本文選題：PCA + 因子分析法　； 參考：《燕山大學(xué)》2016年碩士論文

【摘要】：綜合性能評(píng)價(jià)對(duì)并聯(lián)機(jī)構(gòu)結(jié)構(gòu)參數(shù)的選取、控制策略的擬定均具有決定性的作用。在對(duì)并聯(lián)機(jī)構(gòu)進(jìn)行綜合性能分析時(shí),由于各性能指標(biāo)之間存在較強(qiáng)的耦合性,因此需人為給定各指標(biāo)權(quán)重系數(shù),從而導(dǎo)致綜合性能指標(biāo)優(yōu)化有失客觀性。為克服此弊端,本文將統(tǒng)計(jì)學(xué)中的主成分分析方法PCA(Principal Component Analysis)及其擴(kuò)展方法因子分析法應(yīng)用到并聯(lián)機(jī)構(gòu)的綜合性能評(píng)價(jià)中,通過對(duì)性能指標(biāo)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分及因子分析,將原始數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮,減少信息冗余,得到能客觀反映各個(gè)指標(biāo)對(duì)機(jī)構(gòu)綜合性能的影響程度的權(quán)重系數(shù)。本文以平面五桿并聯(lián)機(jī)構(gòu)與DELTA并聯(lián)機(jī)構(gòu)兩種少自由度并聯(lián)機(jī)構(gòu)為研究對(duì)象,基于并聯(lián)機(jī)構(gòu)常用的條件數(shù)性能指標(biāo)、操作度性能指標(biāo)、各向同性系數(shù)指標(biāo)與最小奇異值指標(biāo),得出PCA及因子分析法對(duì)機(jī)構(gòu)的綜合性能進(jìn)行分析與評(píng)價(jià)的適用性,進(jìn)而完成兩種少自由度并聯(lián)機(jī)構(gòu)的綜合性能優(yōu)化和結(jié)構(gòu)參數(shù)的選取。本論文的主要研究工作如下:首先,在對(duì)PCA及因子分析方法的基本原理及數(shù)學(xué)模型分析的基礎(chǔ)上,提出應(yīng)用此兩種方法對(duì)機(jī)構(gòu)進(jìn)行綜合性能評(píng)價(jià),并給出了具體的評(píng)價(jià)思路和操作流程,同時(shí)對(duì)這兩種方法進(jìn)行比較,給出兩者之間的聯(lián)系與區(qū)別。其次,通過分析并聯(lián)機(jī)構(gòu)的運(yùn)動(dòng)學(xué)方面的4個(gè)單一性能指標(biāo)的計(jì)算方法與物理意義,以平面五桿并聯(lián)機(jī)構(gòu)和DELTA并聯(lián)機(jī)構(gòu)為研究對(duì)象,給定其結(jié)構(gòu)參數(shù)優(yōu)化范圍,基于所提出的綜合性能評(píng)價(jià)流程,應(yīng)用PCA及因子分析法對(duì)其進(jìn)行綜合性能的分析,完成結(jié)構(gòu)參數(shù)的優(yōu)化;然后對(duì)PCA與因子分析法的結(jié)果進(jìn)行比較,得出兩種方法下并聯(lián)機(jī)構(gòu)的綜合性能分析和評(píng)價(jià)的有效性。最后,應(yīng)用遺傳算法及性能圖譜分析法,對(duì)平面五桿并聯(lián)機(jī)構(gòu)與DELTA并聯(lián)機(jī)構(gòu)進(jìn)行了綜合性能分析,完成機(jī)構(gòu)尺度優(yōu)化,并將優(yōu)化結(jié)果與PCA及因子分析法下的結(jié)果進(jìn)行比對(duì),驗(yàn)證PCA及因子分析法的可行性與客觀性。
[Abstract]:Based on the analysis of principal component and factor analysis in parallel mechanism , this paper presents a comprehensive performance evaluation of the parallel mechanism based on principal component analysis and factor analysis method .

【學(xué)位授予單位】：燕山大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TH112

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本文編號(hào)：1773223