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      基于馬氏核fcm算法的諧振式智能傳感器遲滯誤差補(bǔ)償方法

      文檔序號:5833750閱讀:514來源:國知局
      專利名稱:基于馬氏核fcm算法的諧振式智能傳感器遲滯誤差補(bǔ)償方法
      技術(shù)領(lǐng)域
      本發(fā)明涉及一種智能傳感器遲滯誤差補(bǔ)償方法,特別涉及一種基于馬氏核FCM算法的諧振式智能傳感器遲滯誤差補(bǔ)償技術(shù),可以自適應(yīng)的調(diào)整誤差補(bǔ)償網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。
      背景技術(shù)
      諧振式智能傳感器作為一種常用傳感器,具有精度高,性能穩(wěn)定,抗干擾能力強(qiáng)等特點。但是由于材料特性等導(dǎo)致的非線性誤差一直是影響諧振式智能傳感器精度的一大障礙。這其中一個重要組成部分就是遲滯誤差?,F(xiàn)有的遲滯誤差處理方法一般采用最小二乘法:即通過多項式擬合非線性遲滯曲線,使下式最小E2= Σ [F(Xi)-Yi]2完成對遲滯誤差的補(bǔ)償。上述方法雖然計算量小,計算速度高,但是由于最小二乘法算法的局限性,算法精度并不高?;蛘咭蕾囉谀撤N遲滯模型,如Preisach模型或JA模型,,Bouce-Wen模型等進(jìn)行運(yùn)算,如下式是Preisach模型的遲滯誤差計算公式
      [000權(quán)利要求
      1.一種基于馬氏核FCM算法的諧振式智能傳感器遲滯誤差補(bǔ)償方法,其特征在于:包括以下步驟: (1)對諧振式傳感器的輸入輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行采集,構(gòu)成輸入輸出訓(xùn)練數(shù)據(jù)集; (2)初始化網(wǎng)絡(luò):根據(jù)數(shù)據(jù)集數(shù)量和補(bǔ)償精度、補(bǔ)償速度選擇網(wǎng)絡(luò)參數(shù),包括網(wǎng)絡(luò)中心節(jié)點數(shù),并對馬氏矩陣賦初值; (3)將輸入向量投影到馬氏空間送入網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行模糊聚類直至相鄰兩次的聚類相同; (4)通過完成聚類的數(shù)據(jù)進(jìn)行輸出層權(quán)值計算,計算輸出誤差,若不滿足精度要求,則返回步驟(2),對馬氏矩陣進(jìn)行調(diào)整,重復(fù)以上步驟,直到滿足終止精度要求,循環(huán)停止,最后進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)輸出權(quán)值計算。
      2.如權(quán)利要求1所述基于馬氏核FCM算法的諧振式智能傳感器遲滯誤差補(bǔ)償方法,其特征在于,步驟(I)中的數(shù)據(jù)集中至少包含加載區(qū)間內(nèi)的極大值及極小值。
      3.如權(quán)利要求1所述基于馬氏核FCM算法的諧振式智能傳感器遲滯誤差補(bǔ)償方法,其特征在于,步驟(3)中聚類按照以下步驟進(jìn)行: 3.1)將步驟(I)中的數(shù)據(jù)集送入網(wǎng)絡(luò)中; 3.2)按照如下公式,計算馬氏核的中心點初值C對數(shù)據(jù)集X的馬氏距離r: 尤―cILf = 4(x-cf M7M(x-c), 其中,M為馬氏矩陣,T為矩陣轉(zhuǎn)置符號; 3.3)根據(jù)步驟3.2)得到的馬氏距離r計算隸屬度μ ik:
      4.如權(quán)利要求1所述基于馬氏核FCM算法的諧振式智能傳感器遲滯誤差補(bǔ)償方法,其特征在于,在步驟(4)中,所述輸出誤差為網(wǎng)絡(luò)輸出F(X)與訓(xùn)練目標(biāo)y之間的誤差J,其按照以下公式計算:
      5.根據(jù)權(quán)利要求4所述基于馬氏核FCM算法的諧振式智能傳感器遲滯誤差補(bǔ)償方法,其特征在于,若輸出誤差不滿足精度要求,則根據(jù)反向傳播計算馬氏矩陣的調(diào)整量,然后對馬氏矩陣進(jìn)行調(diào)整,其中,馬氏矩陣的調(diào)整量根據(jù)以下公式計算:
      全文摘要
      本發(fā)明公開了一種基于馬氏核FCM算法的諧振式智能傳感器遲滯誤差補(bǔ)償方法,首先對諧振式智能傳感器的輸入輸出進(jìn)行數(shù)據(jù)采集,然后根據(jù)精度要求設(shè)定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)參數(shù),保證網(wǎng)絡(luò)計算速度和精度,最后將數(shù)據(jù)送入網(wǎng)絡(luò),通過馬氏距離的模糊聚類方法完成網(wǎng)絡(luò)節(jié)點中心值和馬氏矩陣的計算,并完成權(quán)值計算,最終得到網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)。本發(fā)明的優(yōu)點在于用較小的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)實現(xiàn)高精度誤差補(bǔ)償,克服了傳統(tǒng)算法精度低,網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)龐大的缺點。
      文檔編號G01D3/028GK103076027SQ20121044196
      公開日2013年5月1日 申請日期2012年11月8日 優(yōu)先權(quán)日2012年11月8日
      發(fā)明者楊川, 張原 申請人:西安交通大學(xué)
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