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基于BP神经网络的时栅时序预测测量研究 下载：10 浏览：428

郑方燕 陈鹏霖 石海峰 颜路 《传感器研究》 2020年2期

摘要:
为了将时栅应用于全闭环数控系统,需完成时栅信号由时域到空域的转换。通过BP神经网络预测模型找出实测数据中的隐含规律进而建立起样本和未来实测数据的映射关系,预测出下一个周期内时栅的测量角度值,实现时栅绝对式角度值与光栅数控系统所需的增量式连续脉冲的转换;为了保证测量精度,利用当前测量值对上一次的预测误差进行校正。实验表明:基于BP神经网络预测算法的时栅系统可以实现时域信号向空域信号的转换,且误差精度为±2″,满足了数控系统对测量精度的要求。

基于自适应连续动态比相的时栅位移测量方法研究 下载：10 浏览：413

朱革1,2 高宇1 付敏1,2 吴敏1 张超1 许现波2 《传感器研究》 2018年5期

摘要:
针对时栅传感器由于等时间测量导致测量分辨率随运动速度变化的问题,提出一种基于自适应连续动态比相的位移测量方法。该方法在激励频率不发生变化的情况下,通过速度变化自适应控制一个周期内比相次数,保证不同速度下测量分辨率不发生变化。根据以上方法,建立数学模型,完成硬件电路和软件系统的设计,并搭建实验系统;通过与激光干涉仪在不同速度下对比测量,结果表明,在0～60 cm/s速度范围内实现了将时栅等时间采样值转换为等空间位置反馈,测量精度为±0.5μm.
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