作者:郑方燕,颜路,汤其富,郑永,简圣杰 单位:中国微米纳米技术学会;东南大学 出版:《传感技术学报》2019年第10期 页数:8页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFCGJS2019100160 DOC编号:DOCCGJS2019100169 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《时栅角位移传感器误差测试及补偿》PDF+DOC2020年第01期 张天恒,周启武,王阳阳,郑永 《基于Allan方差的时栅角位移传感器误差识别》PDF+DOC2016年第10期 王小辉,万文略,陈鑫 《基于预测误差法的加速度传感器动态模型参数辨识》PDF+DOC2015年第06期 杨子凯,王建林,于涛,赵利强 《嵌入式时栅角位移传感器短周期误差分析与补偿》PDF+DOC2019年第04期 孙世政,周清松,何泽银 《时栅角位移传感器误差分离与建模方法研究》PDF+DOC2014年第02期 高忠华,彭东林,陈锡侯 《时栅角位移传感器的误差补偿及参数辨识》PDF+DOC2016年第06期 张天恒,王阳阳,冯济琴,郑方燕 《基于参数辨识的时栅转台在线自动标定系统》PDF+DOC2016年第03期 张天恒,李志明,杨继森 《基于平面线圈的高分辨力时栅角位移传感器》PDF+DOC2017年第01期 鲁进,陈锡侯,武亮,汤其富 《时栅位移传感器在传动误差检测系统中的应用研究》PDF+DOC2012年第12期 郑方燕,陈锡侯,高忠华,张天恒 《基于支持向量机的CVT压力传感器误差补偿》PDF+DOC2009年第06期 何丽红,刘金刚,周云山
  • 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、四次误差有明显减少作用,其中二次误差减小66.67%、四次误差减小54.05%;与此同时,对一次误差及高频误差成分也有不同程度的抑制。

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