摘要：针对基于微机电系统(MEMS)传感器监测关节康复效果的实际需求,提出一种自适应二级扩展卡尔曼滤波(EKF)算法。该算法将观测过程分为二级,分别更新水平姿态角与航向角,减少外界磁干扰对水平姿态角的影响,设计加速度自适应算子与磁力值自适应算子,提高算法的抗干扰能力。实验结果证明,二级扩展卡尔曼滤波算法具有较高的静态和动态精度,接近市面主流惯性动作捕捉系统的姿态解算精度,解算出的关节角均方根误差(RMSE)小于0.5°,能够满足人体肘关节康复监测、动作捕获的需求。

摘要：以QJ214四点接触球轴承为研究对象,建立以轴承额定动载荷和摩擦力矩为目标函数,以轴承内圈沟曲率半径系数、外圈沟曲率半径系数、钢球直径、球组节圆直径、原始接触角为设计变量的优化模型,采用遗传算法对四点接触球轴承进行优化,并基于四点接触球轴承拟静力学模型研究轴承接触角的变化。结果表明:优化后轴承的内圈沟曲率半径系数为0.520,外圈沟曲率半径系数为0.531,钢球直径为17.600 mm,球组节圆直径为97.811 mm,接触角为35°,工作接触角均大于垫片角,额定动载荷增大了1.592%,摩擦力矩减小了4.051%。