机械工程学报

作者：程真英, 江文姝, 方旭, 李瑞君, 黄强先

单位：合肥工业大学仪器科学与光电工程学院 合肥 230009

关键词：接触式探头,动态补偿,遗传算法,Elman神经网络,测量不确定度；

基金：国家自然科学基金资助项目(51805136)。

动态特性不理想是接触式探头系统动态测量误差的重要来源,严重制约探头测量速度和精度的提升。提出一种基于遗传算法优化Elman神经网络的探头动态特性补偿方法。针对微纳米接触式探头,采用遗传算法优化Elman神经网络的方法对其动态响应输出信号进行了补偿,使用自适应递推最小二乘方法辨识出补偿前后的探头系统动态模型。探头系统的动态测量不确定度由补偿前的77.8 nm减小至12.1 nm。遗传算法具有较好的全局搜索能力,克服了Elman神经网络容易陷入局部极值的缺陷,该动态补偿方法具有较快的网络训练速度和较高的动态补偿精度。仿真分析及不确定度评定结果都验证了该方法的有效性。

来源：2022年第10期

《机械工程学报》期刊编辑部

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