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申请/专利权人：浙江大学
摘要：本发明公开了一种六维力传感器的解耦方法，针对支持向量回归机的回归精度很大程度上取决于惩罚参数C和核函数参数g的缺点，本发明方法设计了一种基于logistic混沌映射改进的麻雀搜索算法优化的支持向量回归机算法，支持向量回归机的惩罚参数C和核函数参数g进行优化，再将优化后的参数代入支持向量回归机进行训练，训练完成后的模型即可用于预测解耦。本发明方法解决了支持向量回归机参数优化的问题，减小误差，实现六维力传感器精度的提升。
主权项：1.一种六维力传感器的解耦方法，其特征在于，具体包括以下步骤：S1，对六维力传感器进行标定实验，将电信号作为输入数据，将实际施加给六维力传感器的力或者力矩值作为输出数据；S2，通过logistic混沌映射方法对惩罚参数C和核函数参数g进行初始化，将输入数据、输出数据和初始生成的惩罚参数C和核函数参数g代入支持向量回归机，计算其适应度值，并排序，将最优适应度值对应的惩罚参数C和核函数参数g作为优化后的惩罚参数C和核函数参数g；S3，将步骤S2得到的惩罚参数C和核函数参数g代入到支持向量回归机进行训练，得到六维力传感器一维的模型；S4，重复步骤S2～S3六次，得到六个六维力传感器一维的模型；每次将六维力传感器采集的电信号作为输入，分别传入这六个模型，即得六维力传感器所受到的六维力和力矩值，完成解耦。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 一种六维力传感器的解耦方法
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