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标准量插入神经网络实时误差修正技术研究
被引量：
5
1
作者
卢荣胜
费业泰
+1 位作者
叶声华
陶国治
《计量学报》
EI
CSCD
北大核心
2001年第2期81-86,共6页
误差修正技术是提高测量仪器精度的重要途径 ,本文详细介绍了具有时变系统误差与随机误差的非稳定动态测量过程实时误差预测修正方法 ,即 :用标准量插入法实时分离误差 ,采取神经网络建模法对分离出来的误差进行实时建模 ,跟踪误差的变...
误差修正技术是提高测量仪器精度的重要途径 ,本文详细介绍了具有时变系统误差与随机误差的非稳定动态测量过程实时误差预测修正方法 ,即 :用标准量插入法实时分离误差 ,采取神经网络建模法对分离出来的误差进行实时建模 ,跟踪误差的变化 ,对其进行预报修正。通过自行研制的动态测角仪对这种误差修正技术进行了验证 ,使该测角仪的测量精度提高近
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关键词
非稳定动态测量
实时误差修正
神经网络
标准量插入法
测量仪器
精度
下载PDF
职称材料
寄生式时栅传感器动态测量误差的贝叶斯建模
被引量：
4
2
作者
杨洪涛
章刘沙
+2 位作者
周姣
费业泰
彭东林
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第10期2523-2531,共9页
为了提高寄生式时栅传感器的测量精度,分析了它的工作原理和动态误差组成,得到其主要误差分量为常值误差、周期误差和随机误差等。针对寄生式时栅误差特点,建立了寄生式时栅动态误差高精度预测模型,并与其他建模方法进行了比较。选用插...
为了提高寄生式时栅传感器的测量精度,分析了它的工作原理和动态误差组成,得到其主要误差分量为常值误差、周期误差和随机误差等。针对寄生式时栅误差特点,建立了寄生式时栅动态误差高精度预测模型,并与其他建模方法进行了比较。选用插入标准值的贝叶斯预测模型,以实际测量的传感器第一个对极动态误差数据进行建模,在后续对极特定位置插入部分实际误差测量数据,建立误差预测模型,预测了传感器后83个对极的动态误差。另选用三次样条插值和BP神经网络建模方法对寄生式时栅整圈动态误差建模,并与建立的误差模型进行了对比。验证实验表明,三次样条插值建模时间最短(0.62s),但其建模精度不高(16.050 0″);贝叶斯动态模型建模时间(0.86s)略长于三次样条插值,但建模精度最高(0.415 3″);BP神经网络建模时间最长(32min),但建模精度最低(19.680 2″)。同时贝叶斯插入标准值建模方法所需数据点(69395个)远少于三次样条和BP神经网络建模数据点(235526个),节省了大量的标定时间和建模数据量,因此可用于寄生式时栅传感器的动态测量误差高精度建模修正。
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关键词
寄生式时栅
时栅传感器
测量误差
贝叶斯原理
标准值插入
误差建模
下载PDF
职称材料
题名
标准量插入神经网络实时误差修正技术研究
被引量：
5
1
作者
卢荣胜
费业泰
叶声华
陶国治
机构
天津大学精密测试技术与仪器国家重点实验室
合肥工业大学
出处
《计量学报》
EI
CSCD
北大核心
2001年第2期81-86,共6页
基金
国家自然科学基金 !(5 973 5 12 0 )
文摘
误差修正技术是提高测量仪器精度的重要途径 ,本文详细介绍了具有时变系统误差与随机误差的非稳定动态测量过程实时误差预测修正方法 ,即 :用标准量插入法实时分离误差 ,采取神经网络建模法对分离出来的误差进行实时建模 ,跟踪误差的变化 ,对其进行预报修正。通过自行研制的动态测角仪对这种误差修正技术进行了验证 ,使该测角仪的测量精度提高近
关键词
非稳定动态测量
实时误差修正
神经网络
标准量插入法
测量仪器
精度
Keywords
Non
stationary
dynamic
measurement
Real
time
error
correction
Neural
network
standard
value
interpolation
分类号
TH701 [机械工程—仪器科学与技术]
TP183 [机械工程—精密仪器及机械]
下载PDF
职称材料
题名
寄生式时栅传感器动态测量误差的贝叶斯建模
被引量：
4
2
作者
杨洪涛
章刘沙
周姣
费业泰
彭东林
机构
安徽理工大学机械工程学院
合肥工业大学仪器科学与光电工程学院
重庆理工大学电子信息与自动化学院
出处
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第10期2523-2531,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(No.51107001)
时栅传感及先进检测技术重庆市重点实验室开放课题资助项目(No.KFKT2013001)
文摘
为了提高寄生式时栅传感器的测量精度,分析了它的工作原理和动态误差组成,得到其主要误差分量为常值误差、周期误差和随机误差等。针对寄生式时栅误差特点,建立了寄生式时栅动态误差高精度预测模型,并与其他建模方法进行了比较。选用插入标准值的贝叶斯预测模型,以实际测量的传感器第一个对极动态误差数据进行建模,在后续对极特定位置插入部分实际误差测量数据,建立误差预测模型,预测了传感器后83个对极的动态误差。另选用三次样条插值和BP神经网络建模方法对寄生式时栅整圈动态误差建模,并与建立的误差模型进行了对比。验证实验表明,三次样条插值建模时间最短(0.62s),但其建模精度不高(16.050 0″);贝叶斯动态模型建模时间(0.86s)略长于三次样条插值,但建模精度最高(0.415 3″);BP神经网络建模时间最长(32min),但建模精度最低(19.680 2″)。同时贝叶斯插入标准值建模方法所需数据点(69395个)远少于三次样条和BP神经网络建模数据点(235526个),节省了大量的标定时间和建模数据量,因此可用于寄生式时栅传感器的动态测量误差高精度建模修正。
关键词
寄生式时栅
时栅传感器
测量误差
贝叶斯原理
标准值插入
误差建模
Keywords
parasitic
time
grating
time
grating
sensor
measurement
error
Bayesian
principle
standard
value
interpolation
error
model
分类号
TP212.12 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
标准量插入神经网络实时误差修正技术研究
卢荣胜
费业泰
叶声华
陶国治
《计量学报》
EI
CSCD
北大核心
2001
5
下载PDF
职称材料
2
寄生式时栅传感器动态测量误差的贝叶斯建模
杨洪涛
章刘沙
周姣
费业泰
彭东林
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
4
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
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参考文献
引证文献
统计分析
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