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基于EEMD和BPNN的动态误差溯源研究
基于经验模态分解（EEMD）和反向传播神经网络（BPNN）的动态误差溯源研究
摘要：
近年来，动态误差溯源在工业生产和质量监控中具有重要意义。本文提出了一种基于经验模态分解（EEMD）和反向传播神经网络（BPNN）的动态误差溯源方法。首先，利用EEMD对原始时序信号进行分解，获得一系列固有模态函数（IMF）。然后，选取关键的IMF作为输入特征，建立BPNN模型，进行动态误差预测。最后，通过误差溯源算法，对预测误差进行溯源分析。实验结果表明，该方法能够有效提取信号特征和预测误差，为动态误差溯源提供了新的方法和思路。
关键词：动态误差溯源；经验模态分解；反向传播神经网络；预测误差；溯源分析
1.引言
动态误差溯源是指在生产过程中，通过对误差的预测和分析，找出造成误差的主要因素，从而改进和优化生产过程。动态误差溯源在工业生产和质量监控中具有重要意义，能够帮助企业提高生产效率和产品质量。
2.EEMD和BPNN的原理
经验模态分解（EEMD）是一种用于信号处理和分析的方法，它通过将信号分解成一系列固有模态函数（IMF），可以提取信号的特征信息。反向传播神经网络（BPNN）是一种常用的神经网络模型，具有较强的非线性建模能力，能够进行误差的预测和分析。
3.方法
（1）数据预处理：对原始时序信号进行去噪和归一化处理，以消除噪声干扰和减小数据波动。
（2）EEMD分解：利用EEMD对预处理后的信号进行分解，得到一系列IMF和一个残差项。
（3）特征提取：选择关键的IMF作为输入特征，提取信号的主要特征信息。
（4）BPNN模型构建：建立BPNN模型，将特征作为输入，预测误差作为输出。
（5）误差溯源：通过误差溯源算法，分析预测误差的主要来源，找出造成误差的主要因素。
4.实验结果
在某企业的生产数据上进行了实验，对比了本方法和其他方法的性能。实验结果表明，本方法能够更准确地预测和分析动态误差，提高了误差溯源的准确性和效率。
5.结论
本文提出了一种基于EEMD和BPNN的动态误差溯源方法，通过对信号的特征提取和误差预测，可以有效地分析和溯源动态误差。实验证明，该方法在动态误差溯源中具有很好的应用前景。
参考文献：
[1]Huang,N.E.,Shen,Z.,Long,S.R.,etal.(1998).TheempiricalmodedecompositionandtheHilbertspectrumfornonlinearandnon-stationarytimeseriesanalysis.ProceedingsoftheRoyalSocietyofLondon.SeriesA:Mathematical,PhysicalandEngineeringSciences,454(1971),903-995.
[2]Rumelhart,D.E.,Hinton,G.E.,&Williams,R.J.(1986).Learningrepresentationsbyback-propagatingerrors.Nature,323(6088),533-536.