【摘 要】
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科技的发展,对测量技术提出了新的更高的要求,促使其不断地向更高的水平发展。目前,动态测量已逐渐成为现代测量的主流。如何提高其测量精度,一直是工程测量与仪器设计人员关
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科技的发展,对测量技术提出了新的更高的要求,促使其不断地向更高的水平发展。目前,动态测量已逐渐成为现代测量的主流。如何提高其测量精度,一直是工程测量与仪器设计人员关注的重点。动态精度已引起人们的高度重视,成为精度理论研究中迫切需要解决的课题。本文根据神经网络原理,研究动态误差的建模方法。利用BP网络以及RBF网络两种方法分别进行动态误差的建模和预测。在自行设计的动态误差实验系统中,同步采集标准信号(电机脉冲数)和测量信号(光栅脉冲数),实时比对分离出动态误差。通过设计实验装置的电路部分,实现对信号的采集、计数和比对。主要包括电机信号处理电路和计数电路。利用Am261s32对电机输出信号进行差分处理;利用74LS161、74HC573等芯片进行计数;利用AC6651采集卡进行数据采集,选用计数位数更多的HCTL-2020芯片,改善了计数效果;通过LABVIEW软件设计了界面,实现数据的实时保存。通过对实验装置的安装与调试,成功分离出角位移测量的动态误差。基于BP、RBF神经网络模型对实验系统的动态误差进行建模和预测。
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