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基于PSO-BP神经网络的关节臂式坐标测量机长度误差补偿 被引量：14
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作者 陆艺 张培培 +2 位作者 王学影 王华 赵晨馨 《计量学报》 CSCD 北大核心 2017年第3期271-275,共5页
针对关节臂式坐标测量机(AACMM)长度误差补偿问题,分析了误差来源,通过实验确定了影响其测量长度的误差参数。引入BP神经网络对长度误差补偿模型进行了建模,并通过粒子群化算法对BP神经网络的权值和阈值进行全局寻优,克服了BP神经网络... 针对关节臂式坐标测量机(AACMM)长度误差补偿问题,分析了误差来源,通过实验确定了影响其测量长度的误差参数。引入BP神经网络对长度误差补偿模型进行了建模,并通过粒子群化算法对BP神经网络的权值和阈值进行全局寻优,克服了BP神经网络收敛速度慢和易陷入局部极值的缺陷。在不同输入参数的条件下测量标准尺,获得了误差补偿模型的训练样本。进行了长度误差补偿验证,补偿后误差均值减小了0.014 mm,使AACMM的测量精度提高了31.8%。 展开更多
关键词 计量学 关节臂式坐标测量机 长度误差补偿 PSO-BP神经网络
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