MBGD-RBF自適應(yīng)濾波器在光電編碼器檢測(cè)系統(tǒng)中的應(yīng)用
張怡芯，李志斌，李肇婷，劉雁飛，杜敏榮
（上海電力大學(xué) 自動(dòng)化工程學(xué)院，上海 200082）
摘 要：為提高小型光電編碼器檢測(cè)系統(tǒng)的精度，提出一種基于小批量梯度下降法（MBGD）優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的非線性自適應(yīng)濾波器對(duì)檢測(cè)系統(tǒng)的高精度基準(zhǔn)編碼器輸出信號(hào)進(jìn)行濾波。這種濾波方法不需要了解誤差來源的先驗(yàn)知識(shí)，具有很強(qiáng)非線性擬合特性。通過Matlab/Simulink仿真驗(yàn)證，經(jīng)MBGD-RBF自適應(yīng)濾波器對(duì)基準(zhǔn)編碼器輸出信號(hào)濾波以后，系統(tǒng)檢測(cè)精度從原來的6.34″提高至2.059″，證明該方法能夠有效地對(duì)編碼器輸出信號(hào)進(jìn)行濾波，提升編碼器的輸出信號(hào)質(zhì)量，進(jìn)而提高檢測(cè)系統(tǒng)的檢測(cè)精度。
關(guān)鍵詞：光電編碼器；小批量梯度下降法；RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；自適應(yīng)濾波；檢測(cè)精度
中圖分類號(hào)：TP212.9 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1007-3175(2020)11-0056-06
Application of MBGD-RBF Adaptive Filter in Photoelectric
ZHANG Yi-xin, LI Zhi-bin, LI Zhao-ting, LIU Yan-fei, DU Min-rong
（College of Automation Engineering, Shanghai University of Electric Power, Shanghai 200082, China）
Abstract: In order to improve the accuracy of the detection system of small photoelectric encoder, a nonlinear adaptive filter based on the RBF neural network algorithm optimized by small batch gradient descent method (MBGD) was proposed to filter the output signal of the high-precision reference encoder of the detection system. This filtering method does not need to know the prior knowledge of the error source, and has strong nonlinear fitting characteristics. Through Matlab/Simulink simulation verification, after the MBGD-RBF adaptive filter filters the output signal of the reference encoder, the detection accuracy of the system is improved from 6.34″to 2.059″, which proves that the method can effectively output the signal to the encoder. It improved the output signal quality of the encoder, and it can be used to improve the detection accuracy of the detection system.
Key words: photoelectric encoder; small batch gradient descent method; RBF neural network; adaptive filtering; detection accuracy
參考文獻(xiàn)
[1] 趙長(zhǎng)海，萬秋華，梁立輝，等. 小型高精度航天級(jí)光電編碼器[J]. 電子測(cè)量與儀器學(xué)報(bào)，2015，29(8)：1224-1230.
[2] 姜鐵征，萬秋華，于海，等. 小型絕對(duì)式光電編碼器精度自動(dòng)檢測(cè)裝置[J]. 儀表技術(shù)與傳感器，2019(3)：1-4.
[3] 徐桂成. 光電編碼器精度分析[J]. 電腦知識(shí)與技術(shù)，2018，14(8)：49-51.
[4] 于海，萬秋華，王樹潔，等. 光電軸角編碼器誤差檢測(cè)技術(shù)的發(fā)展動(dòng)態(tài)[J]. 光電子技術(shù)，2013，33(3)：145-150.
[5] 周子云，于海. 光電編碼器動(dòng)態(tài)誤差評(píng)估系統(tǒng)[J]. 紅外與激光工程，2017，46(6)：152-157.
[6] 劉小樹， 萬秋華， 王樹潔， 等. 光電編碼器檢測(cè)裝置研究現(xiàn)狀與展望[J]. 半導(dǎo)體光電，2016，37(6)：763-769.
[7] 韋湘宜， 丁紅昌， 曹國(guó)華. 光電編碼器檢測(cè)技術(shù)的研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)[J]. 電子科技，2015，28(9)：184-188.
[8] 吳文峰，李志斌，楊勇，等. 基于LabVIEW的光柵編碼器動(dòng)態(tài)特性檢測(cè)系統(tǒng)[J]. 微特電機(jī)，2019，47(3)：25-28.
[9] 洪喜，續(xù)志軍，楊寧，等. RBF網(wǎng)絡(luò)在編碼器誤差補(bǔ)償中的應(yīng)用[J]. 光電工程，2009，36(8)：139-142.
[10] 張志勰，虞旦.BP 和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在函數(shù)逼近上的對(duì)比與研究[J]. 工業(yè)控制計(jì)算機(jī)，2018，31(5)：119-120.
[11] 王欣，靳鴻，楊冀豫. 基于共軛梯度下降法的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)算法[J]. 探測(cè)與控制學(xué)報(bào)，2019，41(5)：106-110.
[12] 孫海宇. 基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)識(shí)別與追蹤方法的研究[D]. 無錫：江南大學(xué)，2019.
[13] 曾祥萍. 自適應(yīng)組合RBF濾波器理論及其應(yīng)用研究[D]. 成都：西南交通大學(xué)，2013.
[14] 王天翔. 深度學(xué)習(xí)中梯度下降算法的應(yīng)用研究[D].金華：浙江師范大學(xué)，2019.
[15] 呂永春，趙曉芳，李華，等. 基于小批量梯度下降和Spark分布式方法的局部斷層細(xì)化對(duì)齊[J]. 高技術(shù)通訊，2020，30(3)：213-222.
[16] QIAN Q, JIN R, YI J, et al.Efficient distance metric learning by adaptive sampling and mini-batch stochastic gradient descent ( SGD ) [J]. Machine Learning，2015，99(3)：353-372.
[17] 于海. 絕對(duì)式光電編碼器動(dòng)態(tài)誤差采集系統(tǒng)[J]. 紅外與激光工程，2013，42(7)：1809-1814.
[18] 姜麗飛. RBF網(wǎng)絡(luò)在有源降噪系統(tǒng)中的應(yīng)用仿真[J]. 機(jī)床與液壓，2011，39(9)：132-134.
