10.3969/j.issn.1000-1158.2011.05.05
基于RBF神经网络的坐标测量机接触式测头动态误差建模研究
针对测量机接触式测头在动态测量过程中精度低这一问题,分析了测头的动态误差来源,并通过标准球的测量实验验证了影响测头动态测量精度的主要因素,其中逼近速率、测杆长度、测端直径是关键的3个影响因素.为了减小测头引起的动态测量误差,引入了RBF神经网络误差补偿模型,从而避免了传统误差模型中复杂的数学关系的推导.在Global Class 9158测量机上对标准球的测量数据建立了训练样本,并对标准环规的测量数据作为测试样本进行误差补偿.测试结果表明经过误差模型补偿修正后测量误差均值从3.5 μm减小到1.3 μm,并且模型稳定可靠.
计量学、三坐标测量机、动态精度、接触式测头、RBF神经网络
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TB92(计量学)
国家自然科学基金51005220
2012-02-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
413-418
