摘要
本申请涉及振捣施工方法技术领域,具体是一种振捣过程中碰撞物识别方法。本申请通过综合运用位置与碰撞力数据,结合神经网络模型进行预测,实现了对碰撞物类型的高精度识别。本发明不仅实时监测碰撞物的位置和碰撞力,还通过增益矩阵和协方差矩阵动态更新神经网络模型,提高了碰撞物类型预测的准确性。此技术能够显著提升施工过程中的安全性和效率,减少因碰撞物识别错误导致的意外停机或损坏,为振捣施工提供了强有力的技术支持。
技术关键词
物识别方法
可变遗忘因子
协方差矩阵
实时位置
机械臂
训练样本集
笛卡尔坐标系
刚度
施工现场
超声波扫描技术
振捣施工方法
神经网络模型
模型误差
参数
负反馈调节
三维模型
动态更新
数据
系统为您推荐了相关专利信息
传动模块
多轴机械臂
脱模剂
纳米级氧化铝
翻转夹具
信道状态信息
特征提取模型
机器学习模型
信号处理
室内定位方法
健康监测方法
健康监测数据
锚点
模式
物联网传感器网络