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公开(公告)号：CN102506914A
公开(公告)日：2012-06-20
申请号：CN201110345068.X
申请日：2011-11-04
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种光电编码器的误差补偿方法，该方法基于改进粒子群算法和傅里叶神经网络原理，用于提高光电编码器的测量精度，特别适用于要求低成本、精度较高的测角系统中。本发明采用傅立叶神经网络对电子罗盘误差建模，并采用改进粒子群算法对神经网络的权值进行优化，从而得到较为精确的误差模型来补偿光电编码器测量值。该方法建立的误差模型能实现样本空间的精确映射，具有较高的非线性逼近能力，且该方法避免陷入局部最小，克服了神经网络的收敛速度过慢，振荡等缺点，有效减小光电编码器的测量误差，大大提高了光电编码器的测量精度。
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公开(公告)号：CN102297687B
公开(公告)日：2012-07-04
申请号：CN201110124791.5
申请日：2011-05-13
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种电子罗盘的标定方法，该方法基于自适应差分进化算法和傅里叶神经网络原理，用于提高电子罗盘的测量精度，特别适用于要求低成本、精度较高的定向系统中。本发明采用傅立叶神经网络对电子罗盘误差建模，并采用改进的自适应差分进化算法对神经网络的权值进行优化，从而得到较为精确的误差模型来补偿电子罗盘测量值。该方法建立的误差模型能实现样本空间的精确映射，具有较高的非线性逼近能力，且该方法避免陷入局部最小，克服了神经网络的收敛速度过慢，振荡等缺点，有效补偿外界磁场对电子罗盘输出的影响，因此能大大提高电子罗盘的测量精度。
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公开(公告)号：CN102506914B
公开(公告)日：2014-08-27
申请号：CN201110345068.X
申请日：2011-11-04
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种光电编码器的误差补偿方法，该方法基于改进粒子群算法和傅里叶神经网络原理，用于提高光电编码器的测量精度，特别适用于要求低成本、精度较高的测角系统中。本发明采用傅立叶神经网络对电子罗盘误差建模，并采用改进粒子群算法对神经网络的权值进行优化，从而得到较为精确的误差模型来补偿光电编码器测量值。该方法建立的误差模型能实现样本空间的精确映射，具有较高的非线性逼近能力，且该方法避免陷入局部最小，克服了神经网络的收敛速度过慢，振荡等缺点，有效减小光电编码器的测量误差，大大提高了光电编码器的测量精度。
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公开(公告)号：CN102297687A
公开(公告)日：2011-12-28
申请号：CN201110124791.5
申请日：2011-05-13
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种电子罗盘的标定方法，该方法基于自适应差分进化算法和傅里叶神经网络原理，用于提高电子罗盘的测量精度，特别适用于要求低成本、精度较高的定向系统中。本发明采用傅立叶神经网络对电子罗盘误差建模，并采用改进的自适应差分进化算法对神经网络的权值进行优化，从而得到较为精确的误差模型来补偿电子罗盘测量值。该方法建立的误差模型能实现样本空间的精确映射，具有较高的非线性逼近能力，且该方法避免陷入局部最小，克服了神经网络的收敛速度过慢，振荡等缺点，有效补偿外界磁场对电子罗盘输出的影响，因此能大大提高了电子罗盘的测量精度。
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