【摘 要】
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针对现有磁场式时栅角位移传感器原始测量精度低且误差成分复杂等特点,提出一种基于遗传算法的误差参数辨识与补偿方法,该方法根据时栅误差数学模型抽象出适应于生物遗传法则的遗传算法模型。首先将磁场式时栅误差辨识参数的样本数据进行针对性训练,并设置约束条件,然后利用遗传算法的"部分可观测黑箱性"特点进行数据样本迭代,并与时栅误差参数建立的目标函数寻求最佳逼近,以此完成误差参数的最优估计和误差曲线的最佳补偿。
【机 构】
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重庆理工大学机械检测技术与装备教育部工程研究中心,重庆商务职业学院公共管理系
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51605063),重庆市科委项目(cstc2017jcyjAX0122).
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针对现有磁场式时栅角位移传感器原始测量精度低且误差成分复杂等特点,提出一种基于遗传算法的误差参数辨识与补偿方法,该方法根据时栅误差数学模型抽象出适应于生物遗传法则的遗传算法模型。首先将磁场式时栅误差辨识参数的样本数据进行针对性训练,并设置约束条件,然后利用遗传算法的"部分可观测黑箱性"特点进行数据样本迭代,并与时栅误差参数建立的目标函数寻求最佳逼近,以此完成误差参数的最优估计和误差曲线的最佳补偿。实验研究表明,采用遗传算法建立的时栅误差参数辨识模型辨识准确,对时栅误差成分中最主要的二次、四次误差有明
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