RPS和RFS实现分析

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RFS的多目标跟踪算法及其在外辐射源雷达中的应用

RFS的多目标跟踪算法及其在外辐射源雷达中的应用准确跟踪多个运动目标的轨迹是一项在多个领域中都不可或缺的关键技术。

目标的非协作性导致目标数目及运动信息难以获取,传感器本身的系统噪声及监控区域内观测野值带来了观测信息的不确定性,这两大难点使得多目标跟踪成为一项十分艰难的任务。

解决多目标跟踪问题的传统方法是通过采用硬关联或软关联判断观测量的来源,完成对多目标问题的拆分,进而实现对单个目标的独立跟踪。

该类方法没有对多目标建立统一的理论体系,在面对目标数目未知时变的复杂场景时往往束手无策。

基于RFS的多目标跟踪算法避免了目标-量测关联,利用集合建模实现了对多目标的整体滤波处理,开辟了一种应对复杂跟踪场景的新途径。

外辐射源雷达的重要职能之一就是同时实现对多个运动目标的有效跟踪,该系统的联合定位体制及输入到跟踪系统中的数据的高度不确定性,必然会大大增加多目标跟踪的难度。

本文对基于RFS的多目标跟踪方法及其在外辐射源雷达背景下的应用进行了研究,主要取得了以下成果:1.在SP-PHD滤波中,根据目标状态转移密度函数分布预测粒子,导致滤波性能严重依赖目标运动模型,在运动模型不准的情况下,大量粒子偏离真实目标状态,粒子退化严重。

为提高SP-PHD滤波中的粒子有效利用率,提出一种改进的P-PHD算法,该算法基于球面-径向容积数值积分准则,利用CKF产生建议密度函数,并对其进行采样得到当前时刻的粒子状态,从而使粒子分布更接近于真实多目标后验PDF,有效地缓解了SP-PHD滤波算法中的粒子退化现象,大大减少了SP-PHD滤波中所需粒子数。

同时,CP-PHD滤波算法性能不受目标状态维数的影响,在目标状态维数较高时,其性能优于UP-PHD滤波。

2.提出了基于SCKF的P-CBMe MBer滤波算法。

该算法采用SCKF产生建议密度函数,从而使预测粒子分布更接近于高似然区域,达到改善粒子分布和提高跟踪精度的目的。

SCKF是对CKF的一种改进算法,具有计算量小、算法性能不受目标状态维数影响等与CKF相同的优点,其滤波性能与CKF 相似,但SCKF不需要对矩阵做开方处理,从而避免了由此导致的滤波精度下降、算法发散或终止等现象的出现,仿真表明所提算法跟踪精度优于UP-CBMe MBer滤波,与CP-CBMe MBer算法性能相当,这说明SCP-CBMe MBer滤波在提高算法稳定性的同时保证了算法的跟踪精度。

利用MATLAB对3RPS平台进行运动学分析

end end
(a) AD缸长度与α，β关系图
(b) BE缸长度与α，β关系图
(c) CF缸长度与α，β关系图 (d)三缸长度与α，β关系图图a,b,c为α，β在（-30°，30°）范围内变化时，杆AD,BE,CF对应的长度。由图（a）可知，α，β均随着AD缸的伸长而变小，伸长量一定时，驱动动平台产生的α偏角要大于β偏角。由图（b）可知，BE缸的伸长对驱动α增大效果显著，驱动β效果较弱，且根据机构特征可知，在AD，CF缸长度相等时，BE缸不能单独驱动平台产生β偏转。由图（c）可知，随着CF缸的伸长，α减小，β增大。负载力反解 alfa=pi/6 beta=0 r=200 R=400 h=400 F=2000
T=[cos(beta) sin(alfa)*sin(beta) cos(alfa)*sin(beta);0 cos(alfa) -sin(alfa);sin(beta) sin(alfa)*cos(beta) cos(alfa)*cos(beta)] b1=[0;r;0] b2=[sqrt(3)*r/2;-r/2;0] b3=[-sqrt(3)*r/2;-r/2;0] B1=T*b1 B2=T*b2 B3=T*b3 A1=[0;R;-h] A2=[sqrt(3)*R/2;-R/2;-h] A3=[sqrt(3)*R/2;-R/2;-h] m=[0;0;-1] M=T*m r1=(B1-A1)/norm(B1-A1) r2=(B2-A2)/norm(B2-A2) r3=(B3-A3)/norm(B3-A3) r=M/norm(M) r123=[r1 r2 r3] F123=r123'*F*r
式中称为从坐标系oxyz到坐标系oXYZ的旋转变换矩阵。设动平台平行于静平台（α=0，β=0）时，A、B、C三点在活动坐标系 oxyz中的坐标分别为：式中r为动平台上铰接点处的圆半径。则A、B、C在固定坐标系oXYZ中的坐标为：同理容易得到静平台上D、E、F点在坐标系oXYZ中的坐标：式中，R为静平台上铰接点处的圆半径。由各铰接点在坐标系oXYZ中的坐标值，可以解出各伸缩缸的长度: 设α=0，β=0时，各伸缩缸的初始长度为由此可以得到给定矢量角α，β时各缸的伸长量：假设R=400，r=200，h=400。取α，β均在（-30°，30°）范围内变化，求解杆AD,BE,CF的长度。在matlab中编写运动反解程序如下 clc;clear; R=400;r=200;h=400;i=1;j=1; Ag=[(r*sqrt(3))/2,-r/2,0]'; Bg=[0,r,0].'; Cg=[-(r*sqrt(3))/2,-r/2,0].'; D=[(R*sqrt(3))/2,-R/2,-h].'; E=[0,R,-h].'; F=[-(R*sqrt(3))/2,-R/2,-h].'; for i=1:31 alfa=(i-16)*pi/90; for j=1:31 beta=(j-16)*pi/90; T=[cos(beta),sin(alfa)*sin(beta),cos(alfa)*sin(beta);0,cos(alfa),sin(alfa);-sin(beta),sin(alfa)*cos(beta),cos(alfa)*cos(beta)]; A=T*Ag; B=T*Bg; C=T*Cg; AD=A-D; BE=B-E; CF=C-F; LAD(i,j)=norm(AD);LBE(i,j)=norm(BE);LCF(i,j)=norm(CF);

GNSS模拟器和RPS射频记录回放系统对比

GNSS模拟器和RPS射频记录回放系统对比在探讨GNSS（全球导航卫星系统）模拟器和RPS（射频记录回放系统）的对比时，我们首先要认识到这两种设备在卫星导航与无线通信测试领域各自扮演着不可或缺的角色。

GNSS模拟器，作为一种高精度的测试工具，专注于模拟全球各大卫星导航系统（如GPS、GLONASS、Galileo、Beidou等）的信号，为导航设备的研发、测试及验证提供了强有力的支持。

而RPS射频记录回放系统，则侧重于实时捕获并回放射频信号，广泛应用于无线通信、雷达系统、电子对抗及频谱监测等多个领域，其强大的记录与回放功能为系统性能评估、故障排查及复杂电磁环境模拟提供了重要手段。

接下来，我们将从多个维度深入对比GNSS模拟器和RPS射频记录回放系统，包括它们的工作原理、功能特性、应用场景以及技术优势等方面，以期为读者呈现一个全面而清晰的对比视角。

通过这一对比，我们不仅能够更好地理解这两种设备在各自领域的独特价值，还能为相关领域的工程师和技术人员在选择测试工具时提供有益的参考。

一 GNSS模拟器的原理、特性及功能1.1什么是GNSS模拟器？GNSS模拟器是专为GNSS（全球导航卫星系统）接收机及相关系统测试设计的一种高效工具。

它能够模拟GNSS星群（包括GPS、伽利略、GLONASS、北斗、SBAS等）的信号，使测试环境得以在可控的实验室条件下重现，无需依赖实际卫星信号。

这一特性使得GNSS模拟器在芯片研发、模块验证、设备生产及产品验证等各个环节中发挥着关键作用。

通过模拟GNSS卫星发送的信号，GNSS模拟器能够确保接收机以处理真实卫星信号的方式处理这些模拟信号，从而实现对接收机性能的全面评估。

展示了GNSS模拟系统的基本示意图，直观展示了其工作原理。

1.2 GNSS模拟器的特性及优势控制性：GNSS模拟器提供了前所未有的精确控制能力，允许用户细致调整测试场景中的每一个GNSS卫星信号参数（如信号强度、多普勒频移、多路径效应等），以及模拟各种天气和环境条件（如电离层扰动、对流层延迟等）。

毕业设计(论文)-空间3-rps并联机构的运动分析与仿真[管理资料]

毕业设计（论文）题目：空间3-RPS并联机构的运动分析与仿真题目类型：论文型学院：机电工程学院专业：机械工程及自动化年级：级学号：学生姓名：指导教师：日期： 2010-6-11摘要3-PRS并联机构是空间三自由度机构，该机构具有支链数目少、结构对称、驱动器易于布置、承载能力大、易于实现动平台大姿态角运动等特点，目前已在工程中得到成功应用。

本文基于空间机构学理论，对3-RPS并联机构进行了相关的运动学分析。

在对机构结构分析的基础上，对机构的输出位姿参数进行了解耦分析，得到了机构输出参数间的解耦关系式；用解析法推导了机构的位置反解方程；用数值法实现了机构的位置正解；依据驱动副行程、铰链转角、连杆尺寸干涉等限制因素确立约束条件，利用极限边界搜索算法搜索了3-PRS并联机构的工作空间，分析了该机构工作空间的特点，并进行了工作空间体积计算。

最后基于ADAMS软件平台，建立了3-RPS并联机构的三维实体简化模型，对3-RPS并联机构的运动进行了仿真。

本文的研究为3-RPS并联机构的结构设计与应用提供了参考。

关键词：3-PRS并联机构；位置正解；位置反解；工作空间；运动仿真ABSTRACT3-PRS parallel mechanism is a three degrees of freedom of space agencies, the agency has a small number of branched-chain, structural symmetry, the drive is easy layout, carrying capacity, easy to implement a large moving platform attitude angle motion and other characteristics, has been successfully applied in engineering . Based on the theory of space agencies, on the 3-RPS parallel mechanism was related to kinematics analysis. In the analysis of the structure, based on the position and orientation of the body of the output parameters of the decoupling analysis, the decoupling of the output parameters of the relationship; analytic method derived by inverse position equations institutions; achieved by numerical methods body forward position; based driver Vice trip, hinge angle, rod size interference and other constraints set constraints, using the limit boundary search algorithm for searching for the 3-PRS parallel mechanism of the working space, analysis of the sector space characteristics, and a working space of volume. Finally, based on ADAMS software platform, the establishment of the 3-RPS parallel mechanism of three-dimensional solid simplified model of 3-RPS parallel mechanism of the movement is simulated. This study for the 3-RPS parallel mechanism structure provides a reference design and application.Key word: 3-PRS parallel mechanism; forward position;inverse position;workspace ;motion simulation.目录摘要IIABSTRACT III前言VII第1章绪论1课题研究的意义 1并联机构简介 2并联机构的国内外发展现状 3少自由度机构介绍 6少自由度的研究意义 6少自由度并联机构的研究现状 (6)本文主要研究内容7第2章并联机构的组成原理及运动学分析 (9)引言9并联机构自由度分析9并联机构的组成原理10并联机构的研究内容11运动学分析11工作空间分析12本章小结13第3章3-PRS并联机构位置分析14引言14空间3-RPS并联机构14机构组成143-RPS并联平台机构的位姿描述 (15)3-RPS并联平台机构位姿解耦 (19)3-RPS并联平台机构的位姿反解203-RPS并联平台机构的位置正解23本章小结：25第4章3-RPS并联机构的工作空间分析 (26)引言263-RPS并联平台机构的工作空间分析 (26)机构的运动学约束263-RPS并联机构工作空间边界的确定 (28)工作空间分析算例29工作空间体积的计算方法29本章小结30第5章3-RPS并联机构的仿真与应用 313-RPS并联机构的的三维建模31ADAMS软件介绍313-RPS并联机构的建模313-RPS并联机构的运动仿真323-RPS并联机构的应用34本章小结37总结与体会38谢辞39参考文献40前言机构的发明与发展同人类的生产、生活息息相关，它促进着生产力的发展、生产工具的改进和人类生活水平的不断提高。

RPS 和 APS 有什么不同之处

新技术基于风险的计划和调度技术(RPS)提高高级计划调度(APS)应用水平什么是APS?高级计划于调度（APS）同步考虑有限的物料和有限资源能力来计划生产计划。

APS采用先进的计算逻辑，优化算法，或仿真，产生基于生产系统约束条件的计划和调度方案。

APS可以用于评估新订单和物料/资源问题对于满足生产目标的影响。

什么是RPS?基于风险的计划与调度（RPS）是使用仿真模型产生详细的资源约束的决定型的计划方案，同时能够通过基于概率的风险分析来捕捉计划中的变动因素。

RPS产生的计划方案能够在不确定的环境下降低风险和成本。

RPS和APS有什么不同之处?APS产生计划的前提是假定系统中不存在变化和不确定性。

决定型的APS计划方案当出现意外情况时立即变得不适用，比如设备当机，加工时间变化不定，物料到货延误，等等。

APS计划在建立的初期是有效的，但是随着时间变化就变得不再可行，因为变化会降低系统绩效。

正因为APS计划忽略了这些变动因素，APS计划本质上是非常乐观的- 它们过度地承诺产品的交付。

传统APS的用户无法评估或弱化计划固有的风险。

RPS则能够提高APS决定型计划的应用水平，增加了计划的风险指标。

RPS使得决策人员能够妥善地把握系统内存在的变化和不确定性。

RPS是如何工作的?RPS使用系统仿真模型有目的地捕捉系统中约束和变动。

RPS然后使用模型产生两类的计划。

第一个是详细的调度计划。

在这个情况下，模型于确定型的模式来执行，即设备不会当机，加工时间是恒定不变的，物料总是准时到达的。

这和所有APS计划一样，产生的是非常乐观的确定型的计划/调度方案。

计划产生之后，RPS使用同一个模型，加入了变化因素，执行基于概率的分析，来评估计划相关的底层风险。

RPS产生的风险指标包括满足用户自定义目标的概率，及期望的，悲观的，乐观的计划指标。

RPS带来的效益是什么?RPS提供了和特定计划/调度方案相关联的内在风险的立竿见影的可视性，在运营计划的前期就能指导采取必要措施，减低风险和降低成本。

网卡优化RPSRFS

⽹卡优化RPSRFS
⽹卡优化
RSS receive side scaling，⽹卡多队列，需要硬件⽀持。

⽹卡接收到⽹络数据包后，要发送⼀个硬件中断，通知CPU取数据包。

默认配置，都是由CPU0去做。

RPS receive packet steering，向某个CPU发送⼀个软中断，来接收数据包，并递交给应⽤程序。

RFS receive flow streering，维护两种hash表，实现将软中断分散到多颗CPU上去处理。

1.选择⽀持msi-x中断⽅式的⽹卡类型
#lspci –v
2.⽹卡需要⽀持多队列
#lspci –vvv
如果有MSI-X && Enable+ && TabSize > 1，则该⽹卡是多队列⽹卡
3.2.6.35 以后的内核版本都⽀持google的RPS/RFS补丁，RHEL6.1以后。

这个功能默认关闭需要⼿⼯开启
开启RPS(两颗4c的CPU)
#echo ff > /sys/class/net/eth0/queues/rx-0/rps_cpus
开启RFS(内存⼤的机器可以设置⼤于4096)
#echo 4096 > /sys/class/net/eth0/queues/rx-0/rps_flow_cnt
4096*N(N⽹卡队列数# cat /proc/interrupts | grep eth0)
#echo 32768 > /proc/sys/net/core/rps_sock_flow_entries。

rfs知识点总结

rfs知识点总结RFS (Radio Frequency System)是一个广泛应用在通信领域的系统，涉及到射频信号的发送、接收、调制和解调等一系列过程。

它在无线通信、雷达检测、卫星通信等领域都有着重要的应用。

本文将从RFS的基本原理、应用领域、关键技术等方面进行总结和介绍。

一、RFS的基本原理1. 射频信号和频率射频信号是指频率在300Hz到300GHz之间的电磁波信号。

在无线通信中，通常会用频率来区分不同的信号。

频率越高，信号的传输速度越快，但是穿透力会相对较弱。

2. 数据调制与解调在RFS中，数据调制是指将数字信号转换成模拟信号，而解调则是将模拟信号转换成数字信号。

调制方式有幅度调制、频率调制和相位调制等，而解调则是对应的反向过程。

3. 天线和传输线天线是用来发送和接收射频信号的装置，具有辐射和接收的功能。

传输线是指用来传输射频信号的导线，例如同轴电缆、微带传输线等。

4. 信号解耦信号解耦是指将多个信号分离开来，使其不相互影响。

在RFS系统中，信号解耦可以有效地提高信号的传输质量。

5. 频谱分配频谱分配是指将整个频谱范围划分成多个小的频段，以便多个通信系统之间不会相互干扰。

这在无线通信系统中是十分重要的。

二、RFS的应用领域1. 无线通信RFS在无线通信领域有着广泛的应用，包括移动通信、卫星通信、无线局域网等。

通过RFS系统，用户可以实现无线语音通话、数据传输等功能。

2. 雷达检测雷达是一种利用电磁波进行目标检测的设备，而它的核心就是RFS系统。

雷达可以实现目标探测、跟踪、成像等功能，广泛应用于军事、气象、航空等领域。

3. 卫星通信卫星通信是指通过人造卫星进行通信的方式，它可以实现全球范围内的通信覆盖。

RFS系统在卫星通信中扮演着核心角色，它负责卫星信号的发送、接收、处理等一系列过程。

4. 电子对抗电子对抗是指通过电磁手段来干扰敌方通信或雷达设备的行为。

RFS系统在电子对抗中扮演着重要的作用，它可以实现信号拦截、干扰、伪装等功能。

万兆网卡dropped严重

万兆⽹卡dropped严重1.机器环境系统:centos6.5内核:4.19.5⽹卡配置:万兆⽹卡做bond0，单⽹卡启⽤⽹卡多队列RSS⽅式两种型号:都出现RX dropped严重的问题Intel Corporation Ethernet 10G 2P X520 Adapter (rev 01)Intel Corporation 82599ES 10-Gigabit SFI/SFP+ Network Connection (rev 01)2.问题现象服务器流量很少的时候很难出现，⼀般都是在业务流量跑满，单进程cpu跑满的情况下，偶尔会出现dropped数值不断增加。

3.解决⽅法先给⽹卡更换个插槽、更换模块、更换光纤，确定内存条都正常识别的情况下，如果都没解决再往下看通过top 1查看个别cpu软中断严重，cpu偏压严重导致软中断不均，通过修改⽹卡多队列模式解决，最优⽅式RFS,默认禁⽤。

/proc/sys/net/core/rps_sock_flow_entries设置此⽂件⾄同时活跃连接数的最⼤预期值。

对于中等服务器负载，推荐值为 32768 。

所有输⼊的值四舍五⼊⾄最接近的2的幂/sys/class/net/device/queues/rx-queue/rps_flow_cnt将 device 改为想要配置的⽹络设备名称（例如，eth0），将 rx-queue 改为想要配置的接收队列名称（例如，rx-0）。

将此⽂件的值设为 rps_sock_flow_entries 除以 N，其中 N 是设备中接收队列的数量。

例如，如果 rps_flow_entries 设为 32768，并且有 16个配置接收队列，那么rps_flow_cnt 就应设为 2048。

对于单⼀队列的设备，rps_flow_cnt 的值和 rps_sock_flow_entries 的值是⼀样的ls /sys/class/net/eth0/queues/rx-*|grep queues|wc -l8rps_flow_cnt=32768/8=4096echo 32768 >/proc/sys/net/core/rps_sock_flow_entriesfor rxdir in /sys/class/net/eth0/queues/rx-*doecho $rps_cpus >$rxdir/rps_cpusecho $rps_flow_cnt >$rxdir/rps_flow_cntdoneecho 32768 >/proc/sys/net/core/rps_sock_flow_entries4.参考脚本rps_cpus='ffff,ffffffff'rps_flow_cnt=4096for ka in p4p1 p4p2dofor rxdir in /sys/class/net/$ka/queues/rx-*doecho $rps_cpus >$rxdir/rps_cpusecho $rps_flow_cnt >$rxdir/rps_flow_cntdonedoneecho 131072 >/proc/sys/net/core/rps_sock_flow_entries5.知识拓展查看⽹卡是否⽀持多队列lscpi -vvv找到Ethernet controller项，如果有MSI-X,Enable+ 并且Count>1，表⽰该⽹卡⽀持多队列配置RSSintel官⽹可以找到⽹卡多队列的脚本执⾏⽅式sh set_irq_affinity p4p1RPS/RFSReceive Packet Steering/Receive Flow Streering,软件⽅式实现CPU均衡，接收包中断的优化RPS: ⽹卡驱动对每⼀个数据库包根据四元组(SIP,SPORT,DIP,DPORT)⽣成HASH值,通过HASH值将每个连接和CPU 绑定RFS：由于RPS只是单纯的把数据包均衡到不同的CPU上，此时如果应⽤程序所在CPU和中断处理的CPU不在同⼀个核，将会对CPU Cache影响很⼤，RFS的作⽤就是将应⽤程序和软中断处理分配到同⼀个CPU配置步骤:根据上述说明⼀个⼗六进制f表⽰四个CPU核，那么均衡到32核即ffffffffRPSrps_cpus='ffffffffff'for rxdir in /sys/class/net/eth0/queues/rx-*doecho $rps_cpus >$rxdir/rps_cpusdoneRFSRFS扩展了RPS的性能以增加CPU缓存命中率，减少⽹络延迟,默认是禁⽤的/proc/sys/net/core/rps_sock_flow_entries设置此⽂件⾄同时活跃连接数的最⼤预期值。

rps指标和rsi指标

rps指标和rsi指标RPS指标和RSI指标：了解和应用引言：在金融市场中，投资者需要依靠各种指标和工具来做出决策。

两个常用的指标是RPS指标和RSI指标。

本文将介绍这两个指标的概念、计算方法和应用，并探讨它们在投资决策中的作用。

一、RPS指标1.1 概念RPS指标全称为Relative Performance Strength（相对表现强度），用于衡量某个股票或市场在一段时间内相对于其他股票或市场的表现。

1.2 计算方法RPS指标的计算方法较为简单，一般分为以下几个步骤：1）选择一个时间段，比如一年；2）计算该时间段内所有股票（或市场）的涨跌幅；3）按照涨跌幅进行排序，得到每个股票（或市场）的排名；4）将每个股票（或市场）的排名转化为百分比，即RPS指标。

1.3 应用RPS指标常用于股票或市场的相对强弱分析和择时决策。

具体应用包括：1）股票选择：根据RPS指标，我们可以找到表现优秀的股票，并进行投资。

2）市场分析：比较不同市场的RPS指标，可以找到表现较好的市场，并选择在该市场进行投资。

3）择时决策：通过监测RPS指标的变化，我们可以判断股票或市场的趋势，并做出相应的买入或卖出决策。

二、RSI指标2.1 概念RSI指标全称为Relative Strength Index（相对强弱指标），用于衡量股票或市场在一段时间内的买卖力量和超买超卖情况。

2.2 计算方法RSI指标的计算方法较为复杂，一般分为以下几个步骤：1）选择一个时间段，比如14天；2）计算该时间段内股票（或市场）的平均涨幅和平均跌幅；3）计算相对强度RS，即平均涨幅除以平均跌幅；4）计算RSI指标，即RS除以（1+RS）再乘以100。

2.3 应用RSI指标常用于判断股票或市场的超买超卖情况和趋势反转。

具体应用包括：1）超买超卖：当RSI指标高于70时，表示股票或市场超买；当RSI指标低于30时，表示股票或市场超卖。

投资者可以根据这一指标判断买入或卖出的时机。

3—RPS柔性并联定位机构运动学分析与仿真

3—RPS柔性并联定位机构运动学分析与仿真作者：孟彩茹等来源：《科技创新与应用》2014年第04期摘要：对具有空间三自由度的3-RPS柔性并联定位机构进行了运动学分析及仿真。

首先，以3-RPS并联机构为基础，将机构中的运动副用柔性铰链代替，研制了一台具有三自由度的精密定位机构；其次采用“伪刚体模型”方法将该精密定位工作台等效为伪刚体模型，利用齐次坐标变换方法和矢量闭环方法构建其逆运动学模型；最后，利用软件RecurDyn进行仿真分析，测量出其位移与速度随时间的变化曲线进行验证。

结果表明所建立的机构理论模型合理，且机构具有良好的运动学性能。

关键词：柔性并联机构；伪刚体模型；运动学引言随着纳米技术的兴起与迅猛发展，具有高分辨率和高精度的超精密定位机构在近代科学的研究领域以及尖端工业生产中都扮演着越来越重要的角色，它的各项技术指标已经成为各国高新技术发展水平的重要标志[1]。

运动学分析是机械系统分析中的首要问题。

并联机构的运动学分析主要包括求解机构的输入与输出构件之间的位置、速度以及加速度的关系[2]。

全柔性机构的首要目标就是精确实现所需的运动，因此对其运动学的研究在机构学领域占有重要的地位[3]。

1 机构描述如图1所示为3-RPS空间三自由度柔性并联定位机构的仿真模型。

该机构的定平台与动平台通过三条完全相同的RPS支链相连。

压电陶瓷驱动器位于三个平行板式柔性铰链中，通过平行板式柔性铰链的变形来带动与之相连的杆件进行运动，从而达到驱动整个柔性并联机构实现空间运动的目的。

2 建立伪刚体模型及分析普渡大学的Her I为了体系化的研究柔性机构问题，提出了“伪刚体模型”的概念，该方法是将柔性杆与柔性运动副等效简化为相应的刚性杆、刚性运动副所组成的纯刚性模型，再利用刚性体结构学及运动学对机构进行分析和综合[4]。

2.1 机构自由度计算2.2 运动学逆解分析用封闭向量表示，如图3所示2.3 速度分析3 基于RecurDyn的运动学仿真3.1 基于ANSYS创建*.rfi文件在ANSYS软件中基于CMS生成RFI文件包括如下四步：（1）在ANSYS中建立有限元模型：用SOLIDWORKS软件建立柔性铰链实体模型，将其导入ANSYS里，选择求解精度较高的Solid45单元，它是一种高阶单元，适于各种较复杂的实体模型。

RPS测量原理

２问题的提出
我公司生产汽车饰件，对汽车饰件的测量我们一般采用将零件与三维数模的比较测量，许多汽车饰件没有可供三坐标建立其整车坐标系的特征元素，如：平面、直线、孔等，如何使测量坐标系准确地转换到车身坐标系，这是三坐标测量的关键，这将直接影响到测量的结果。
３建立测量坐标系的方法
３．１方法简介我们一般采用两种方法。一是设计制造专门的测量工装，将“RPS”点或“Datums”点作为零件的支
我们先简单介绍一下汽车的基准点系统。和任何一个物体在三维空间中占用六个自由度一样，汽车零部件在汽车总坐标系中的明确放置必须约束六个自由度，在实际操作中可采用 3－2－1 的法则，它规定了支撑位置的分配[1]：
Z 方向 3 个支撑位（约束 Z 平动，X 旋转和 Y 旋转）； Y 方向 2 个支撑位（约束 X 平动和 Y 平动）；
图1 图1
步骤：
（１）分析零件的 RPS 基准系统 RPS1 为特征孔，RPS2、RPS3、RPS4 为非特征点，它们都是该零件的支撑位，我们按照 3－2－1 法则分析，Z 方向的 3 个支撑点是孔（RPS1）、曲面点（RPS2Fz）、曲面点（RPS3Fz），X 方向的支撑点是孔（RPS1）、曲面点（RPS4Fx），Y 方向的支撑点是孔（RPS1），零件的 6 个自由度得到了约束。（２）建立基准[2] 根据上述条件，我们先建立三坐标测量的第一基准，可以编制一个测量程序，将该零件的孔（RPS1）设为固定点，将 RPS2Fz、RPS3Fz、RPS4Fz 设在一个曲面里，根据 RPS1、RPS2、RPS3Z 向理论值设置假想平面 PLAN1，通过旋转定为 Z 轴，根据 RPS1、RPS4 的 X 的理论值设置假想线 LIN，旋转定为 Y 轴， RPS1 的理论值 X、Y、Z 设置为原点。（３）测量手动测量这些 RPS 点在零件上的大致位置，让计算机找到手动采点与真实点之间的偏差，若存在偏差较大，可按计算机显示的偏差进行手动修正测量，若偏差较小，计算机就会默认通过。（４）拟合在第一基准的基础上设立第二基准，用 best－fit 对 RPS2Fz、RPS3Fz、RPS4Fz 点进行拟合，让三坐标测量机自动去测量，检查测量偏差，在第二基准的基础上用上述方法再设立第三基准……，依次类推，我们可以进行多次拟合，建立多次基准，观察拟合结果，每次拟合后偏差会逐渐减少直至趋于一致。若一个零件在制造过程中比较稳定的话，通过 3～5 次的 best-fit，测量结果中反映出一组 RPS 的最终拟合偏差小于零件本身公差带的十分之一以下，反之说明零件在制造中已发生了变形。风管的公差为±0.5mm，即 RPS 的最后拟合结果≤0.1mm 即可。图 2 是风管 RPS 的拟合结果。

rfs、dfs曲线

rfs、dfs曲线RFS和DFS曲线是一种用于描述故障发生概率和故障修复率之间关系的常用曲线模型。

这两个曲线在网络和系统设计中起着重要的作用，可以帮助设计者更好地评估和优化系统的可靠性。

RFS是Reliability of a Finite system的缩写，即有限系统的可靠性曲线。

在实际应用中，系统中的组件往往是有限的，而不是无限多的。

因此，为了描述系统中组件的故障情况，需要使用RFS曲线。

RFS曲线可以用来描述系统中组件的故障发生概率。

曲线上的每个点代表了系统的一个状态，即组件的故障情况。

曲线的横坐标表示系统的运行时间，纵坐标表示系统处于某个状态的概率。

从曲线的形状可以看出系统在不同时间点的故障情况，以及系统的可靠性随时间的变化。

RFS曲线通常具有以下特点：(1)初始可靠性较高，随着时间的推移逐渐降低；(2)曲线的斜率逐渐变缓，表示系统的故障率也逐渐减小；(3)曲线会趋于一个稳定的水平，表示系统的故障率趋于稳定。

DFS是Defective-Faults System的缩写，即有缺陷故障系统的故障维修曲线。

DFS曲线用于描述故障维修的过程，即故障发生后的修复情况。

DFS曲线可以用来描述系统的故障修复率。

曲线的横坐标表示故障发生后的修复时间，纵坐标表示故障修复的概率。

从曲线的形状可以看出故障修复率随时间的变化，以及系统的修复效率。

DFS曲线通常具有以下特点：(1)初始修复率较高，随着时间的推移逐渐降低；(2)曲线的斜率逐渐变缓，表示修复率的降低趋势逐渐变慢；(3)曲线会趋于一个较低的水平，表示故障修复率的稳定。

RFS和DFS曲线之间存在相互关系。

RFS曲线描述了系统中组件的故障发生概率，而DFS曲线描述了故障修复的效率。

两者之间的关系可以通过以下公式表示：R(t) = 1 - S(t)DFS(t) = 1 - RFS(t)其中，R(t)表示系统的可靠性，S(t)表示系统的故障发生概率。

DFS(t)表示故障修复率，RFS(t)表示故障发生率。

用Matlab实现3-PRS主轴平台结构参数敏感性分析

素很多，但结构参数误差是最主要的组成部分之】
一
各自所在立柱导轨作垂直运动，个立柱空间均布。三
这样结构的平台有沿ｚ轴的直线运动和沿ｘ轴、Ｙ
轴角度的旋转运动，支撑ＸＹ工作台在两水平方向 —
ＶｉｕｌａｉｎａｄｓｎｓｔｖｔｆｓｒｃｕａａａｅｅｓｓａｉｔｏｎｅｉｉｏｔｕｔｒＩｒｍｔｒｚｉｙｐｆ．ｏｒ３ＰＲＳｓｉｌｌｔｏｒｐｎｄｅｐａｆｍ
ＨＵＮＧＪｎｊ，ｎ－ｉ，ＨＡｕ－ｅＸＵＸｉｇｘｎＺＡＯｕ．ｅｉＪｎｗｉ
０引言
３ＰＳ并联பைடு நூலகம்主轴平台是并联机床的主要组成部－Ｒ
圆周均布的球铰与三个连杆连接，每个连杆的另一
端通过圆柱铰连接于相应的滑座上，每个滑座可沿
分，有工作空间大，制简化，具控零部件制造容易，精度高等优点。我们知道，影响主轴平台精度的因
置和方向的影响随平台姿态的改变而改变而且模型的结构和运动分析坐标系的建立对得到的数据也都有影响。关键词：３一ＰＳ主轴平台敏感性分析ＭｔｂＲａｌ软件ａ中图分类号：Ｔ４．Ｐ２２２文献标识码：Ａ文章编号：１０ — １４２０）６０９ — ３９０（０７０ — ０９００３
维普资讯
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用Ｍａａ实现３ＰＳ主轴平台结构参数敏感性分析ｔｂｌ－Ｒ

LMSAPANLMSFRLS算法分析

LMSAPANLMSFRLS算法分析
LMS算法是最常用的自适应滤波算法之一，它是基于最小均方差(MSE)原则的一种加权最小二乘算法。

它的基本思想是以期望和观察误差之间的均方差作为一个指标，试图最小化误差，从而获得一个最优滤波器设计。

LMS算法可以快速而高效地调整滤波器系数，以最大化信号的抑制噪声的能力，是一种逐步增加信号的方法。

APA算法是另一种常用的自适应滤波器算法。

它基于最大似然准则，试图估计出使得观测值合理和自相关系数最大的滤波器。

APA算法不仅考虑了噪声的强度，而且考虑了噪声的自相关性，从而更有效地抑制噪声。

在大多数情况下，APA算法比LMS算法更有效，更稳定，滤波器系数的更新也更平滑。

NLMS算法是一种非线性自适应滤波算法，其基本思想是受到距离准
则的启发，以希尔伯特误差函数作为最小化准则，从而来寻求最优的滤波器设计。

NLMS算法的主要优势在于它的精确度高，收敛速度快，在噪声
多的情况下也有良好的表现。

它也比其他算法更容易实现，因为它只需要计算一个最小二乘系数来计算中间变量，而不需要逆矩阵的计算。

FRLS算法是一种近似最小二乘的自适应滤波算法，它基于利用逆维
费雪滤波器的思想，可以有效地处理一些求逆复杂的情况。

rfs例证

rfs例证
“RFS”可能指的是“Radio Frequency Systems”，即无线电频率系统。

无线电频率系统是一种利用无线电波进行通信和传输数据的技术。

下面是一些关于无线电频率系统的例证：
1. 无线电台：无线电台是一种利用无线电波进行语音通信的设备。

它们广泛用于广播、业余无线电、海上通信等领域。

2. 移动通信：移动通信系统利用无线电频率来实现移动设备之间的通信。

例如，手机通过无线电波与基站进行通信，实现语音通话和数据传输。

3. 无线网络：无线网络利用无线电频率来传输数据，如 Wi-Fi 网络。

Wi-Fi 设备通过无线电波与无线路由器进行通信，实现互联网接入。

4. 卫星通信：卫星通信利用地球同步卫星或低轨道卫星作为中继站，通过无线电波实现地球上的远程通信。

卫星通信广泛应用于电话、电视广播、互联网接入等领域。

5. 无线传感器网络：无线传感器网络由大量的传感器节点组成，它们通过无线电波相互通信，实现对环境参数的监测和数据收集。

这些是无线电频率系统的一些常见例证，它们利用无线电波进行通信和数据传输，在各个领域发挥着重要的作用。

Linux网络协议栈收消息过程-RingBuffer

Linux⽹络协议栈收消息过程-RingBuffer想看能不能完整梳理⼀下收消息过程。

从 NIC 收数据开始，到触发软中断，交付数据包到 IP 层再经由路由机制到 TCP 层，最终交付⽤户进程。

会尽⼒介绍收消息过程中的各种配置信息，以及各种监控数据。

知道了收消息的完整过程，了解了各种配置，明⽩了各种监控数据后才有可能在今后的⼯作中做优化配置。

所有参考内容会列在这个系列最后⼀篇⽂章中。

Ring Buffer 相关的收消息过程⼤致如下：图⽚来⾃参考1，对 raise softirq 的函数名做了修改，改为了 napi_scheduleNIC (network interface card) 在系统启动过程中会向系统注册⾃⼰的各种信息，系统会分配 Ring Buffer 队列也会分配⼀块专门的内核内存区域给 NIC ⽤于存放传输上来的数据包。

struct sk_buff 是专门存放各种⽹络传输数据包的内存接⼝，在收到数据存放到 NIC 专⽤内核内存区域后，。

Ring Buffer 队列内存放的是⼀个个 Packet Descriptor ，其有两种状态： ready 和 used 。

初始时 Descriptor 是空的，指向⼀个空的 sk_buff，处在 ready 状态。

当有数据时，负责从 NIC 取数据，并在 Ring Buffer 上按顺序找到下⼀个 ready 的 Descriptor，将数据存⼊该Descriptor 指向的 sk_buff 中，并标记槽为 used。

因为是按顺序找 ready 的槽，所以 Ring Buffer 是个 FIFO 的队列。

当 DMA 读完数据之后，NIC 会触发⼀个 IRQ 让 CPU 去处理收到的数据。

因为每次触发 IRQ 后 CPU 都要花费时间去处理 Interrupt Handler，如果 NIC 每收到⼀个 Packet 都触发⼀个 IRQ 会导致 CPU 花费⼤量的时间在处理 Interrupt Handler，处理完后⼜只能从 Ring Buffer 中拿出⼀个 Packet，虽然 Interrupt Handler 执⾏时间很短，但这么做也⾮常低效，并会给 CPU 带去很多负担。