摘要：压电陶瓷驱动器的蠕变误差随时间呈现非线性变化,难以实时修正.提出基于BP神经网络的压电陶瓷蠕变预测方法,使用压电陶瓷驱动系统采集数据,对数据进行归一化处理,通过实验设计BP神经网络的隐含层数、隐含层节点数、节点转移函数和训练函数,构建BP神经网络预测模型,建立压电陶瓷蠕变与时间的关系.用BP神经网络模型对压电陶瓷蠕变进行了预测仿真,并将结果与实测数据进行了对比.结果表明,蠕变预测结果与实验数据的最大绝对误差均小于0.1 μm,最大蠕变误差均不超过0.6%,最大均方误差仅为0.0021,可见,BP预测模型具有较高的预测精度,可作为预测压电陶瓷蠕变误差的一种有效手段.

原文链接:http://d.wanfangdata.com.cn/Periodical/jlxb98201704010

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