基于神经网络的精密定位工作台建模方法

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压电陶瓷的迟滞非线性使得难以用传统方法获取精确而且实时的数学模型,为了提高精密定位工作台的模型精度,提出了一种基于神经网络的建模方法。分析了定位系统的结构和特性,利用神经网络的自学习能力,建立起能够在线调整的网络模型。在最大行程801xm范围内进行了实验测试,与Prelsaeh模型相比,网络模型的平均误差和最大误差均有所减小,与实际工作台有着更好的拟合性。
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