小型光电编码器长周期误差的修正

摘要

针对小型光电编码器长周期误差成因及分布规律复杂的特点,提出了一种光电编码器长周期误差修正方法.建立了基于正交三角函数基的傅里叶神经网路误差修正模型,将光电编码器输入输出间的非线性优化问题转化为线性优化问题.误差修正模型以高精度基准编码器输出值作为学习目标;引进模拟退火策略的差分进化算法对网络进行训练,保证了在训练的初始阶段具有较强的全局寻优能力和在训练后期具有较快的收敛速度和较高的精度.运用设计的方法对16位小型光电编码器进行了长周期误差修正处理,实际测试显示:编码器的峰值误差由45″～-17.5″减小到10″～-8.75″,长周期标准偏差由修正前20.3″减小到修正后4″以下.结果表明提出的长周期误差修正方法提高了光电编码器的精度.