一种基于最小二乘法和RBF神经网络的多步误差补偿方法

• 作者: 包建东 孟红波 王昌明 边鹏
• 来源期刊: 测试技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 稳定平台 多步补偿 最小二乘法 RBF神经网络
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 所属期刊栏目: 信号检测、算法与仿真
• 页码范围: 534-539
• 页数: 6页
• 分类号: TP301
• 字数: 3520字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-7449.2015.06.013

摘要

针对影响智能稳定平台中的倾角仪测量精度的误差,分析了其产生原因.提出了一种基于最小二乘法和RBF神经网络的误差多步补偿方法,首先对倾角仪的测量误差通过最小二乘法对误差进行第一步粗校准补偿;其次,再用RBF神经网络进行第二步精校准补偿.结果表明:经过多步补偿方法之后,倾角仪的测量误差得到明显的提高,误差精度由测量之前的最大误差5.61°基本稳定在±0.1°之内.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王昌明	南京理工大学机械工程学院	146	1195	18.0	26.0
2	包建东	南京理工大学机械工程学院	41	327	8.0	16.0
3	孟红波	南京理工大学机械工程学院	7	20	3.0	4.0
4	边鹏		8	41	4.0	6.0