扫描隧道显微镜微位移工作台的神经网络PID控制方法研究

摘要

提出了一种基于神经网络理论的微位移工作台控制方案.该工作台以压电陶瓷作为微位移驱动元件,对伺服电机大位移进行位移补偿.分析了压电陶瓷微位移驱动器的原理,建立了工作台的数学模型.神经网络PID控制器对工作台进行闭环控制,利用BP网络的自学习和自适应能力,实时调整网络加权值,改变PID控制器的控制系数,减小工作台的位移误差.采用专用的压电陶瓷驱动电源对工作台的位移进行了实验,相对于常规PID控制器,微位移为11.41μm时的响应时间从1.5 s缩短到1 s,稳态位移误差从3.13%减小到1.05%,工作台的稳定性和定位精度得以提高,改善了扫描隧道显微镜的工作性能.