【摘 要】
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针对动态测试系统在测试过程中存在误差导致精度损失的问题,提出了一种基于集合经验模态分解和BP神经网络的动态误差溯源方法.该方法在全系统动态精度理论的基础上,首先通过EEMD对动态测试系统输出总误差进行分解,对分解得到的单项误差进行希尔伯特变换,分析误差信号的幅频特性,然后采用BP神经网络拟合溯源.通过仿真分析,结果表明该方法可以有效地追溯到动态测试系统中误差产生的模块,并且偏差精度达到10-2,比经验模态分解的方法溯源效果更好,避免了EMD存在的模态混叠等问题,具有可行性和应用性.
【机 构】
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西安工业大学电子信息工程学院 西安710021
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针对动态测试系统在测试过程中存在误差导致精度损失的问题,提出了一种基于集合经验模态分解和BP神经网络的动态误差溯源方法.该方法在全系统动态精度理论的基础上,首先通过EEMD对动态测试系统输出总误差进行分解,对分解得到的单项误差进行希尔伯特变换,分析误差信号的幅频特性,然后采用BP神经网络拟合溯源.通过仿真分析,结果表明该方法可以有效地追溯到动态测试系统中误差产生的模块,并且偏差精度达到10-2,比经验模态分解的方法溯源效果更好,避免了EMD存在的模态混叠等问题,具有可行性和应用性.
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