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J-GLOBAL ID：201302227413148200   整理番号：13A0913440

6軸力/トルクセンサの非線形静的減結合に関する研究

Research on nonlinear static decoupling of six-axis force/torque sensor

著者 (2件)： Xiao Wenbin (Coll. of Naval Architecture and Power,Naval Univ.of Engineering, Wuhan) ,  Dong Wencai (Coll. of Naval Architecture and Power,Naval Univ.of Engineering, Wuhan)
資料名： Haijun Gongcheng Daxue Xuebao  (Haijun Gongcheng Daxue Xuebao)
巻： 24  号： 3  ページ： 46-51  発行年： 2012年 
JST資料番号： C2031A  ISSN： 1009-3486  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 6軸力/トルクセンサ線形減結合の基本的原理を分析し,等方性の指標に基づいて,Cramerの定理と最小二乗法の,2つの異なる線形減結合アルゴリズムを比較し,動径基底関数ニューラルネットワークの非線形減結合法を確立する。研究結果は,最小二乗法によって得て較正した行列の等方性がCramer定理によって得られたものより優れており,総合誤差が1%未満の最大測定限界による,線形誤差及び次元干渉をRBFニューラルネットワークモデルを用いて大幅に低減し,一般化力ベクトルと出力電圧間の関数関係に近づくことを示している。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  動径基底関数 ,  最小二乗法 ,  電圧 ,  等方性
準シソーラス用語： *RBFニューラルネットワーク ,  ニューラルネットワークモデル ,  出力電圧

分類 (1件)： 計算機利用技術一般  (JE01000C)

タイトルに関連する用語 (5件)： 軸力 ,  トルクセンサ ,  非線形 ,  減結合 ,  研究