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神经网络补偿器在影响测量仪中的应用
随着科技的发展,人们对 影像测量仪的快速、高效、精确的测量要求越来越高,运动控制系统是影像测量

系统的重要组成部分。在影像测量仪的实际应用中,运动控制的定位精度直接影像图片拼接的质量,故要


求运动控制系统具备快速、无超调的动态过程和较好的稳态精度。但由于基于影像测量仪的运动控制系统


中,一般主要以伺服电机作为执行机构的机械系统速度和位置的控制,其内部产生的非线性摩擦力,使得


速度或力矩输入转向时,产生跟踪误差。如果采用传统的PID控制对此非线性摩擦力进行补偿,很难满足


期望的控制要求,相对于传统的PID控制,神经网络以其自学习和任意逼近非线性函数的特点,可以用来


解决由常规方法很难处理的非线性问题。



神经网络补偿器目前已在运动控制系统中得以运用。神经网络采用前向BP网络结构,通过间接设计完成,


即先设计一个神经网络作为非线性伺服电机的仿真器,然后由此神经网络仿真器完成对补偿器的训练设计。

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