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基于BBSRIA的测量系统动态精度损失分解与溯源
  • ISSN号:1000-1298
  • 期刊名称:《农业机械学报》
  • 时间:0
  • 分类:TH115[机械工程—机械设计及理论]
  • 作者机构:[1]浙江师范大学数理信息学院,金华市321104, [2]浙江师范大学数理信息学院
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(项目编号:50675057)和高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(项目编号:20040359011)
中文摘要:

利用单子带信号重构改进算法在信号分解中的优势,实现了对测量系统动态精度损失信号的有效分解,得到测量系统各主要结构单元的频率成分,在此基础上利用神经网络所具有的输入到输出之间的非线性映射能力完成求解各频率成分所包含的未知参数。同时根据测量系统内部各结构单元的误差特性完成分解信号的溯源。实验结果表明利用单子带信号重构改进算法可以实现精度损失信号的可靠分解与溯源。

英文摘要:

Based on whole-system dynamic error modeling method and theory, the theory and method of dynamic accuracy loss decomposition and tracing were studied. Using bill belt signal reconstruction improvement arithmetic, the accuracy loss signal of emulation system was decomposed, its frequency components of the system' s main insider structural units was obtained. Then by using non-linear mapping ability from input to output of BP NN, model parameters of the built accuracy loss function model of each insider ceils were estimated, and the signals decomposing were achieved. Using the error characteristic of each insider structural units and the systemic whole error model, the signals tracing were achieved. Experimental result indicated that by using BBSRIA (bill belt signal reconstruction improvement arithmetic),reliably decompose and tracing of the accuracy loss signal could be achieved.

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期刊信息
  • 《农业机械学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国农业机械学会 中国农业机械化科学研究院
  • 主编:任露泉
  • 地址:北京德胜门外北沙滩一号6号信箱
  • 邮编:100083
  • 邮箱:njxb@caams.org.cn
  • 电话:010-64882610 64867367
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-1298
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1964/S
  • 邮发代号:2-363
  • 获奖情况:
  • 荣获中国科协优秀期刊二等奖,1997~2000年连续4年获中国科协择优资金,被列入中国期刊方阵,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),英国农业与生物科学研究中心文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:42884