计量学报
計量學報
계량학보
ACTA METROLOGICA SINICA
2009年
1期
34-37
,共4页
雷运洪%吴平东%王建新%马树元%陈之龙
雷運洪%吳平東%王建新%馬樹元%陳之龍
뢰운홍%오평동%왕건신%마수원%진지룡
计量学%六维腕力传感器%神经网络%标定
計量學%六維腕力傳感器%神經網絡%標定
계량학%륙유완력전감기%신경망락%표정
分析了十字梁结构六维腕力传感器标定存在的问题,试验表明直接采用传统的最小二乘标定方法存在无法正确解耦或解偶精度低的问题.为此提出了基于径向基函数神经网络的标定方法.试验结果表明:与最小二乘法标定结果相比,该方法可以将解耦精度提高一个数量级;与基于BP神经网络标定结果相比,该方法有较快的收敛速度.
分析瞭十字樑結構六維腕力傳感器標定存在的問題,試驗錶明直接採用傳統的最小二乘標定方法存在無法正確解耦或解偶精度低的問題.為此提齣瞭基于徑嚮基函數神經網絡的標定方法.試驗結果錶明:與最小二乘法標定結果相比,該方法可以將解耦精度提高一箇數量級;與基于BP神經網絡標定結果相比,該方法有較快的收斂速度.
분석료십자량결구륙유완력전감기표정존재적문제,시험표명직접채용전통적최소이승표정방법존재무법정학해우혹해우정도저적문제.위차제출료기우경향기함수신경망락적표정방법.시험결과표명:여최소이승법표정결과상비,해방법가이장해우정도제고일개수량급;여기우BP신경망락표정결과상비,해방법유교쾌적수렴속도.
