【摘 要】
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为解决轨道衡称重时非线性误差大、误差补偿较难实现的缺点，本文提出一种基于免疫RBF网络的轨道衡误差补偿实现方法。通过分析轨道衡称重误差的来源，建立了轨道衡的实际称重模
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为解决轨道衡称重时非线性误差大、误差补偿较难实现的缺点，本文提出一种基于免疫RBF网络的轨道衡误差补偿实现方法。通过分析轨道衡称重误差的来源，建立了轨道衡的实际称重模型；针对传统RBF网络学习策略存在的不足，提出了基于免疫机制的三级RBF网络学习方法，通过免疫三级算法训练的RBF网络，在轨道衡误差补偿仿真实验中实现了良好的误差补偿效果，与普遍使用的加权融合误差补偿方法相比，免疫RBF网络补偿误差减小了约92％，具有明显优越性。
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