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1、汽車(chē)衡作為衡器的重要分支,具有稱(chēng)重范圍廣、測(cè)量速度快、便于控制計(jì)算等優(yōu)點(diǎn),廣泛應(yīng)用于倉(cāng)儲(chǔ)貿(mào)易、交通運(yùn)輸、工礦企業(yè)等部門(mén)?,F(xiàn)有汽車(chē)衡受到偏載誤差與線性度誤差的影響,稱(chēng)重結(jié)果準(zhǔn)確度有待提高;同時(shí),汽車(chē)衡稱(chēng)重?cái)?shù)據(jù)獲取不易,稱(chēng)重系統(tǒng)處于小樣本狀態(tài)。針對(duì)這些缺點(diǎn),在國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“大型衡器偏載誤差機(jī)理與多傳感器稱(chēng)重融合方法研究”的支持下,本文開(kāi)展汽車(chē)衡稱(chēng)重誤差補(bǔ)償方法研究:利用汽車(chē)衡先驗(yàn)知識(shí),構(gòu)建一種基于偏導(dǎo)數(shù)約束與Lagrange乘子法神
2、經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PD-LMNN)優(yōu)化的稱(chēng)重融合方法,提高小樣本下神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力,從而減少汽車(chē)衡的稱(chēng)重誤差;建立以單片機(jī)MSP430F449為信息處理核心的汽車(chē)衡實(shí)驗(yàn)平臺(tái),通過(guò)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)測(cè)試,驗(yàn)證了這種方法的有效性。
本文主要進(jìn)行以下工作:首先,介紹了汽車(chē)衡基本情況及發(fā)展趨勢(shì)、汽車(chē)衡的構(gòu)成及工作原理,指出了現(xiàn)有汽車(chē)衡稱(chēng)重誤差補(bǔ)償?shù)牟蛔?,闡述本文工作的重點(diǎn);其次,構(gòu)建了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的汽車(chē)衡稱(chēng)重誤差補(bǔ)償模型,通過(guò)傳統(tǒng)的利用數(shù)據(jù)樣本訓(xùn)練算法
3、(DINN),對(duì)該模型進(jìn)行訓(xùn)練,指出了這種方法在小樣本情況下的不足;通過(guò)研究汽車(chē)衡輸入-輸出函數(shù)偏導(dǎo)數(shù),并以此作為先驗(yàn)知識(shí),構(gòu)建有約束條件的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),利用Lagrange乘子法構(gòu)造增廣拉格朗日函數(shù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)函數(shù),彌補(bǔ)了傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)因訓(xùn)練樣本不足導(dǎo)致的泛化能力差的問(wèn)題,通過(guò)兩種算法對(duì)比仿真實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了PD-LMNN算法的優(yōu)越性;再次,以單片機(jī)MSP430F449為信息處理核心、24bit模/數(shù)轉(zhuǎn)換器CS5532為稱(chēng)重?cái)?shù)據(jù)采集單元,
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