專利名稱：基于馬氏核fcm算法的諧振式智能傳感器遲滯誤差補償方法
技術領域：
本發(fā)明涉及一種智能傳感器遲滯誤差補償方法，特別涉及一種基于馬氏核FCM算法的諧振式智能傳感器遲滯誤差補償技術，可以自適應的調(diào)整誤差補償網(wǎng)絡參數(shù)。
背景技術：
諧振式智能傳感器作為一種常用傳感器，具有精度高，性能穩(wěn)定，抗干擾能力強等特點。但是由于材料特性等導致的非線性誤差一直是影響諧振式智能傳感器精度的一大障礙。這其中一個重要組成部分就是遲滯誤差?，F(xiàn)有的遲滯誤差處理方法一般采用最小二乘法:即通過多項式擬合非線性遲滯曲線，使下式最小E2= Σ [F(Xi)-Yi]2完成對遲滯誤差的補償。上述方法雖然計算量小，計算速度高，但是由于最小二乘法算法的局限性，算法精度并不高?；蛘咭蕾囉谀撤N遲滯模型，如Preisach模型或JA模型，,Bouce-Wen模型等進行運算,如下式是Preisach模型的遲滯誤差計算公式
[000權利要求
1.一種基于馬氏核FCM算法的諧振式智能傳感器遲滯誤差補償方法，其特征在于:包括以下步驟: (1)對諧振式傳感器的輸入輸出數(shù)據(jù)進行采集，構成輸入輸出訓練數(shù)據(jù)集； (2)初始化網(wǎng)絡:根據(jù)數(shù)據(jù)集數(shù)量和補償精度、補償速度選擇網(wǎng)絡參數(shù)，包括網(wǎng)絡中心節(jié)點數(shù)，并對馬氏矩陣賦初值； (3)將輸入向量投影到馬氏空間送入網(wǎng)絡進行模糊聚類直至相鄰兩次的聚類相同； (4)通過完成聚類的數(shù)據(jù)進行輸出層權值計算，計算輸出誤差，若不滿足精度要求，則返回步驟(2)，對馬氏矩陣進行調(diào)整，重復以上步驟，直到滿足終止精度要求，循環(huán)停止，最后進行網(wǎng)絡輸出權值計算。
2.如權利要求1所述基于馬氏核FCM算法的諧振式智能傳感器遲滯誤差補償方法，其特征在于，步驟(I)中的數(shù)據(jù)集中至少包含加載區(qū)間內(nèi)的極大值及極小值。
3.如權利要求1所述基于馬氏核FCM算法的諧振式智能傳感器遲滯誤差補償方法，其特征在于，步驟(3)中聚類按照以下步驟進行: 3.1)將步驟(I)中的數(shù)據(jù)集送入網(wǎng)絡中； 3.2)按照如下公式，計算馬氏核的中心點初值C對數(shù)據(jù)集X的馬氏距離r: 尤―cILf = 4(x-cf M7M(x-c)， 其中，M為馬氏矩陣，T為矩陣轉(zhuǎn)置符號； 3.3)根據(jù)步驟3.2)得到的馬氏距離r計算隸屬度μ ik:
4.如權利要求1所述基于馬氏核FCM算法的諧振式智能傳感器遲滯誤差補償方法，其特征在于，在步驟(4)中，所述輸出誤差為網(wǎng)絡輸出F(X)與訓練目標y之間的誤差J，其按照以下公式計算:
5.根據(jù)權利要求4所述基于馬氏核FCM算法的諧振式智能傳感器遲滯誤差補償方法，其特征在于，若輸出誤差不滿足精度要求，則根據(jù)反向傳播計算馬氏矩陣的調(diào)整量，然后對馬氏矩陣進行調(diào)整，其中，馬氏矩陣的調(diào)整量根據(jù)以下公式計算:
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于馬氏核FCM算法的諧振式智能傳感器遲滯誤差補償方法，首先對諧振式智能傳感器的輸入輸出進行數(shù)據(jù)采集，然后根據(jù)精度要求設定神經(jīng)網(wǎng)絡相關參數(shù)，保證網(wǎng)絡計算速度和精度，最后將數(shù)據(jù)送入網(wǎng)絡，通過馬氏距離的模糊聚類方法完成網(wǎng)絡節(jié)點中心值和馬氏矩陣的計算，并完成權值計算，最終得到網(wǎng)絡結構參數(shù)。本發(fā)明的優(yōu)點在于用較小的神經(jīng)網(wǎng)絡結構實現(xiàn)高精度誤差補償，克服了傳統(tǒng)算法精度低，網(wǎng)絡結構龐大的缺點。
文檔編號G01D3/028GK103076027SQ20121044196
公開日2013年5月1日 申請日期2012年11月8日 優(yōu)先權日2012年11月8日
發(fā)明者楊川, 張原 申請人:西安交通大學