基于CEEMD主成分分析的测量误差补偿

• 作者: 李文剑
• 来源期刊: 现代信息科技
• 关键词: 互补集合经验模态分解 主成分分析 误差补偿
• 年，卷（期）: 2021,（10）
• 所属期刊栏目: 智能制造|Intelligent Manufacturing
• 页码范围: 155-157,160
• 页数: 4页
• 分类号: TP212
• 语种: 中文
• DOI: 10.19850/j.cnki.2096-4706.2021.10.041

摘要

对光栅尺测量系统中各种干扰因素进行了研究,提出了基于互补集合经验模态分解(CEEMD)主成分分析(PCA)的测量误差补偿方法,以提高光栅尺测量精度.对光测量误差进行CEEMD分解获取一系列固有模态分量(IMF),各分量进行PCA并计算主成分个数所对应IMF分量的贡献率,选取合适的IMF分量作为测量误差趋势以提高测量精度.从实验结果上看,所提出误差补偿方法的均方根误差为0.518μm,置信区间为(-0.099,0.0106),验证了这种方法的有效性和可行性.