《六维力传感器静态解耦方法》PDF+DOC

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2. 《基于过程神经网络的六维力传感器动态解耦研究》PDF+DOC 六维力传感器动态解耦方法主要集中于不变性动态解耦方法和迭代解耦方法，其解耦效果取决于建模精度，强耦合情况下解耦误差大，工程实现复杂.文章针对这一问题提出一种基于过程神经网络动态解耦算法，将六维力传感器输入输出及网络权函数进行相同正交基展开，简化计算过程，求解六维力传感器输出输入耦合关系.实验结果表明......
3. 《基于蚁群BP神经网络算法的六维力传感器解耦研究》PDF+DOC 针对传统BP神经网络在六维力传感器解耦训练过程中，由于其初始参数的选取不确定性导致神经网络出现震荡、收敛速度缓慢和陷入局部极值等问题，提出一种基于蚁群BP神经网络算法并应用于六维力传感器解耦研究。该算法利用蚁群算法在种群寻优方面的优越性，通过局部和全局信息素更新相结合的方式更新信息素，提高蚁群算法搜......
4. 《基于径向基函数神经网络的压电式六维力传感器解耦算法》PDF+DOC 针对四点支撑结构的压电式六维力传感器线性度差，维间耦合严重的问题，提出了基于径向基函数(RBF)神经网络的解耦算法。分析了耦合产生的主要原因，建立了RBF神经网络模型。通过对六维力传感器进行标定实验获取解耦所需的实验数据，并对实验数据进行处理。然后采用RBF神经网络优化传感器输出系统的多维非线性解耦......
5. 《基于神经网络的多维力传感器静态解耦的研究》PDF+DOC 提出了基于人工神经网络进行多维力传感器静态解耦的方法。维间耦合是制约多维力传感器测量精度的主要因素，为克服传统线性解耦方法的局限性，利用BP神经网络的强非线性逼近能力研究了多维力传感器的非线性静态解耦。以研制的微型5维指尖力/力矩传感器为对象进行了解耦实验，结果表明，与基于最小二乘的线性解耦方法相比......
6. 《车轮多分力传感器静态解耦方法》PDF+DOC 从标定方法和解耦算法两方面对车轮力传感器静态耦合特性进行了研究。给出了详细的标定过程和样本获取方法，基于实际标定样本应用3种回归模型对多分力传感器维间耦合进行量化对比分析。结果表明：标定主通道线性特性显著；自行研制轮力传感器静态耦合率与国外产品相当；最小二乘支持向量回归机回归精度高、泛化能力强和算法......
7. 《六维力传感器静态解耦算法应用研究》PDF+DOC 维间耦合是制约六维力传感器测量精度的瓶颈，已成为一个热门研究课题。在分析传统的基于线性标定的静态解耦算法的基础上，提出了一种基于最小二乘线性拟合的静态解耦算法，并基于2种解耦算法开发了基于MATLAB软件的集成解耦模块，通过实例验证了软件的集成解耦功能和新算法的优越性，最后，探讨了制约解耦精度提高的......
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9. 《基于Stewart机构的六维力传感器解耦算法研究》PDF+DOC 解耦算法的改进是提高六维力传感器计算精度的一个重要方面，在线性标定静态解耦算法的基础上，提出了均值标定矩阵算法，并且制定了该算法优劣的评价标准，即精度检验法和最小条件数法，通过对实际传感器数据的处理，表明该算法得到的标定矩阵其条件数最小，并且计算精度高，可以达到0.5%的水平。...
10. 《六维力传感器静态解耦算法及静态标定的研究》PDF+DOC 耦合误差严重影响着六维力传感器的精度，标定试验的准确性对提高六维力传感器的精度也是必不可少的。针对传感器输出电压正负方向拟合函数不同提出了一种基于耦合误差和分段拟合建模的六维力传感器解耦算法。用十字梁结构的传感器进行标定试验，将得到的标定数据应用于解耦算法中。通过标定数据验证了基于耦合误差和分段拟合......