基于模糊神经网络的精密角度定位PID控制

针对精密角度定位系统存在非线性、时变性,传统PID控制难以获得理想控制效果的问题,提出一种基于模糊神经网络的PID控制方法,将模糊控制、神经网络与PID控制相结合,采用3层前向网络、动态BP算法,利用神经网络的自学习和自适应能力,实时调整网络的权值,改变PID控制器的控制参数,整定出一组适用于控制对象的kp、ki、kd参数,实现精密角度定位PID控制的自适应和智能化。实验结果表明,采用BP神经网络整定的PID控制较传统的PID控制,控制性能有较大的提高,能有效提高定位精度,缩短定位时间。

零件轮廓表面检测与三维重构技术的研究

基于零件实物样件的几何模型反求技术已成为CAD/CAM领域的研究热点之一,现提出一种基于面结构光投影法的复杂零件轮廓表面检测与三维重构技术.此技术通过向被测物体表面投射条纹光栅,得到包含物体表面形状的畸变条纹,畸变条纹图像由CCD拍摄并传送至计算机,通过对畸变条纹图像的分析处理,得到被测物体表面的三维外形数据信息.根据检测得到的三维点云数据的特点,用基于曲率抽样的拓扑矩形阵列进行了NURBS曲面拟合.实验结果表明基于面结构光投影法的重构系统具有检测准确、快捷、非接触等特点,且能对复杂零件外形进行有效检测与三维重构.

基于RBF神经网络精密定位预测控制研究

为了实现高速高精度定位,在RBF神经网络单步预测模型的基础上,建立多步预测控制系统,为当前高速定位控制提供操作指导。在定位过程中通过预测位置与实际位置比较,灵活调整定位速度。实验表明神经网络预测控制是实现高速高精度定位的有效手段。

基于RBF模式分类器精密定位控制研究

由于不同类型的精密定位装置存在着机械传动性能上的差异,使得激光莫尔信号的变化无法用统一的数学模型描述,据此本研究利用一级修正莫尔信号在相平面中的疏密分布特性,在聚类分析基础上设计RBF神经网络模式分类器,将精密定位控制问题转化为莫尔信号在相平面中的归类问题。实验表明该方法能够准确地辨识出定位过程中的不同状态模式,并由此实现了大步快速驱动与细分步驱动相结合的定位技术。

基于莫尔信号的超精密复合定位研究

应用光学理论研究了透射式激光莫尔信号的位移特性,建立了衍射莫尔信号强度与对应位移的数学模型,并通过计算机仿真对莫尔信号的位移特性进行了研究.在此基础上设计了一套基于激光莫尔信号的超精密定位系统,系统取透射的零次莫尔信号为控制信号,由微机控制实现高精度位置检测及精密自动定位.针对精密定位高精度与大行程之间的矛盾,提出了一种利用一对细光栅实现复合定位的解决方法,通过粗定位和精定位相结合的两段式复合定位,可保证在较大的信号捕捉范围内,实现高速高精度定位.由于系统仅使用一对光栅,结构简单、可靠性高.实验结果表明,基于一对衍射细光栅的复合式精密定位可在±500μm信号捕捉范围获得±10nm的定位精度,对精密加工工程领域具有重要的实用价值.

差动式平面精密角度定位控制研究

精密角度定位是X-Y-θ三自由度平面精密定位的关键,为了在保证定位精度的前提下提高角度定位速度,在李萨如平面上建立RBF神经网络预测模型,由当前位置多步递推预测未来角度偏差变化,为当前高速角度定位控制提供操作指导。在定位过程中通过预测位置与实际位置比较,灵活调整定位速度;在定位误差带附近自动降为单步驱动,保证定位精度。实验达到预期效果,表明神经网络预测控制是实现高速高精度定位的有效手段。

基于反射光栅的超精密定位系统研究

应用光学理论研究了一种μm级位移分辨率的反射型双级光栅测量系统,建立了反射莫尔信号与对应位移的数学模型,通过计算机仿真分析了反射莫尔信号的位移特性,进而设计了一套基于反射光栅的精密定位系统。系统取反射的0次激光莫尔信号为控制信号,由微机控制实现高精度位置检测及超精密自动定位;采用的修正莫尔技术,极大地提高了位置检测信号的灵敏度及定位精度;通过粗定位和精定位相结合的两段式复合定位,实现高速高精度定位。实验结果表明,基于反射光栅的精密定位系统可获得±10nm的定位精度。

反射式超精密定位智能控制系统的研究

设计了一种基于反射激光莫尔信号的超精密定位装置,系统取反射的0次激光莫尔信号为控制信号,可实现高精度位置检测及超精密自动定位。针对反射式精密定位系统存在非线性,采用基于模糊神经网络的精密定位PID控制方法,利用模糊控制的模糊推理能力与神经网络的自学习能力,将模糊控制与RBF神经网络相结合在线(on line)调整PID控制参数,实现精密定位PID控制的自适应和智能化。实验结果表明,使用基于模糊神经网络的PID控制,控制响应快、稳定性好和鲁棒性强,可有效提高定位精度及定位速度,系统可获得±0.4μm的定位精度。

采用反射叠栅信号的超精密定位技术研究

在光学理论基础上,对反射型双光栅检测系统进行了研究。建立了以反射叠栅信号及其相应位移为对象的数学模型,并利用Matlab软件对反射叠栅信号其位移特性进行数值计算及分析仿真,经仿真研究发现,反射0次叠栅信号输出光波强度最强、呈现出稳定的规律性。据此,设计实现一种基于反射叠栅信号的超精密定位系统,以反射0次叠栅信号作为定位台的控制信号,在微型计算机闭环作用下,实现微定位工作台高精度位移偏差实时检测以及超高精度自动定位。对于反射定位系统存在的非线性、迟滞性等特点,提出基于模糊径向基函数(RBF)神经网络的智能比例积分微分(PID)控制技术,在二者共同作用下在线实时调整PID控制参数,实现PID控制的智能化,提高智能控制的自适应能力。结果表明,采用反射叠栅信号的智能PID控制系统抗干扰性强、定位效率高,可实现±10 nm的定位精度。