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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.