径向基网络在编码器误差补偿中的应用
利用神经网络进行光电轴角编码器的误差补偿,是一种新的编码器误差修正技术。在利用径向基函数网络(RBF)建立非线性模型对编码器的长周期误差进行修正时,实验数据中的随机噪声会造成过拟合现象的产生,影响模型的补偿效果。针对RBF网络的过拟合现象,分别采用滑动平均法与异常点剔除法对实验数据进行预处理以减小随机噪声的影响。实验表明,使用径向基神经网络进行误差补差可以将编码器的系统精度提高至3倍以上,在此基础上对建模数据进行预处理,可以进一步优化网络性能,使得编码器的系统精度在原有基础上得到进一步的改善,验证了方法的有效性。
光电编码器 径向基函数网络 精度分析 神经网络 误差补偿
续志军 洪喜
中科院长春光学精密机械与物理研究所,吉林 长春 130033 中科院长春光学精密机械与物理研究所,吉林 长春 130033 中国科学院北京研究生院,北京 100039
国内会议
西安
中文
87-89
2008-05-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）