基于非线性拟合的激光三角位移传感器标定方法
收藏国家基础学科公共科学数据中心2024-03-05 收录
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资源简介:
为提高非接触式测量的综合精度,在大型轴承圆柱度测量仪的实际测量过程中,对激光三角位移传感器进行二次精密标定。在标定过程中,主要采用静态重复测量的方式进行标定实验。本数据集展示了基于激光位移传感器的单点静态重复测量数据。同时,为验证所提出的多元自适应卡尔曼滤波方法(MAKF)的性能,数据集给出了采用MAKF进行预处理后的结果。
To improve the comprehensive accuracy of non-contact measurement, a secondary precise calibration was conducted on the laser triangulation displacement sensor during the actual measurement process of the large-scale bearing cylindricity measuring instrument. During the calibration procedure, static repeated measurement was mainly adopted for the calibration experiments. This dataset presents the single-point static repeated measurement data based on the laser displacement sensor. Meanwhile, to verify the performance of the proposed Multivariate Adaptive Kalman Filter (MAKF) method, the dataset provides the preprocessed results using MAKF.
提供机构:
中国科学院沈阳自动化研究所
搜集汇总
数据集介绍

背景与挑战
背景概述
该数据集聚焦于激光三角位移传感器的二次精密标定方法,旨在提高非接触式测量的综合精度,特别针对大型轴承圆柱度测量仪的实际应用。数据集包含静态重复测量实验的原始数据,并提供了基于多元自适应卡尔曼滤波(MAKF)的预处理结果,以验证标定方法的性能,属于精密仪器制造和仪器仪表技术领域。
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