基于拉线位移传感器的三坐标测量系统算法研究

"物联网-智慧传输-基于拉线位移传感器的三坐标测量系统算法研究" 本文探讨的主题聚焦于物联网智慧传输领域中的一种创新性三坐标测量系统，该系统利用拉线位移传感器作为核心技术。随着工业自动化的快速发展，三维坐标测量在现代制造业中的重要性日益凸显。然而，现有的三坐标测量系统往往面临高成本和便携性不足的问题。为解决这些挑战，本文旨在设计一个基于拉线位移传感器的新型测量系统，包括系统架构、数据采集与处理平台以及相应的算法研究。 首先，文章对测量系统进行了整体设计和分析。通过比较不同数量和布局方式的传感器，研究了它们在测量三维坐标时的原理，进而构建了测量系统的数学模型。同时，确定了用于计算三维坐标的初步算法，并设定了系统的目标精度为0.15mm。接着，设计了数据采集平台和处理软件，以支持整个测量系统的运行。 在算法仿真分析阶段，作者对比了线性化法、粒子群算法和BP神经网络算法在估算三维坐标时的表现。线性化法在无误差条件下表现良好，但随机误差的引入会导致较大的误差，鲁棒性不佳。而粒子群算法和BP神经网络算法在面对误差时表现出了更高的稳定性和精度，粒子群算法误差为1.0654mm，具有良好的鲁棒性；BP神经网络算法误差为0.5441mm，具有出色的适应性和容错性。 实验研究部分，作者运用粒子群算法和BP神经网络算法进行了实际测量，对结果进行了优化和误差分析。实验结果显示，粒子群算法的平均误差为1.4996mm，虽经过优化，但未能达到预设的精度要求。相比之下，BP神经网络算法的平均误差为0.1691mm，优化后的算法精度虽提升有限，但效率显著提高，且误差接近目标精度0.15mm。 这项研究的贡献在于提出了一种基于低成本、便携式拉线位移传感器的三坐标测量系统，以及对不同算法在实际应用中的性能评估。粒子群算法和BP神经网络算法的比较为不同的测量场景提供了选择依据，对提升物联网智慧传输领域中的三维坐标测量效率和准确性具有积极意义。 关键词：拉线位移传感器，三坐标测量系统，粒子群算法，BP神经网络算法，广东工业大学，硕士学位论文