【摘要】测头动态误差严重制约高精度坐标测量机发展,为此,提出基于模糊神经网络的测头动态误差补偿方法以提高测量精度.首先利用三坐标测量机测量标准球和标准环规得到训练样本和测试样本,然后分别使用训练样本和测试样本对接触式测头动态误差进行建模和补偿,最后与BP神经网络模型和静态误差模型进行比较试验.结果表明,经模糊神经网络模型补偿后误差从4.6μm减小至1.3μm,精度提升70%以上;模糊神经网络对测头动态误差具有更好的补偿效果和稳定性.证明模糊神经网络模型能够有效提高测头的动态测量精度.
【关键词】
全文来源于知网
光镊力谱系统双光束串扰因素研究
胡春光, 王国庆, 李宏斌, 胡晓东,
2017
32
7
￥:0
收藏
空中光电位姿测量系统的抗干扰方法
王向军, 吕博
2017
78
6
￥:0
收藏
1000～2500 nm宽波段的葡萄糖吸收光谱的测量波长优选
张紫杨, 孙迪, 刘冰洁, 孙翠迎, 刘
2017
193
6
￥:0
收藏
视频中运动电车电线的实时自动检测跟踪算法
刘见昕, 蒲灿, 柴晓飞, 孔昭松, 汪
2017
199
7
￥:0
收藏
防护热板法快速测量物质导热系数
索亚运, 李艳宁
2017
287
6
￥:0
收藏
