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为精准预测复合双轴转台精度,分析了多因素对系统精度影响规律。利用复合双轴转台统计系统实验数据,学习构建以内轴精度、外轴精度、自准直精度和待检编码器精度为主要节点的贝叶斯网络结构;在Netica中建立系统精度推理模型,并通过证据敏感性分析和平均绝对误差(MAE)分析验证贝叶斯网络(BN)模型的有效性;运用自学习贝叶斯网络的概率推理,分析主要目标节点各变量的后验概率变化,对系统精度变化规律进行原因诊断和支持解释。研究结果表明:复合双轴转台精度自学习BN模型能够实现系统精度准确推理预测,系统精度超差的MAE值基本稳定在5%以内,且角度间隔0.125°和时间间隔20 s为系统最优控制参数,为贝叶斯网络技术在复合双轴转台精度推理中的应用提供了参考。 相似文献