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为了研究细分精度高、位移跟踪速度快的光栅位移测量系统,提出一种基于径向基神经网络的光栅细分方法.利用三层RBF神经网络,在一个莫尔条纹信号周期内取多个样本点,并把多个样本点所对应的正切值作为网络的输入,将该样本点在一个栅距内的微位移量作为目标输出,建立合理的神经网络模型,与DSP相结合实现莫尔条纹细分.通过对样本点的分段学习,证明了仅用少量的神经元即可实现高精度细分.该神经网络结构简单,非线性逼近能力强,通过对非样本点数据的实验验证,证明了该系统的可行性,具有一定的实用价值.