高，易于计算机实现。它是概率的不确定的状态转移，更容易得到全局最优解。遗传算法对搜索空间进行随机取样，与传统优化技术相比，其收敛到非全局最优解的可能性大大降低。 遗传算法是对大型相控阵进行子阵优化的一种有效方法。遗传算法在优化过程中利用适应度函数作为评价个体成功的测度。在对阵列特别是大型阵列进行优化的过程中，适应度函数是计算中最耗时的部分，因为它包含了对阵列方向图的合成与分析。 2.2. 目标函数 设阵列为由 M 个全向阵元组成的平面相控阵，位于xoy平面上，第1个阵元位于坐标原点，将其作为参考阵元，且设第 m ( m = 1 ， ⋯ ， M ) 个阵元的坐标为 ( x m ， y m ) 。阵元级采用Taylor加权，设第 m 个阵元的加权为 g m ；通过移相器实现波束指向。用 ( θ ， φ ) 表示仰角和方位角，设阵列波束指向为 ( θ 0 ， φ 0 ) 。设阵列共被划分为 L 个子阵，且 T 0 为 M × L 的子阵形成矩阵 [ 2 ] [ 3 ] 。 令 u = sin θ cos φ ， v = sin θ sin φ ， u 0 = sin θ 0 cos φ 0 ， v 0 = sin θ 0 sin φ 0 ，并设 P 0 = diag { g m exp [ − j 2 π ( x m u 0 + y m v 0 ) / λ ] } m = 1 ， ⋯ ， M (1) 则子阵转换矩阵可表示为 T = P 0 T 0 (2) 因而阵列的子阵级导向向量为 a sub ( θ 0 ， φ 0 ) = T H a ( θ 0 ， φ 0 ) (3) 其中 a ( θ 0 ， φ 0 ) = ( φ 1 ， ⋯ φ m ， ⋯ φ M ) T 为阵元级导向向量，且 φ m = exp { − j 2 π [ x m u 0 + y m v 0 ] / λ } 。 设 w sub 为子阵级加权向量(用于进行数字处理)，则以 ( u ， v ) 为自变量的阵列方向性函数为 f ( u ， v ) = ( w sub ) H [ a sub ( u ， v ) ∘ a sub ( − u 0 ， − v 0 ) ] (4) 式中 ∘ 表示Hadamard乘积， 表示共轭转置。 本文中，遗传算法的目标函数即为方向图的旁瓣电平。 2.3. 子阵结构的编解码方法 为利用遗传算法对子阵结构进行优化，需要将阵列结构用二进制码表示，即将其映射为可由遗传算法计算的染色体编码形式。本文中，染色体的信息用于由阵列中的一个初始阵元生成一个子阵；解码染色体后，子阵被形成并更新状态标记，以表明在整个阵列中哪些阵元被划分到子阵内。 为此采用基于中心阵元的编码方法。其过程为：用一个随机的二进制串编码的染色体表示 L 个子阵中心的初始位置，其对应的阵元称为各子阵的中心阵元，并将该类染色体称为中心染色体。中心染色体的基因提供了中心阵元的信息，解码时它为一个包含所有中心阵元位置信息的向量。 中心阵元周围的阵元用另一类染色体、即周围染色体来表示。周围染色体包含了中心阵元周围的阵元中有哪些位于子阵内的信息。将周围染色体分为若干类。如第1类周围染色体为8位，用于表明紧邻中心阵元的8个阵元中有哪些位于该子阵内；图1为对其解码示意图。图中，阵元1、3、6、7 (用实心圆表示)位于该子阵内，在基因1中其相应位的代码为1；而阵元2、4、5、8(用空心圆表示)均不位于该子阵内，在基因1中其相应位的代码为0。类似地，第2类周围染色体的基因为16位，表明中心阵元周围第2层的16个阵元中有哪些位于该子阵内；而第3类周围染色体的基因为24位，用于表明中心阵元周围第3层的24个阵元中，有哪些位于该子阵内。 上述3类周围染色体表明了围绕中心阵元的48个阵元的子阵划分信息 [ 7 ] 。 2.4. 子阵划分的约束条件 为保证优化后的阵列性能，本文提出优化过程应满足的以下4个约束条件。 1) 解码后所有阵元均位于阵列的有效范围内 编码过程中，中心阵元是随机产生的，因而解码后的阵元可能位于实际的阵列范围之外。为避免出现这一情况，构造一个边界判断函数，在进行子阵划分后，利用该函数来判断是否有阵元超出阵列范围；如果有，则利用越界修正函数修正染色体中非法阵元所对应的基因位。 2) 同一子阵中所有的阵元相邻 子阵划分的基本要求是同一子阵中的所有阵元相邻。然而，基于中心阵元的编解码方法常常得到不相邻的子阵划分结果。为此设计相邻条件判断函数，同时构造一个数据链表并将满足条件的阵元放入到链表中。通过比较链表和解码后子阵中的阵元，将不在链表中(即不满足相邻条件)的阵元去除，从而实现了对非法阵元的修正。 3) 各子阵为非重叠子阵 我们要求各子阵为非重叠子阵，这在实际中更容易实现和控制。为此设置阵元状态标记位，在划分子阵后求出每个阵元的状态标记，再利用重叠阵元修正函数来去除重叠阵元(即同时位于不同子阵中的阵元)。 4) 阵列为满布阵 为使阵列得到尽可能的利用，要求其为满布阵，即所有阵元均被划分到某一子阵中。为此采用相邻插入的方法。首先求出阵列中每个阵元的状态标记位，对于未被利用的阵元，利用满布阵修正函数，按照相邻原则插入到已划分好的子阵中。 图1. 染色体解码示意图
system: [SYSTEM]

user: 3. 基于自适应交叉算子的改进遗传算法 利用遗传算法进行平面相控阵的子阵优化时，阵元数常常为数千，因而搜索空间十分巨大；而且又要满足众多约束条件，这又大大增加了运算代价。如何提高收敛速度及运算效率，是要解决的一个重要问题。 遗传算法中与收敛速度最相关的参数是交叉算子，其作用是组合交叉两个个体中有价值的信息以产生新的后代个体，使群体向优化的方向进化。本文对常规遗传算法进行改进，将常规算法中设定为常数的交叉算子 P c ，修正为随目标函数值自适应变化的交叉算子 P ′ c ，并称其为自适应交叉算子。 自适应交叉算子定义为 P ′ c = f Ave f Opt (5) 式中， f Ave 为某一代目标函数的平均值，而 f Opt 为其最优值。二者越接近则 P ′ c 越大，将在上一代选择更多的父代个体进行组合遗传，从而使子代的种群更为优化。 自适应交叉算子的引入使优化过程具有自适应交叉组合的特点，可较大提高收敛速度并改善运算效率。
system: [SYSTEM]

user: 4. 子阵划分流程 在实现了阵列结构的编码解码以及约束条件之后，基于改进遗传算法的子阵划分的流程为： 1) 随机产生中心染色体及周围染色体； 2) 对中心染色体和周围染色体解码，还原子阵结构； 3) 根据解码结果，判断是否满足约束条件，并修正染色体中的非法基因；即使同一子阵中所有阵元相邻，各子阵为非重叠子阵且阵列为满布阵； 4) 计算由解码得到的子阵结构所相应的方向图的旁瓣电平及适应度值； 5) 求出旁瓣电平的最优值及平均值，计算自适应交叉算子； 6) 分别对中心染色体和周围染色体进行选择、交叉及变异操作，以产生新的染色体； 7) 判断是否满足迭代次数，是则终止，否则返回2。 其具体流程图如图2所示。
system: [SYSTEM]

user: 5. 仿真结果 5.1. 仿真条件 以矩形平面阵为例给出仿真结果。设阵列中有 30 × 32 = 960 个全向阵元，按 λ / 2 间距的矩形栅格放置在xoy平面上。设阵列波束指向垂直于阵列平面。水平向(x轴方向)和垂直向(y轴方向)均采用−40 dB Taylor加权。设子阵个数为64。子阵级采用数字加权，用于超分辨空间谱估计等后续处理。 原始的子阵结构随机选取。遗传参数中，交叉概率自适应选取，变异概率为0.01，种群大小取为40，遗传代数取为50。 5.2. 改进遗传算法的收敛性能 图3给出了改进遗传算法与常规遗传算法收敛性能的比较。图中，纵坐标为每代40个种群解码所产生的子阵结构的方向图旁瓣电平的平均值。可见，改进方法的收敛性能明显优于常规方法：在同样的代数下可收敛到更优的结果。如经过50代遗传后，常规方法旁瓣电平的平均值收敛到−21.80 dB，而改进方法为−27.02 dB；其改善达5.22 dB，收敛性能得到显著提高。 图2. 基于改进遗传算法的子阵优化流程图 图3. 两种方法收敛性能的比较 5.3. 方向图 图4给出了利用改进遗传算法对子阵结构进行优化后，其阵列方向图在 u = 0 的切面图；为便于比较，图中同时给出了原始子阵结构的方向图。可见，子阵优化后，方向图旁瓣电平得到了有效改善。图中原始和优化后的旁瓣分别为−8.82 dB和−29.44 dB，因而旁瓣改善20.62 dB，效果显著。 5.4. 子阵划分结果 图4给出了最优子阵划分结果，即图5中优化后的方向图所对应的阵列结构；图中用不同符号表示位于不同子阵内的阵元。 本文研究利用改进的遗传算法，对子阵进行优化，使优化过程具有自适应交叉组合的特点，改善了阵列方向图的旁瓣，与常规遗传算法相比可提高收敛速度及运算效率。同时由于基于中心阵元的子阵编解码方法在优化过程中可能产生大量不合理的子阵结构，利用约束条件进行判断和修正，但增加了运算代价及复杂度，研究提出了更高效的子阵编解码方法。 图4. 子阵优化结果 图5. 方向图
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 搭载于海洋地质十号船的国内首套深海移动电视抓斗成功在海上完成地质调查，通过使用水下定位系统辅助，操作深海可移动式电视抓斗在海底寻找特定地质目标，经过多次尝试，成功获取地质样品，经过水下定位系统测试，在3400米左右水深时，该系统移动范围可达30多米。该系统具备多种扩展接口，可为其增加其他传感器。这为海洋调查提供了更便捷、更经济的调查手段，并能获取更大范围的更多参数。 关键词 :电视抓斗，地质调查，可移动式 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 海洋地质取样一直都是对海洋进行资源评价和探究海洋环境的重要方法之一 [ 1 ] 。观察选择所需要的样品更能有针对性的取得想要的信息，之前大洋科考中电视抓斗也是很重要的手段 [ 2 ] ，只是由于设备和船舶的限制基本都是放到哪里取哪里，现在不一样了深海移动电视抓斗包括摄像 [ 3 ] 、推进器、激光矩阵，可以看到水下样品，通过一定范围内的移动进行选择性获取，通过激光矩阵来测量样品的尺寸，以此可以为取样作业的成功进行提供更好的保障。
system: [SYSTEM]

user: 2. 深海移动电视抓斗 深海移动电视抓斗主要由采样部分和控制部分组成，采样部分为可分离式斗体构成，分为沉积物斗体和表层岩石取样斗体。 移动电视抓斗控制系统由甲板单元和水下单元构成。其中，水下单元包括抓斗本体机械结构深海液压站、深海电机驱动器、水下测控单元(包含光缆水下测控单元，水下高清摄像机、水下照明灯、高度计、深度计等；甲板单元包括甲板通信机(甲板多功能高清光纤通信机)，硬盘录像机、高压直流电源(水下测控单元供电)、工控机(含监视器)以及运行于工控机上的甲板软件等(见图1)。 图1. 深海移动电视抓斗 2.1. 基本参数 型号：XQ-ROGTV6000G型 最大工作水深：6000 m； 重量：约 2500 kg (水上)； 工作电压：2 kV； 推进器：最大功率：单个3 kW*4； 最大推力：75 kgf*4； 外形尺寸：合拢时：2200 × 1800 × 2275 mm(长 × 宽 × 高)； 工作电压：2 kV； 张开时：2200 × 1800 × 1900 mm (长 × 宽 × 高)； 液压站功率 ：3 kW。 2.2. 优势技术 这套可移动抓斗的优势就在于，在水下它能够借助自身架构上的推进器，在一定范围可移动和变换抓斗自身的位置，这样可以提高整体抓取的工作效率。因为其不需要靠船的移动来调整抓斗的位置，而是可以靠自身动力来操作(见图2)。 本动力推进系统由控制盒、动力分配ECU、无刷电机、罗盘(可选)等部件组成，如图所示。操纵盒负责采集操纵杆、按钮等数据发送给ECU，并通过指示灯指示工作状态。ECU接收操纵盒的指令控制四个无刷电机实现前进、后退、旋转和定艏等功能。
system: [SYSTEM]

user: 3. 深海移动电视抓斗整体工作流程 甲板单元接收操作人员指令后，通过甲板通信机发送至水下测控单元，水下测控单元接收到指令并解析后发送至深海液压站，深海液压站接收到测控指令后，借助深海电机驱动器驱动抓斗本体机械机构(集料器)完成张合动作，从而完成海底取样 [ 4 ] 。在取样过程中，测控单元中的高清视频监控系统采集安装于抓斗本体上的水下高清摄像机视频 [ 3 ] ，数据采集系统采集高度计、深度计等传感器数据，并实时传输至甲板单元，使得操作人员可借助监控画面完成取样，从而大幅提高取样作业的效率。 图2. 电机矢量分布图及控制盒
system: [SYSTEM]

user: 4. 取样作业中的应用 海洋地质十号船离泊后，可视化地质取样系统组提前对系统进行调试，为了保证此次取样作业能顺利完成，在走航期间对液压油箱进行了补油。在珠江口桂山锚地抛锚期间，海试组对可视化地质取样系统进行了浅水区功能性验证。锚地水深为10米，功能均能正常实现。通过绞车张力数据对比，本次取样获取了1.4吨沉积物样品。但由于缆长较短，推进器工作效果不明显。 第一次深水取样水深为3601米，三级海况。在下水前对设备进行了详细的下水检查，可视化地质取样系统组组按照预定计划将可视化地质取样系统下放取样。具体步骤如下： 4.1. 海上下水前准备 检查确认机械部件连接、油管接头、油箱及其放气堵头密封、光纤电缆连接等均正常。此设备工作电压高，当涉及有关高压电操作时，需得到后甲板安全确认后，再由指定技术人员操作。此过程至少需3人，1人在后甲板指挥，2人在绞车间(1人为操作员，1人为安全员)。检查好设备单元下一步就要进行联机通讯，确认程序主界面数据、前视/俯视摄像头图像显示、灯光、高度计、激光阵、推进器(在空气中测试，时间不得超过10秒)等都工作正常，就可以断电，拉好止荡绳，随时准备下水。 4.2. 下水操作 船舶就位并确认动力定位开启，拖体人员就位，止荡绳系好，施放下水 [ 5 ] ，系统上电，监控电压、绝缘值、倾角等参数，测试照明灯、摄像头及其他传感器工作是否正常(见图3)。下放期间也要不断检测电压绝缘值变化。 图4为操作界面，界面设计采用功能分区设计，同时界面各控件简约醒目，色彩保持一致即，将到底前开启高度计，高度计工作正常，能正常判断设备距底高度。 激光阵能正常开启(见图5)，但由于海底沉积物容易扰动，导致无法很清晰观察到激光阵。 在观察到沉积物后，开启推进器，观察推进器的移动效果，但由于海底缺乏参照物，移动距离无法判断，只能判断出根据遥控的方向有明显移动(见图6)。 抓取沉积物，开动绞车将取样器慢速着底，开启液压站电机及电磁阀，抓斗闭合，取得了沉积物。抓斗油缸进行保压，保压值约50兆帕，保证斗体在回收过程中不会泄压导致样品丢失。取样器出水后估计样品有1吨左右(见图7)，第一次取样结束。 第二次取样水深为3500米，四级海况。在下水前对设备进行了详细的下水检查一切正常。为测试推进器的推进效果，运用了水下定位系统(见图8)。可视化地质取样系统组按照预定计划下放设备取样。此 图3. 下放中测试摄像头 图4. 操作界面的布局和分区及高度计显示 图5. 激光阵开启 次我们为了监测设备推进器移动位移，安装了超短基线MINI标。当设备放置水深3400米左右时，开启矢量推进器，通过水下定位跟踪监控显示推进移动50多米(见图9)。
system: [SYSTEM]

user: 5. 维护和存放 1) 耐压仓密封维护 图6. 矢量推进系统工作情况 图7. 取样器回收至甲板并释放沉积物样品 图8. 水下定位信标辅助测量矢量推进效果 图9. 水下定位监测到的位移数据 打开耐压仓后，需检查密封圈外观，如有变形或破损等，须更换密封圈。 2) 液压装置维护。 在使用中，如发现油压降低，需将设备回收至甲板并检查。 3) 定期检查压力仓、水密接插件、高压油管、蓄能器、皮囊和密封圈，发现问题及时处理或更换。定期更换液压油、补偿介质。 4) 在使用完毕后，为确保机械装置免于海水腐蚀，需用淡水冲洗并盖上蓬布罩。
system: [SYSTEM]

user: 6. 总结 本次实验中该设备为2.5吨左右，每次取样后总重量为3.5吨左右，取样重量每次都为1吨左右，较为理想。现在的船舶大多数都安装了动力定位，提高了设备长时间在水下的安全性，此设备和老式电视抓斗比起来，使用上较为方便，图像清晰，激光阵比例尺明确，在水下定位的监测下带有4个推进器可自行小范围移动寻找特定地质目标而无需动船。 此次海试成功意义重大，不仅填补了国内深海移动电视抓斗领域的空白，也对我国海洋调查事业起到了强有力的推进作用，这也是海洋地质取样技术的更新及进步，能够帮助我们获取更多海底资料及样品，为我国海洋事业调查增添新利器。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 利用载波相位观测值可以大大提高导航定位精度，但整周模糊度的存在会严重影响结果准确性。本文分析了LAMBDA算法解算整周模糊度的优缺点。针对其构建搜索域导致的搜索时间较长的问题。提出了一种基于长短基线结合的整周模糊度解算算法。通过对比LAMBDA算法与长短基线法解算精确度以及解算速度进行分析对比。通过仿真实验可以看出，LAMBDA法的解算速度相对于长短基线法来说较慢，但是在卫星与接收天线之间呈一定角度时，长短基线法会会大大的提高模糊度解算的误差。本文还粗略地分析了长短基线法引起误差的原因。 关键词 :载波相位整周模糊度，LAMBDA算法，长短基线算法 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 卫星导航定位技术根据信号的不同可以分为伪距观测方式与载波相位观测方式。伪距观测受误差影响较大会导致测量的误差较大，无法运用在高进度的姿态测量的需要，所以，高精度的姿态测量一般使用载波相位观测方式。 载波相位观测通过卫星信号与接收机振荡器产生的参考载波信号之间相位差进行跟踪来确定站星之间的距离，并完成对天线位置的确定。 但是，由于接收机的鉴相器无法通过当前的相位值来获得载波在导航卫星及地面接收站天线之间间隔了多少整数个波长。此时的载波相位解算就会出现一个未知量，这个未知量被称之为载波相位观测整周模糊度。整周模糊度的存在对载波相位观测值的准确性有着很大的影响。为了获得更准确的导航信息，就需要精度更高的载波相位观测值。 整周模糊度解算可以分为两大类，一种是利用观测设备的移动和观测卫星变化所带来的有效信息，称为基于运动的载波相位整周模糊度解算算法。另一种是利用载波相位值对整周模糊度数进行最优化估计的过程。运用最为广泛的主要是基于最小二乘算法及其改进算法，包括FARA、Cholesky分解法、快速模糊度搜索滤波FASF法、LAMBDA方法等。最早的基于搜索域的整周模糊度解算算法的是整数最小二乘法，通过利用载波相位观测值以及基线的信息构造出一个模糊度搜索的范围用于搜索，但是由于整周模糊度之间的相关性较强导致搜索范围被过分拉长，导致搜索效率较低。为了解决问题，提出了其他的基于整数最小二乘的算法进行改进。 现阶段，整周模糊度解算主要是基于搜索域的搜索算法，LAMBDA算法是目前来说应用最广泛且解算成功率及效率很高的一种方法。其主要思想是基于最小二乘方法的搜索方法。通过对基于最小二乘搜索法中出现的协方差矩阵进行处理，降低模糊度相关性，以此来提高搜索的效率。 现阶段整周模糊度解算算法的主要研究方向主要是为：1) 针对解算方程病态问题构造相应的正则化矩阵来提高解算的精确度 [ 1 ] [ 2 ] 。2) 利用约束来缩小搜索的范围，降低搜索的复杂度，提高搜索效率 [ 3 ] 。 LAMBDA [ 4 ] 算法虽然能较为精确的获得计算的结果。但是由于需要多个历元的结果来构造搜索域，才能进一步的完成搜索的工作，不利于载波相位的实时解算。 在整周模糊度求解的过程中，短基线能较快的解算出整周模糊度的结果，但是相对的精确度较低，长基线的精度较高，但是解算的难度较高。而在本地坐标系下，基线向量的三个分量与飞行器的姿态角以及长度有关，对于长短不同的两条共线基线来说，基线向量之间是整数倍的关系。利用两两条基线向量之间的关系，利用较短天线来快速求解出模糊度的粗略值，再用长基线的倍数关系来提高解算的精度。 本文通过分析载波相位定位技术的基本原理及整周模糊度搜索的算法，主要是LAMBDA算法。并进行了相应的MATLAB仿真，比较了LAMBDA算法以及长短极限法下整周模糊度搜索域即搜索性能，可以为整周模糊度解算方案的选择提供参考依据。
system: [SYSTEM]

user: 2. LAMDBA算法原理 载波相位观测模型 [ 5 ] 如式所示，其中 y 是 m 维载波相位观测量， a 、 b 分别为 n 维， t 维的未知参数向量， A 、 B 为相应的系数矩阵， v 是观测误差。 a 主要是载波相位的整周模糊度 [ 6 ] 的参数向量，且 a ∈ Z n 、 b 是包含基线向量、电离层、对流层误差的参数向量，并且 b ∈ R t y = A a + B b + v a ∈ Z n ， b ∈ R t (1) 由于 a 、 b 都是需要估计的参数，最小二乘算法的核心是通过对观测方程的处理 [ 4 ] ，尽量降低噪声和误差对测量精度的影响。原理是利用最小化误差平方，来求解出令误差平方最小的参数解 通过最小二乘法求出满足误差平方最小的参数 a 、 b 。由于在求解的过程中忽略了参数的整数特性，求解整周模糊度就需要在获得浮点解 a ^ 、 b ^ 的基础上，对模糊度的值进行搜索。此时的最小二乘就转化为： min a ， b ‖ y − A a − B b ‖ Q y 2 = min b ‖ b ⌢ − b ‖ Q b ⌢ − 1 2 + min a ‖ a ^ − a ‖ Q a − 1 2 a ∈ Z n ， b ∈ R t (2) 对于向量 b 来说，由于没有约束条件，只需要寻找到满足 min b ‖ b ⌢ − b ‖ Q b ⌢ − 1 2 条件的 b 即可，而且矢量 a 和 b 并无关联。让中 b ⌢ = b 即可。通过改变整数 a 使 ‖ a ^ − a ‖ Q a ⌢ − 1 2 最小，此时的 a 就是整周模糊度解算的候选模糊度解。 整数最小二乘估计算法解算算法通常分为两步 [ 7 ] ： 首先忽略 a 的整数约束，利用一般最小二乘法估计出 a 与 b 的浮点解 a ^ 、 b ^ 及其协方差矩阵： 然后利用浮点解搜索使目标函数最小的整数作为整周模糊度固定解 a ^ 。在进行搜索求解时，搜索空间的表示为 ( a ^ − a ) T Q a − 1 ( a ^ − a ) ≤ χ 2 (3) 式(7)是一个 a ^ 为中心的 n 维超椭球体， χ 2 与 Q a − 1 分别控制其大小和形状。其中，假设各个模糊度之间互不相关， Q a ^ 为对角阵，此时搜索域所表示的椭球退化为球体。只需对 a ^ 就近取整即为固定解 a ^ 。但在动态定位或快速定位的应用中，较短的观测时间及双差观测模式使得各模糊度间高度相关， Q a ^ 远非对角阵，此时搜索椭球被拉的很长。搜索过程异常复杂。 由于在利用最小二乘法进行整周模糊度解算过程中，各模糊度间高度相关所导致的搜索椭圆过于狭长，不利于整周模糊度的解算。可以使用一定的方法来降低模糊度组之间的相关性 [ 8 ] 。修正搜索范围，减少多余的误差解。其基本原理如下： 寻找一个 Z 矩阵 [ 9 ] 满足：① Z 中所有元素为整数；② det (Z) = ± 1；③ 可逆的整数变换，即变换前后参数的整数特性保持不变。变换后参数的协因数阵尽量接近对角阵。 对原始模糊度进行如下变换： z = Z a ， z ^ = Z a ^ ， Q z ^ = Z Q a ^ Z T (4) ( z ^ − z ) T Q z ^ − 1 ( z ^ − z ) ≤ χ 2 (5) 搜索使目标函数达到最小的 z ，作为变换后的模糊度的固定解 z ^ 反变换得到原始模糊度的固定解。
system: [SYSTEM]

user: 3. 长短基线法算法原理 在短基线模型中，接收机 r i 和接收机 r 0 到卫星 s 的单位视线向量 [ 10 ] 认为是相同的，都记为 e s 。单差模型的几何示意图如图1所示。 根据几何关系，接收机 r i 和接收机 r 0 到卫星s的几何距离单差值可以表示为 ρ r i r 0 s = − e s b i ，因此载波相位单差方程可以写成下式 [ 11 ] ： 即： ϕ r i r 0 s = − e s b i λ + N r i r 0 s + ε ϕ ， r i r 0 s (5) 式中， ϕ r i r 0 s = ϕ r i s − ϕ r 0 s ， ρ r i r 0 s = ρ r i s − ρ r 0 s ， N r i r 0 s = N r i s − N r 0 s ， ε ϕ ， r i r 0 s 为载波相位单差噪声， λ 为载波波长。 ρ r s 为接收机r天线相位中心和卫星s天线相位中心之间的几何距离， N r s 为接收机r和卫星s之间测量的载波相位整周模糊度， ε ϕ ， r s 为载波相位测量误差。 1) 第一条短基线测姿方法 [ 12 ] 第一条基线矢量 b 1 的长度小于半个载波波长，我们称之为超短基线。第一条基线由天线 A 0 和天线 A 1 组成，天线 A 1 和 A 0 的距离 d 1 应该满足小于半波长： 忽略观测误差，式(5)可以转化为： ϕ r 1 r 0 s = − e s b 1 λ + N r 1 r 0 s ，根据预先设置的小于半波长基线向量 b 1 及 | e s | < 1 可以获得 | e s b 1 λ | < 1 2 ，即第一条基线的载波相位方程右侧的第一项必定是小数。 N r 1 r 0 s 为整数。所以载波相位单差值可以分解成整数部分和小数部分。整数部分 ϕ r 1 r 0 ， int s 和小数部分 ϕ r 1 r 0 ， f r a c s 分别为： ϕ r 1 r 0 ， int s = r o u n d ( ϕ r 1 r 0 s ) = N r 1 r 0 s ϕ r 1 r 0 ， f r a c s = f r a c ( ϕ r 1 r 0 s ) = − e s b 1 λ (60 图1. 接收机之间的单差模型几何示意图 其中， r o u n d ( ⋅ ) 表示四舍五入取整， f r a c ( ⋅ ) 表示四舍五入取整之后的小数残留。 从数学模型推导可知，假如可见卫星个数为m，那么使用最小二乘算法，就可以求解出基线矢量 b 1 ： b 1 = ( H 1 T H 1 ) − 1 H 1 T y 1 (7) 其中， y 1 = ( ϕ r 1 r 0 ， f r a c 1 ， ϕ r 1 r 0 ， f r a c 2 ， ⋯ ， ϕ r 1 r 0 ， f r a c m ) T ， H 1 = − 1 λ ( e 1 ， T ， e 2 ， T ， ⋯ ， e m ， T ) T 。 求解出基线矢量 b 1 后，可以求解出基线的仰角 θ 1 和方位角 φ 1 。 2) 第二条基线测姿方法 如果已知第一条基线矢量 b 1 确定的姿态(仰角 θ 1 和方位角 φ 1 )，那么可以通过基线矢量和姿态角的关系估计出第二条基线矢量 b 2 在当地ENU坐标系 [ 13 ] 中的粗略值： b ^ 2 = [ b ^ 2 ， e b ^ 2 ， n b ^ 2 ， u ] = [ d 2 cos ( θ 1 ) s i n ( φ 1 ) d 2 cos ( θ 1 ) c o s ( φ 1 ) d 2 sin ( θ 1 ) ] (8) 之后，根据载波相位单差方程可以求出 A 2 和 A 0 的单差整周模糊度估计值为： N ^ r 2 r 0 s = ϕ r 2 r 0 s + e s b ^ 2 λ (9) 为了使用第一条基线矢量 b 1 [ 14 ] ，快速确定天线 A 2 和 A 0 之间的单差整周模糊度 N ^ r 2 r 0 s ， A 2 和 A 0 的距离应该满足估计的第二条基线矢量与真实摆放的第二条基线矢量差值的模小于半波长 [ 15 ] 。 通过对估计的整周模糊度 N ^ r 2 r 0 s 进行四舍五入取整运算，就可以求出整周模糊度 N ^ r 2 r 0 s 。 假如可见卫星个数为m，那么使用最小二乘算法，就可以求解出基线矢量 b 2 。 b 2 = ( H 2 T H 2 ) − 1 H 2 T y 2 (10) 其中： y 2 = [ ϕ r 2 r 0 1 − r o u n d ( N ^ r 2 r 0 1 ) ， ϕ r 2 r 0 2 − r o u n d ( N ^ r 2 r 0 2 ) ， ⋯ ， ϕ r 2 r 0 m − r o u n d ( N ^ r 2 r 0 m ) ] T ， H 2 = − 1 λ ( e 1 ， T ， e 2 ， T ， ⋯ ， e m ， T ) T (11) 求解出基线矢量 b 2 后，根据基线矢量和姿态角 [ 16 ] 的关系，可以求解出基线的仰角 θ 2 和方位角 φ 2 。 对于布局为直线阵列形式的M个天线(分别记为 A 0 ， A 1 ， ⋯ ， A M − 1 )按照特殊的几何配置要求，摆放成直线阵列形式，如图2所示。 以天线 A 0 作为参考天线，天线 A 0 到天线 A i 的基线矢量称为第i条基线矢量，记为 b i 。天线 A 0 到天线 A i 的距离记为 d i ，那么有 | b i | = d i 。其中 i = 1 ， 2 ， ⋯ ， M − 1 。这些天线所连接的接收机(分别记为 r 0 ， r 1 ， ⋯ ， r M − 1 )通过同一个晶体振荡器完成时间的同步。 图2. 接收机天线模型示意图 由于超短基线解算的模糊度 [ 17 ] 精确度不高，不适宜作为载波相位解算的条件，可以利用求解第一条基线的方法处理短基线 b 1 ，然后在用第二条基线求解方法来处理基线 b 2 ，可以大大的降低误差。如果条件允许，可以继续利用相同的方法来处理基线 b 2 和 b 3 ，能够获得更加精确的模糊度数。但是实际应用中，飞行器的空间有限，并不支持很多根共线的天线同时使用。一般使用两条基线来完成整周模糊度的解算。
system: [SYSTEM]

user: 4. 仿真分析 4.1. 仿真条件设计 已知GPS卫星L1信号的波长为0.192 m，所以，短基线的长度必须满足 l 1 < λ 2 ，即 l 1 < 0.096 ，取短 基线长度为0.09 m，而对于长基线来说，只要是短基线的倍数即可。为了计算方便，取长基线是短基线的20倍，即 l 2 = 1.8 m 。选取6颗卫星进行载波相位观测并对长短基线法与LAMBDA算法的可靠性进行分析。为了判断LAMBDA算法与长短基线法之间的区别，每50个历元90度旋转一次天线。并利用六颗卫星对天线进行载波量为观测，获得相应的载波相位观测方程。 4.2. 仿真结果分析 图3中反应的是载波相位整周模糊度解算过程中长短基线法与LAMBDA算法的解算结果。 在载波相位观测过程中的整周模糊度解算算法上，忽略基线向量长度的约束，根据利用式(1)可以解算出载波相位整周模糊度的浮点解。但是，由于整周模糊度的值含有整周特性，就需要构建一个整数的搜索范围。然后在这个搜索的范围内，将所有的可行的解算结果计算出来。由于搜索过程中包含有最小二乘解算过程中获得协方差矩阵，而在单一历元的情况下，无法完成搜索域的构建。所以在使用LAMBDA算法时，必须利用多个历元的载波相位信息才能完成解算过程。并且模糊度维数越大，完成解算所需要的历元就越多。 对于同一个载体上的两条共线的基线向量，其相对载体的姿态角都是相等的。两个基线向量之间相差的倍数即为基线长度的之间的倍数。将短基线进行相应的设计，使观测出的载波相位值的小数部分与基线长度有关，通过短基线接收到的载波相位信息估计出基线向量，利用基线向量的倍数关系获得估计的长基线矢量，再利用估计出的矢量来完成整周模糊度的解算。短基线接收机每个历元都会接收到相应的载波相位信息，就可以通过获得信息获取每个历元中估计出的基线向量信息来完成后续的整周模糊度的解算，可以在任意一个历元获得所对应发整周模糊度。相对于LAMBDA算法，长短基线法有较强的时效性。使用与算法的快速解算上。 但是，对于长短基线法来说，结果的准确度与短基线解算出的短基线矢量有很大的关联，如果短基线的解算出现了较大误差甚至于错误将会在结果中引入更大的错误。 短基线向量的求解方式为： b 1 = ( H 1 T H 1 ) − 1 H 1 T y 1 (12) 其中 ，一般情况下矩阵 H 1 中的方向向量 e m ， T ≠ 0 ，即卫星不在基准站的正上方。 通过短基线的载波相位观测值可以较好的获得载体的仰角和方位角。但是，当基准站与卫星信号发射的方向垂直时，此时的方向向量 e m ， T =0 ， H 1 T H 1 的对角线上就出现了0元素，在计算机中 ( H 1 T H 1 ) − 1 就会产生严重放大的问题，此时，导致原本不变的姿态角出现了较大的变化，此时继续使用求解出的姿态角解算出的模糊度就会出现较大的误差。 对于长短基线法来说，短基线的极限矢量求解过程中的系数随着视线向量不断变化，导致估计的方位角是一个动态变化的过程，但是在相邻历元的变化较小可以忽略不计。所以图3中整周模糊度解算结果的精确度几乎没有差距。但是，当历元到达80时，长短基线法的结果相对LAMBDA算法就出现较大的误差甚至于是错误。通过图4可以看出，在第80历元之后，短基线所求解的姿态角出现了明显的跳变。此时的卫星与接收机的视向量垂直于基线，即 e m ， T =0 ，此时最小二乘法求解短基线向量的系数 H 1 = − 1 λ ( e 1 ， T ， e 2 ， T ， ⋯ ， e m ， T ) T 出现0元素，计算机中 ( H 1 T H 1 ) − 1 0元素的求逆就会带来缩放的错误，从而导致解算结果出现错误。到了250历元时，方位角角度回到正确的水平，解算的结果也回到正确的水平。 图3. 标整周模糊度解算结果 图4. 解算过程中短基线姿态角变化
system: [SYSTEM]

user: 5. 总结 在利用载波相位观测进行导航定位的过程中，载波相位的结果的准确度影响解算的最终结果。本文较为详细的阐述了整周模糊度解算的两种算法原理。并通过对长短基线法以及LAMBDA算法进行整周模糊度解算过程进行仿真。通过结果可以发现长短基线法能在一定的程度上提高解算的效率。但是当天线与卫星之间的夹角在一定的范围内时，将会导致解算的结果出现较大的误差。影响整周模糊度解算的正确性。而这个影响需要进行进一步的研究和仿真模拟。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 我国目前面临着修井机自动化程度低的困境，要设计全新的自动化修井机成本高，与目前的低油价形势不适应，所以我们对目前的修井机升级改造成自动化修井机。自动化修井机的一个关键是管杆上卸螺纹自动化。本文依据设计的自动修井机液压大钳和动力卡瓦的功能和动作流程，对其液压控制系统进行了设计，并对升降液压马达和上卸螺纹液压马达进行了参数计算和选型。利用AMESim软件对液压钳的升降液压控制系统和上卸螺纹的液压系统进行了仿真，仿真结果表明设计的液压大钳的液控系统能够满足要求。 关键词 :液压大钳，动力卡瓦，液压仿真 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 目前世界范围内全自动修井机只是处在研究和试验阶段，还未在油田修井现场使用。 我国大部分油田已进入中后期开发阶段，躺井率在升高。目前的修井机自动化程度较低，大多还是人工操作修井机 [ 1 ] ，而设计全新的自动化修井机成本高 [ 2 ] 。现针对国际油价面临严峻挑战，我们在原有手工操作修井机的基础上进行改造，提高其自动化的程度，改造成为自动化修井机 [ 3 ] 。自动化修井机的一个关键是管杆上卸螺纹实现自动化。管杆上卸螺纹是由闭口液压大钳和动力卡瓦来完成的。闭口液压大钳具有上卸螺纹功能和升降功能，而动力卡瓦能够随时夹紧和松开管杆，两者配合就可实现管杆上卸螺纹自动化。液压大钳和动力卡瓦结构如图1所示，其由水平移运马达1、背钳2、升降导轨3、主钳4、间隙调节装置5、底座6和动力卡瓦7等组成。上卸螺纹功能的实现由主钳、背钳来实现。在进行管柱上螺纹作业时，主、背钳升降到指定的工作位置，此时背钳卡紧下放管柱接箍，主钳卡紧待上螺纹管柱本体下端并 图1. 闭口液压大钳结构 旋转，完成上螺纹作业操作。在卸螺纹作业时，液压钳动作与上螺纹作业类似，只不过是主钳液压马达转向相反。由于主、背钳之间通过伸缩装置连接，在上卸螺纹的过程中，可以随着上卸螺纹的进行来调节主背钳之间的距离，从而保证内外螺纹的连接。动力卡瓦固定在液压钳最下方，在上卸螺纹前用来夹持井筒内管柱，支撑管柱的总重量。升降功能由升降液压马达和蜗杆传动实现，使得主背钳一起沿导轨上下移动。闭口液压大钳上卸螺纹的动作流程如图2所示，(a)图为液压大钳卸螺纹动作流程，(b)图为液压大钳上螺 图2. 上卸螺纹动作流程 纹动作流程。本文就依据自动修井机液压大钳的动作流程，对其液压控制系统进行设计研究。
system: [SYSTEM]

user: 2. 自动修井机液压大钳液压控制系统设计 根据自动修井机液压大钳动作流程要求设计了液压大钳液压系统图，如图3所示。 2.1. 动力卡瓦夹紧-松开回路 图3中液压缸9、10和换向阀8组成的回路实现液压大钳动力卡瓦夹紧或松开管柱功能。换向阀8左边电磁铁通电，9、10液压缸活塞伸出推动动力卡瓦松开管柱，管柱上下移动。背钳夹紧管柱后，换向阀8右边电磁铁通电，9、10液压缸活塞缩回，拉动动力卡瓦夹紧管柱，此时主钳、背钳上移或下降至某一位置。 2.2. 液压大钳升降回路 图3中双向液压马达14、16，单向节流阀13、15，平衡阀12，分流集流阀18以及换向阀11组成的回路实现液压钳主背钳的升降功能。分流阀18确保两个液压马达14、16同步。由液控顺序阀与单向阀组成的平衡阀 [ 4 ] 12限制升降系统下降时由自重引起的超速现象的发生。修井作业时，液压钳需要升降至合适的位置，当升降电磁阀11处于左位时，液压马达13、16正转，带动液压钳向上运动；反之，当升降电磁阀11处于右位时，液压马达14、16反转，带动液压钳向下运动。 2.3. 液压大钳上卸螺纹回路 图3中双向液压马达31、换向阀33组成的回路实现主钳快速旋转螺纹副的功能。双向液压马达34、换向阀36组成的回路实现背钳的夹紧或松开的功能，平衡快速上卸螺纹主钳产生的扭矩。在快速上完螺 图3. 自动修井机液压大钳的液控系统图 纹之后需要紧螺纹，需要主钳与背钳配合实现紧螺纹。在快速卸螺纹之前需要大力松开拧紧的螺纹，需要主钳与背钳配合实现松螺纹；此功能由大扭矩液压马达23、换向阀22、增压缸19以及换向阀21实现；而大扭矩液压马达28、换向阀30、增压缸25以及换向阀27平衡主钳的紧螺纹或松螺纹的大扭矩。
system: [SYSTEM]

user: 3. 自动修井机液压钳液压马达的参数计算 3.1. 升降液压马达的参数计算 升降功能由蜗杆减速与齿轮齿条传动实现。设计齿条的线速度为v = 0.25 m/s，设计齿轮齿条传动中齿轮分度圆直径d = 160 mm。设计的蜗轮蜗杆参数 [ 5 ] 见表1。 升降总重量为：m = 5057 kg 齿轮转速为： n 1 = υ 2 π r = 0.25 2 π × 0.09 = 26.34   r / min 齿轮传递扭矩： T 1 = m g d 4 = 5057 × 9.8 × 0.18 4 = 2230.5   N ⋅ m 蜗轮蜗杆减速比： i = z 2 z 1 = 62 马达扭矩： T = T 1 i η = 2230.5 62 × 0.7 = 51.3   N ⋅ m 升降马达转速： n = i n 1 = 26.34 × 62 = 1633.08   r / min 液压马达的排量： q = 2 π T p = 2 π × 51.3 16 = 20.1   mL / r 液压马达流量： Q = q n 1000 = 20.1 × 1633.08 1000 = 32.8   L / min 根据升降马达的计算参数，选择型号为GM5-25的液压马达，相关参数见表2。 Table 1 Parameters of worm gear and wor 蜗轮齿数Z2 模数(mm) 蜗轮宽度b2 (mm) 蜗杆头数Z1 导程角γ 蜗杆分度圆直径d1 (mm) 蜗杆齿宽b1 (mm) 效率η 62 2.5 35 1 3.18° 45 40 0.7 表1. 蜗轮蜗杆参数表 Table 2 The parameters and model of the lifting hydraulic moto 型号 最大排量mL/r 压力/MPa 转速/r/min 转矩N∙m 效率/% 额定 最大 额定 最低 容积效率 总效率 GM5-25 25 16 - 3000 500 64 64 85 表2. 升降液压马达的参数及型号 3.2. 主、背钳液压马达的参数确定 1) 主钳大扭矩马达的参数计算 根据API标准，卸螺纹时崩螺纹转矩为8000 N∙m，崩扣时转速为15 r/min，旋扣时转速为90 r/min。设计的齿轮传动的减速比为i = 5，齿轮传动的效率η = 0.94 − 0.96。 马达扭矩： T = T 1 i η = 8000 5 × 0.94 = 1702.13   N ⋅ m 马达转速： n = i n 1 = 5 × 15 = 75   r / min 液压马达的理论排量： q = 2 π T p = 2 π × 1702.13 20 = 534.47   mL / r 液压马达理论流量： Q = q n 1000 = 534.47 × 75 1000 = 40.09   L / min 崩扣时马达的输出功率： P = 2 π T n 60000 = 2 π × 1702.13 × 75 60000 = 12.62   kW 根据上述计算的参数，卸螺纹大扭矩马达选择型号为2QJM32-0.63，其参数见表3。 2) 主钳小扭矩马达的参数计算 根据API标准，上螺纹时，设计的拧紧转矩为2330 N∙m，拧紧时转速为15 r/min，旋螺纹时转速为90 r/min。设计的齿轮传动减速比为i = 5，η = 0.94 − 0.96。 马达扭矩： T = T 1 i η = 2300 5 × 0.94 = 489.36   N ⋅ m 紧螺纹时马达转速不变： n = i n 1 = 5 × 15 = 75   r / min 液压马达的理论排量： q = 2 π T p = 2 π × 489.36 20 = 153.36   mL / r 液压马达理论流量： Q = q n 1000 = 153.36 × 75 1000 = 11.52   L / min 紧螺纹时马达的输出功率： P = 2 π T n 60000 = 2 π × 489.36 × 75 60000 = 3.85   kW 根据上述计算的参数，紧螺纹小扭矩马达选择型号为2QJM21-0.32，其参数见表4。 主钳与背钳在作业时，对应的液压马达工作情况一致，因此主、背钳大、小扭矩液压马达采用相同型号及参数。
system: [SYSTEM]

user: 4. 液压控制系统的仿真分析 利用AMESim软件对设计的液压钳液压控制回路进行仿真，对液压回路进行性能分析。 Table 3 Parameters of high torque moto 型号 最大排量mL/r 压力/MPa 转速/r/min 转矩N∙m 效率/% 额定 最大 最低 最高 容积效率 总效率 2QJM32-0.63 635 20 -- 1 500 1880 64 85 表3. 大扭矩马达参数表 4.1. 液压钳升降回路仿真分析 利用AMEsim中各元件库中的模型，依据图3中11~18元件设计的钳升降回路搭建仿真简化模型如图4所示。 对液压钳主、背钳上升阶段进行仿真，通过对仿真模型中各参数信号和信号转化函数进行设置，得到升降马达进口压力-时间曲线如图5所示，液压马达扭矩-时间曲线如图6所示，液压马达角加速度-时间曲线如图7所示。 从图5升降马达进油口压力-时间曲线能够看出，在开始阶段，液压马达进油口压力从零开始逐渐增大，最大至160 bar，液压马达功率随进油口压力逐渐增大，因此在图6升降马达扭矩-时间曲线中反映出升降马达的扭矩在初始阶段由零逐渐增大的过程。随着进油口压力趋于稳定，液压大钳进入稳定上升阶段，此阶段体现在转矩-时间曲线中为水平直线，扭矩大小为51.6 N∙m。液压大钳在上升到指定位置前，升降马达作业进入减速阶段。在减速阶段，进油口压力仍然缓慢减小，此时，在转矩-时间曲线中体现出来是扭矩平缓下降。 从图7升降液压马达角加速度-时间曲线中可以看出，在马达的转速方向改变的过程中，虽然通过采取缓慢减速的控制策略，但冲击振动现象依然存在。 4.2. 液压大钳上卸螺纹回路仿真分析 在AMEsim仿真平台中，增压器的模型搭建比较复杂，因此本文在仿真过程中对图3中19~36液压 Table 4 Parameters of small torque moto 型号 最大排量/mL/r 压力/MPa 转速/r/min 转矩/N∙m 效率/% 额定 最大 最低 最高 容积效率 总效率 2QJM21-0.32 317 16 - 2 630 751 64 85 表4. 小扭矩马达参数表 图4. 升降液压回路模型 图5. 升降马达进口压力-时间曲线 图6. 升降马达转矩-时间曲线 图7. 升降马达角加速度-时间曲线 元件组成的液压回路进行了简化，用高压恒压源和电磁阀配合控制信号替代增压器 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] ，其它液压元件利用AMEsim中各元件库中的模型搭建液压钳上卸螺纹回路的简化模型如图8所示。 上螺纹作业阶段开始，旋螺纹马达旋转驱动卡爪转动，带动管柱进行上螺纹作业，随着管柱的旋转，管柱螺纹副间反作用力矩逐渐增大，当反作用力矩增大至液压马达的输出扭矩时，上螺纹作业结束。旋螺纹马达停止转动，紧螺纹马达起动，进入紧螺纹作业阶段。紧螺纹马达驱动卡爪旋紧螺纹副直至满足管柱要求的拧紧力，紧螺纹作业结束。根据液压系统仿真模型得到旋螺纹、紧螺纹马达电磁阀驱动信号曲线如图9所示，液压马达进油口压力-时间曲线如图10所示，液压马达转速-时间曲线如图11所示，旋螺纹、紧螺纹马达转矩-时间曲线如图12、图13所示。 由电磁阀驱动信号曲线图9可知，在0~8 s之间，上螺纹电磁阀驱动信号触发使电磁阀处于右位，此时旋螺纹马达带动卡爪进行上螺纹作业，到8 s时上螺纹作业结束，上螺纹电磁阀驱动信号恢复至零，电磁阀处于中位。此时紧螺纹电磁阀驱动信号触发，紧螺纹电磁阀处于右位，紧螺纹马达驱动卡爪进行管 图8. 上卸螺纹液压系统模型 图9. 电磁阀驱动信号曲线 图10. 马达进油口压力-时间曲线 图11. 液压马达转速-时间曲线 图12. 旋螺纹马达转矩-时间曲线 图13. 紧螺纹马达转矩-时间曲线 柱紧螺纹作业，4 s后紧螺纹结束，液压马达驱动信号复位为零，上螺纹作业完成。 由图10液压马达进油口压力-时间曲线和图11液压马达转速-时间曲线可以看出，在液压马达开始工作阶段，为避免冲击，采取进油口压力逐渐增大的控制策略，同时液压系统中设计有蓄能器，使得对应马达的转速与转矩曲线相对稳定，这就减少了冲击振动，延长了液压元件的寿命。 上螺纹作业阶段，与电磁阀驱动信号-时间曲线相对应，在初始阶段，旋螺纹液压马达转矩从零增大至214.15 N∙m，此后以较为恒定的扭矩进行上螺纹作业，如图12所示。 到8 s时，旋螺纹液压马达上螺纹作业结束，进入紧螺纹作业阶段。紧螺纹液压马达转矩从零开进入紧始逐渐增大至1711.17 N∙m，如图13所示。至12.5 s时，螺纹副拧紧力矩达到要求，紧螺纹作业完成。
system: [SYSTEM]

user: 5. 结论 依据自动修井机闭口液压大钳的功能要求和动作流程设计了液压大钳液压控制系统，并对升降液压马达和上卸螺纹液压马达进行了参数计算和选型。利用AMESim软件对升降液压系统和上卸螺纹的液压系统进行了计算机仿真，得到如下几点结论： 1) 设计的液压控制回路能够实现主、背钳升降以及螺纹副的上卸螺纹和紧松螺纹的功能。 2) 利用AMESim软件对主、背钳升降液压控制系统和螺纹副的上卸螺纹液压系统进行了仿真，仿真结果与计算结果相符，说明液压系统的性能达到设计要求。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 为应对复杂多变的环境，本文采用了体感技术和机器人控制技术与Kinect设备相结合的方法，设计了一个基于体感的机械手臂控制系统。为了更接近于人体手臂的结果，采用了六自由度的串联型机械手臂，使用51单片机作为主控板，Kinect Xbox One作为传感器，利用Kinect传感器无接触式采集人体动作信息并转化为控制指令，让机械手臂模仿并跟随人体运动。骨骼数据采集模块采集骨骼关节点的坐标，计算出关节角度并存入Mysql数据库中，Mysql数据库作为主要的通信桥梁，通过相似性算法将骨骼数据采集模块和机械臂控制模块结合起来，采集平台向数据库存入关节角度数据，控制平台从数据库中取出关节角度数据。控制模块计算出当前时刻与前一时刻关节角度的差值，然后与数据库中的数据匹配，从而识别运动轨迹，自动完成剩下的动作，也可以理解为机械手臂能做出“预判动作”。DTW算法的优势在于减小延时，使得机械手臂更加迅速地跟随人体手臂运动。实验结果证明该方法能有效地降低时滞性、平滑原始数据以及自动滤除异常数据。 关键词 :Mysql数据库，机械手臂，体感控制，相似性算法，DTW算法 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 在国内，体感技术正处于发展早期。通过对相关文献分析，了解到基于光学感测的Kinect 3D摄像设备在机器人领域应用广泛，主要集中在场景建模、视觉分析和姿态识别三个方面。其中，来自上海交通大学的钱鹤庆学者使用Kinect采集人体骨骼关节点坐标，并采用DTW算法进行动态姿势识别，发明出虚拟地球仪 [ 1 ] 。清华大学的研究者将桌面作为机械臂的工作空间，使用Kinect采集桌面上目标物的标点坐标，然后根据坐标值，采用RRT算法规划机械手臂的运动路径，让机械臂自主抓取目标物并扔进垃圾桶，从而实现简易桌面清理任务 [ 2 ] 。大连理工大学的裴岩明将体感技术与工业机器人技术结合，设计了一个体感远程控制机械臂的系统 [ 3 ] ，利用Kinect捕获人体动作信息，并将其作为控制指令，远距离去控制机械手臂。重庆邮电大学的林海波完成了基于Kinect的景深数据采集 [ 4 ] ，通过系列计算，得出操作者的腰、肩、肘和腕关节的转动角度，利用串口通信，将这些角度发送给机器人的单片机控制端，控制四自由度的机械手臂完成抓取任务。中国民族大学的孙强和王文涛研制了一种基于体感遥控的全向移动机器人系统 [ 5 ] ，首先通过Kinec传感器获取人体深度图像数据，然后利用骨骼跟踪技术计算关节点的三维坐标，从而识别出动作，并作为控制指令传输给机器人执行。 本文研究的是基于体感的机械手臂控制系统，使用体感传感器Kinect采集人体动作信息，然后通过USB3.0接口传递给计算机，再让计算机进行一系列复杂运算和处理，计算出人体手臂每一个关节转动的角度差。之后将这些角度差值转化为字符串型的控制指令，通过蓝牙串口发射模块，将控制指令发送给单片机，让机械臂对应的舵机转动，最终完成体感控制机械臂的任务 [ 6 ] 。利用体感传感器Kinect对机械手臂实现直接实时控制，然后建立时间序列模板库，利用时间序列相似性，让采集到的运动序列和模板库中的模板序列进行实时匹配，找到最为相似的模板序列，并将模板序列转化为机械臂的控制指令。这样可以减少误动作的产生，最后使得机械手臂的控制更加平滑、自然。设计分为四个模块：骨骼数据采集模块(Visual C++编写)、机械手臂控制模块(Visual C#编写)、Mysql数据库通信模块和时间序列相似性算法(MATLAB编写)。而基于时间序列相似性算法中的一些常用算法有：模板匹配、动态规划、动态时间规整进行比较，实验结果显示，DTW算法能有效地降低时滞性、平滑原始数据以及自动滤除异常数。
system: [SYSTEM]

user: 3. 实验 3.1. 实验数据集-Mysql数据库的建立 骨骼数据采集平台和机械手臂控制平台分别在不同的编译环境中完成，要实现两者的通信，则需要Mysql数据库建立起桥梁。骨骼数据采集平台不断向数据库中存入关节角度数据，机械手臂控制平台也实时从数据库中取出关节角度数据。操纵数据库往往会借助于数据表，Mysql有一个超强的数据库管理工具Navicat for Mysql，数据库管理员可以用其来建立数据表，完成数据库与其他操作平台间的通信。数据表的各个字段类型如图11所示。 使用Navicat for Mysql建立的实时运动时间序列表(skeletonangle_yuntai)如图12所示。 使用Navicat for Mysql建立的运动时间序列模板库(skeletonangle_yuntai)如图13所示。 3.2. 算法数据对比分析 基于已获得的模板库角度数据，我们选择两种修改方式对实时动作进行模拟并与标准模板库进行对比。根据每个模板库长度选择5组数据进行变动，变化过程逐渐积累。每变动一次数据，使用MATLAB选择DTW和UNIFORM SCALING两种算法进行仿真。针对实际活动中可能出现的动作局部延时与动作缺失两种情况进行了模拟。1) 局部动作延时：逐次修改数据，使修改的10个动作完全相同以模拟动作的延时；2) 动作缺失：逐次删除选中的数据，减少数据序列长度以模拟动作缺失。 实验步骤： 对每一个标准模板库按照实验说明的方案进行改动，使用MATLAB选择实时运动库进行两种不同算法对比。 算法程序流程图如图14所示。 针对12个标准模板库进行试验，得到以下数据(表4，表5)。 图10. 将 U ^ 和 L ^ 视为分段 图11. 数据表的各个字段类型 图12. 实时运动时间序列表 图13. 运动时间序列模板库 图14. 算法程序流程图 Table 4 Delay time serie DTW算法 UNIFORM SCALING算法 模板匹配正确率 (正确匹配数/总实验次数) 59/60 57/60 误差(同等条件下两种算法所得结果更优次数/总实验次数) 60/60 0/60 表4. 时间序列延时 Table 5 The missing actio DTW算法 UNIFORM SCALING算法 模板匹配正确率 (正确匹配数/总实验次数) 58/60 57/60 误差(同等条件下两种算法所得结果更优次数/总实验次数) 51/60 9/60 表5. 动作缺失