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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。 相似文献
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针对首钢股份有限公司迁安钢铁公司2 160 mm热轧生产线热卷箱在使用过程中经常出现开卷跑偏的问题进行了系统分析, 发现开卷跑偏受侧导板控制、弯曲辊、夹送辊精度等多种因素影响。通过优化侧导板控制, 提高关键设备精度, 有效提高了卷形质量, 避免了热卷箱开卷跑偏的问题。 相似文献
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基于径向基网络的光电编码器误差补偿法 总被引:6,自引:1,他引:5
将神经网络与数字信号处理技术(DSP)应用至光电轴角编码器的设计中,提出了一种新的编码器误差修正技术。建立了径向基函数网络模型,以高精度检测仪器的检测值为学习目标,以生成最小映射误差为原则调节网络权因子、径向基函数中心和宽度,使建立的网络具有良好的学习能力和泛化能力。利用DSP的在线烧写技术保存网络建模参数,运用此方法无需拆改编码器系统即可实现误差的补偿与修正,并且可根据使用需要进行程序更新.仿真和实验表明,采用此种方法可有效地提高编码器的系统精度并且很好地解决了非线性误差对系统的影响. 相似文献
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针对引线键合机中键合点位置误差形成的成因与特点,提出了键合位置误差圆拟合修正法。首先,让焊头以不同角度旋转,标记出不同旋转角度时,键合点在图像坐标系下的坐标值。然后,利用改进的最小二乘圆拟合法,根据标记坐标拟合出键合轨迹方程。根据方程即可计算出焊头以任意角度旋转运动时,键合点位置的图像坐标值。最后,将图像坐标系转换为运动坐标系,控制键合工具实现精确定位运动。实际应用表明,经过圆拟合修正后,键合点的位置误差由0.68 mm减小到0.07 mm左右,大幅提高了键合点的位置精度,可准确实现焊接区域键合。 相似文献