基于小波神经网络和PSO的动态误差溯源方法研究

被引：5

作者：

邬肖敏

李世平

程双江

机构：

[1] 第二炮兵工程大学

来源：

中国测试 | 2014年 / 40卷 / 06期

关键词：

动态误差溯源; 小波神经网络; 粒子群优化算法; 动态测试系统;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论]; TP274 [数据处理、数据处理系统];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ; 0804 ; 080401 ; 080402 ; 081002 ;

摘要：

针对动态测试系统在测试过程中出现的精度损失问题,提出一种基于小波神经网络和粒子群优化算法相结合的动态误差溯源方法。该方法基于全系统动态精度理论,通过设计小波神经网络对动态测试系统的输出总误差进行分解,并采用粒子群优化算法对分解结果进行分析,追溯到误差产生的模块。仿真结果表明:该方法能够快速有效地完成误差溯源,并且溯源准确度达到10-2,具有可行性和应用性。

引用

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页数：4

共 11 条

[1]

动态测量误差分解及溯源研究.[D].李晓惠.合肥工业大学.2006, 08

[2]

动态测量系统误差溯源与精度损失诊断的理论与方法研究.[D].许桢英.合肥工业大学.2004, 03

[3] 平面度误差粒子群算法评定的不确定度评估 [J].