亚洲免费av电影一区二区三区,日韩爱爱视频,51精品视频一区二区三区,91视频爱爱,日韩欧美在线播放视频,中文字幕少妇AV,亚洲电影中文字幕,久久久久亚洲av成人网址,久久综合视频网站,国产在线不卡免费播放

        ?

        基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光柵信號軟件細分技術(shù)的研究

        2018-06-20 07:51:16張厚武
        計算機技術(shù)與發(fā)展 2018年6期
        關(guān)鍵詞:光柵尺細分光柵

        湯 攀,張厚武,何 勇

        (貴州大學(xué) 計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,貴州 貴陽 550025)

        1 概 述

        光柵位移傳感器是精密的光柵測量系統(tǒng),適用于大量程的精密測量,并在醫(yī)療設(shè)備、儀器制造、機械生產(chǎn)、武器研制等方面起著重要作用[1]。隨著精密加工技術(shù)與超精密加工技術(shù)的發(fā)展,對測量精度的要求越來越高,而常用的50線/毫米經(jīng)濟型的光柵傳感器,它的精度為20 μm,難以達到精密測量的要求。因此需要對光柵傳感器輸出的信號進行細分來提高測量的精度。

        朱維娜等[2]提出了一種基于DSP的光柵細分技術(shù),以DSP為主芯片,實現(xiàn)對25線光柵尺不低于10倍細分計數(shù);胡曉東等[3]提出運用FPGA為主芯片,既提高了解位移算法的正確性,也提高了運算速度;李懷瓊等[4]提出了一種采用數(shù)字信號處理與軟件計算的細分方法,實現(xiàn)莫爾條紋八細分;王冠雅等[5]提出對采集到的信號進行分析時,使用軟件細分的方法,實現(xiàn)了光柵信號的80倍細分。但是以上的細分方法都是基于硬件實現(xiàn)的,實現(xiàn)起來復(fù)雜,并且很難對其進行擴展。

        目前主流的細分技術(shù)主要有:四細分、電阻鏈移相細分、鎖相倍頻細分、幅值分割細分、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)細分[6-7]。將以上五種細分方法從細分倍數(shù)、優(yōu)點、缺點以及應(yīng)用方面進行分析對比,選擇出適合的細分方法。對比分析如表1所示。

        表1 光柵信號細分方法的對比分析

        2 細分原理

        2.1 測量系統(tǒng)總體設(shè)計

        光柵傳感器輸出的四路相位相差90°的正弦信號送至差動放大電路,既可以消除偶次諧波的影響,也能消除直流電平帶來的誤差,然后得到兩路相位相差90°的正弦信號,再送至整形電路將原始光柵信號轉(zhuǎn)換成方波信號,將方波信號送入FPGA進行四細分、辨向和可逆計數(shù),完成大數(shù)計數(shù)的功能,單片機讀取FPGA計數(shù)器的值,并運用串口COM6傳給后臺;與此同時,送至AD模塊進行AD采樣,然后傳給串口COM7,后臺直接讀取串口COM7的AD值,送入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)細分程序完成小數(shù)細分。最后結(jié)合大數(shù)值和小數(shù)值計算出總位移量。

        2.2 細分原理

        選用50線/mm的經(jīng)濟型光柵尺,光柵尺移動一條刻線相當于光柵信號移動一個周期(一個周期的正弦信號),即移動了20 μm。通過FPGA將整形后得到與光柵信號周期一致的方波信號進行計數(shù),即可求得所測的大數(shù)值,實現(xiàn)硬件四細分。設(shè)不足1/4個周期的位移值表示為d,則具體位移可表示為:

        (1)

        其中,k為大數(shù)計數(shù)值;s為不足1/4周期的微位移值;w為光柵的柵距。

        為了獲得精位移值s,需對不足1/4個周期的小數(shù)部分進行高倍細分。只能運用光柵輸出的正余弦信號才能進行高倍細分。由于光柵傳感器輸出的正余弦信號幅值較小,若直接運用細分效果不佳,故需先對光柵輸出的四路相位相差900的正弦信號進行放大處理,得到近似正弦和余弦信號:

        (2)

        (3)

        從公式中可以看出,電信號和光柵位移存在一定的函數(shù)關(guān)系,即光柵傳感器移動的位移x可通過測量的電壓U值計算得出。精細分就是運用光柵信號的電壓幅值與位移值之間的數(shù)學(xué)關(guān)系,通過對信號進行A/D采樣轉(zhuǎn)換,再運用查表或者數(shù)學(xué)關(guān)系式計算出微位移[8]。文中的精細分是運用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法實現(xiàn)的。由于正、余弦信號線性度不好,特別是在峰值附近時,只有光柵尺的位移變化量較大才能產(chǎn)生一個微小的電壓變化,如果直接將采集的正余弦信號作為網(wǎng)絡(luò)輸入,則從細分原理上會帶來很大誤差。設(shè)計用式4作為輸入量:

        (4)

        根據(jù)以上分段函數(shù)圖像的對稱性,|Asinθ|-|Acosθ|>0時的微位移值仍可用(0,π/4]訓(xùn)練的模型得出,故只需對(0,π/4]區(qū)間內(nèi)的樣本進行訓(xùn)練,得到網(wǎng)絡(luò)模型。具體關(guān)系如表2所示,其中x表示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的直接輸出量。

        表2 Asinθ|-|Acosθ|、網(wǎng)絡(luò)輸入、輸出量的關(guān)系

        3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和算法設(shè)計

        3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

        郭雨梅等[9]提出只有一個隱層的三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),只要隱節(jié)點足夠多,就可以以任意精度逼近一個非線性函數(shù)。故文中選取三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對光柵信號進行精細分。當然隱層節(jié)點數(shù)并不是越多越好,根據(jù)實驗誤差最小,選取最合適的隱層節(jié)點數(shù)。

        3.2 樣本點選取及學(xué)習過程

        為了消除幅值不穩(wěn)定性帶來的影響,選取[P,S]作為訓(xùn)練樣本的輸入,P為上一節(jié)介紹的分段函數(shù)。實際的樣本數(shù)據(jù)由精度較高的光柵位移系統(tǒng)測出。光柵傳感器輸出的兩路互補正弦信號經(jīng)A/D轉(zhuǎn)換后,判斷|Asinθ|-|Acosθ|的正負,確定網(wǎng)絡(luò)的輸入量,再送入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)子程序,經(jīng)過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序,得出對應(yīng)1/4周期內(nèi)的微位移量。每1/4周期對應(yīng)的區(qū)間依次為(0°,90°)、(90°,180°)、(180°,270°)、(270°,360°),根據(jù)分段函數(shù)P的對稱性,可將(0°,90°)、(90°,180°)、(180°,270°)、(270°,360°)四個區(qū)間通過區(qū)間(0°,45°)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行計算。根據(jù)系統(tǒng)要求,可確定采用一個輸入一個輸出的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。第1層為輸入層;第2層為隱含層,傳遞函數(shù)選取S型“tansig”;第3層為輸出層,傳遞函數(shù)選取“purelin”[10-12]。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程復(fù)雜,耗時時間長,故文中設(shè)計將樣本數(shù)據(jù)在MATLAB中運用neff函數(shù)創(chuàng)建一個名為net的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,并運用train函數(shù)進行訓(xùn)練,得出各層的權(quán)值和閾值。將這些權(quán)值和閾值作為初始值存入寄存器,然后再編寫神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)細分子程序進行運算,得出最終細分結(jié)果。在編寫神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)子程序時需要用到以下公式:

        (5)

        (6)

        y=f(s2)

        (7)

        其中,LW1j、bj、IWj1、oj分別為輸入層到中間層的權(quán)值、中間層各神經(jīng)元閾值、中間層到輸出層的權(quán)值、輸出層各神經(jīng)元閾值。

        隱含層的傳遞函數(shù)為S型激活函數(shù),輸出層的傳遞函數(shù)為線性函數(shù),故得到式8:

        (8)

        BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱含層節(jié)點數(shù),根據(jù)經(jīng)驗可以參照以下公式進行設(shè)計。

        (9)

        其中,h為隱含層節(jié)點數(shù);a為輸入節(jié)點數(shù);b為輸出節(jié)點數(shù);c為1~10之間的調(diào)節(jié)常數(shù)。由此可知隱含層節(jié)點數(shù)范圍為[2,12]。

        不同節(jié)點數(shù)的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練誤差如表3所示。

        表3 不同節(jié)點數(shù)的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練誤差

        從表3可以看出,隱含層節(jié)點數(shù)越多,網(wǎng)絡(luò)性能并非越好。當隱含層節(jié)點數(shù)從9增加到12時,誤差反而增大。而隱含層節(jié)點數(shù)為3時誤差最小。故選用一個隱層節(jié)點數(shù)為3的三層網(wǎng)絡(luò)模型。

        4 改進的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法設(shè)計

        由于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法本身的原因,學(xué)習過程可能收斂于局部極小點。而遺傳算法是一種自適應(yīng)全局優(yōu)化概率搜索算法[13-16]。該算法從很多點開始并行工作,不是局限于一點,故能有效防止搜索過程收斂于局部最優(yōu)解。前面介紹了網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)最優(yōu)的設(shè)計,在此基礎(chǔ)上,再運用遺傳算法的全局搜索能力,搜索到最優(yōu)的網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和閾值。遺傳算法主要包括染色體編碼與解碼,個體適應(yīng)度的檢測評估,選擇,交叉,變異等。遺傳算法可描述為:

        (1)確定種群的大小N為40,交叉概率設(shè)為0.7,變異概率設(shè)為0.01;根據(jù)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),產(chǎn)生N個(LW,IW),通過二進制編碼,將(LW,IW)中每一個權(quán)值轉(zhuǎn)換成二進制編碼,然后組合構(gòu)成一個完整的染色體。產(chǎn)生N個權(quán)值的取值范圍為[-20,20],閾值的取值范圍為[-10,10]的染色體,將得到由N個染色體構(gòu)成的初始群體C。

        (2)計算出每個個體的適應(yīng)度fi,再按賭輪盤法進行優(yōu)質(zhì)個體的選擇,產(chǎn)生新種群。

        (3)根據(jù)算術(shù)交叉方式以及確定的交叉概率,把部分基因進行交換,形成新個體。

        (4)通過基因中的某一位變異,可以防止種群陷入超平面,根據(jù)設(shè)置的變異概率進行變異操作。

        (5)重復(fù)步驟2~4,直到誤差對連續(xù)幾代種群趨于穩(wěn)定或不超過某一閾值,則進化計算結(jié)束。經(jīng)過上述方法優(yōu)化,獲得一個接近最優(yōu)的權(quán)值和閾值,再運用BP算法再次尋優(yōu),采用梯度下降法,得到網(wǎng)絡(luò)最優(yōu)解。

        5 硬件設(shè)計

        該系統(tǒng)硬件主要包括差分放大電路、整形電路、粗細分模塊和AD模塊。FPGA主要實現(xiàn)四細分、辨向、計數(shù)以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)子程序、綜合數(shù)據(jù)處理等功能。

        5.1 FPGA選型

        文中選用ALTERA公司的Cyclone IV系列芯片,型號為EP4CE6F17C8,是256腳的FBGA封裝。這款FPGA可以利用其擴展口直接連接到ADDA模塊、攝像頭、4.3寸液晶屏、音頻模塊等等,使用起來極其方便。

        5.2 粗細分模塊

        光柵每移動一個柵距輸出一個正弦波。粗細分就是將這一個正弦波分為4段,即四細分。四細分主要是通過辨向與計數(shù)的原理來實現(xiàn)的。光柵尺輸出的信號,經(jīng)過前端模擬電路的處理,將得到兩路互補的方波信號進行計數(shù),這兩路方波信號分別經(jīng)過兩個D觸發(fā)器,第一個觸發(fā)器D與第二個觸發(fā)器D延時一個時鐘周期。電平狀態(tài)按照0010-1011-1101-0100順序循環(huán)變化時,進行加計數(shù)操作,即光柵尺正向運動;電平狀態(tài)按照0001-0111-1110-1000順序循環(huán)變化時,進行減計數(shù)操作,即光柵尺反向運動。

        5.3 放大器的設(shè)計

        光柵輸出的正弦信號有漂移值,而漂移值會影響精度的提高,故文中設(shè)計用兩個四運放LM324N對光柵信號進行處理。

        5.4 A/D轉(zhuǎn)換模塊設(shè)計

        光柵輸出信號經(jīng)過預(yù)處理電路處理(由于篇幅有限,不再詳細介紹),得到兩路互補正弦信號U1和U2。AD模塊部分采用了兩片ADI公司的AD9226將模擬信號轉(zhuǎn)換成12 bit的數(shù)字信號,文中運用兩片AD芯片能同時對以上兩路信號進行處理,減小了AD轉(zhuǎn)換需等待的誤差。經(jīng)過預(yù)處理電路后的信號電壓變化在-5~5 V之間,而AD9226芯片其電壓輸入范圍為1.0~3.0 V,故文中運用衰減電路來實現(xiàn)上述要求,轉(zhuǎn)換公式為:Vout=1/5Vin+2。AD922的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換速率最高為65 MHz,光柵尺的截止頻率f=v/w,文中選用的光柵尺速度v不超過120 m/min,柵距為0.02 mm。假設(shè)信號周期為100 kHz,根據(jù)采樣定理,采樣頻率至少大于200 kHz,實驗中采樣頻率設(shè)置為50 MHz,滿足設(shè)計要求。經(jīng)過AD轉(zhuǎn)換后得到數(shù)字信號,以給FPGA處理。AD采樣模塊程序運用Verilog HDL語言實現(xiàn)。

        5.5 通訊模塊設(shè)計

        將光柵尺最終測得的位移值通過串口通信發(fā)送給PC端。硬件設(shè)計采用Silicon Labs CP2102GM芯片作為USB和UART電平轉(zhuǎn)換的橋梁,USB接口采用Micro USB接口。引腳RXD接FPGA的M2腳,引腳TXD接FPGA的N1腳,引腳RXD是從PC發(fā)送給FPGA的串行數(shù)據(jù),引腳TXD是從FPGA發(fā)送給PC的串行數(shù)據(jù)。通訊主要采取串行數(shù)據(jù)傳輸方式,消息幀主要由起始位、數(shù)據(jù)位、校驗位等組成。串口發(fā)送程序包含3個程序:時鐘產(chǎn)生程序clkdiv.v、串口發(fā)送程序uarttx.v和串口發(fā)送測試程序。這三個程序都是用Verilog HDL語言建模實現(xiàn)的。

        6 軟件設(shè)計

        細分系統(tǒng)的硬件設(shè)計完成后,還需對其進行軟件設(shè)計。在Quartus II開發(fā)環(huán)境下,運用Verilog HDL語言編程。光柵信號經(jīng)過一系列的硬件電路處理后,由FPGA完成四細分并對AD模塊進行采樣,通過兩個串口分別將計數(shù)器的值和采集的值傳給上位機,然后由上位機讀取串口的數(shù)據(jù),判斷細分方法的選擇,最后得出相應(yīng)細分方法測得的位移值。FPGA和上位機的軟件流程分別如圖1和圖2所示。

        圖1 FPGA軟件程序流程

        圖2 上位機軟件程序流程

        7 實驗結(jié)果分析

        根據(jù)上述細分方案,編寫上位機測控軟件,采集非樣本點的數(shù)據(jù)進行位移理論計算,實驗數(shù)據(jù)如表4所示。從表中可以看出,實際位移值和理論值的絕對誤差遠小于10-2數(shù)量級范圍,滿足系統(tǒng)要求。改進后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)細分算法測量值的絕對誤差比未改進的測量值的絕對誤差小,說明改進算法提高了光柵測量的精度,驗證了文中細分算法的可行性,提高了系統(tǒng)的穩(wěn)定性和細分倍數(shù)。

        表4 理論值與實際值對比

        μm

        8 結(jié)束語

        文中詳細論述了如何運用軟硬件相結(jié)合的細分方法(硬件細分采用四細分,軟件細分采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)細分)來提高光柵的細分倍數(shù),并對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進行了改進。通過采集非樣本點數(shù)據(jù)進行測試,驗證了該細分方法的可行性,并可簡化硬件結(jié)構(gòu),提高系統(tǒng)的可靠性和抗干擾能力,具有一定的實用價值。該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件細分技術(shù)具有一定的創(chuàng)新性,同時也對硬件實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)細分算法較復(fù)雜的問題提供了新的解決途徑,但目前只是初步完成了提高細分倍數(shù)的目的,還未對光柵測量系統(tǒng)進行優(yōu)化。未來的研究重點是對其誤差進行自動補償。

        參考文獻:

        [1] 李金艷.基于幅值采樣技術(shù)的光柵信號細分的研究[D].哈爾濱:哈爾濱理工大學(xué),2013.

        [2] 朱維娜.基于DSP2812的光柵細分技術(shù)研究[D].成都:西南交通大學(xué),2012.

        [3] 胡曉東.基于FPGA與單片機的高精度電子經(jīng)緯儀光電信號處理系統(tǒng)研制[D].南京:南京理工大學(xué),2004.

        [4] 李懷瓊,陳 錢,王 鈺.新型光柵信號數(shù)字細分技術(shù)及其誤差分析[J].計量學(xué)報,2001,22(4):281-283.

        [5] 張金杰.鑒相法光柵位移測量系統(tǒng)的研究[D].沈陽:沈陽工業(yè)大學(xué),2008.

        [6] 于 耕,馬曉梅,郭華鵬.圓光柵測角系統(tǒng)信號細分電路設(shè)計[J].電子設(shè)計工程,2012,20(15):99-102.

        [7] 金建新.輸出正交正弦波的光柵尺在位移測量中的脈沖細分原理[J].自動化儀表,2002,23(1):17-19.

        [8] SANCHEZ-BREA L M,MORLANES T.Metrological errors in optical encoders[J].Measurement Science and Technology,2008,19(11):115104.

        [9] 郭雨梅,關(guān) 蕊,鐘 媛.基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光柵細分方法[J].沈陽工業(yè)大學(xué)學(xué)報,2011,33(2):193-197.

        [10] 丁 旭,李彬華,楊曉晗.一種基于FPGA的光柵信號細分方法[J].傳感技術(shù)學(xué)報,2016,29(6):846-853.

        [11] HU Haijiang, ZHANG Fengdeng. Advanced bidirectional subdivision algorithm for orthogonal fringes in precision optical measurement instruments[J].International Journal for Light and Electron Optics,2012,123(15):1322-1325.

        [12] 關(guān) 蕊.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的莫爾條紋信號細分方法與應(yīng)用[D].沈陽:沈陽工業(yè)大學(xué),2010.

        [13] 雷英杰,張善文,李續(xù)武,等.遺傳算法工具箱及應(yīng)用[M].西安:西安電子科技大學(xué)出版社,2005.

        [14] SUN Q,CHE W G,WANG H L.Bayesian regularization BP neural network model for the stock price prediction[M]//Foundations and applications of intelligent systems.Berlin:Springer,2014:521-531.

        [15] GURESEN E,KAYAKUTLU G,DAIM T U.Using artificial neural network models in stock market index prediction[J].Expert Systems with Applications,2011,38(8):10389-10397.

        [16] ROVITHAKIS G A,CHALKIADAKIS I,ZERVAKIS M E.High-order neural network structure selection for function approximation applications using genetic algorithms[J].IEEE Transactions on Systems,Man and Cybernetics,2004,34(1):150-158.

        猜你喜歡
        光柵尺細分光柵
        國產(chǎn)光柵尺在校直機設(shè)備上的應(yīng)用
        工程與試驗(2022年2期)2022-08-08 12:37:30
        光柵尺在高精度數(shù)控機床中的重要性
        深耕環(huán)保細分領(lǐng)域,維爾利為環(huán)保注入新動力
        華人時刊(2020年23期)2020-04-13 06:04:12
        光柵尺在數(shù)控機床中的應(yīng)用
        CDIO教學(xué)模式在超聲光柵實驗教學(xué)中的實踐
        1~7月,我國貨車各細分市場均有增長
        專用汽車(2016年9期)2016-03-01 04:17:02
        基于LabView的光柵衍射虛擬實驗研究
        整體低迷難掩細分市場亮點
        專用汽車(2015年2期)2015-03-01 04:05:42
        增量式光柵尺指示光柵自動粘接系統(tǒng)的設(shè)計
        紙媒新希望 看新型報紙如何細分市場逆勢上揚
        中國記者(2014年1期)2014-03-01 01:36:30
        国产精品自产拍在线观看免费| 成年性生交大片免费看| 天天躁日日躁狠狠很躁| 北条麻妃在线视频观看| 免费福利视频二区三区| 国产精品国产三级野外国产| 天天狠天天添日日拍| 人妻无码人妻有码中文字幕| 55夜色66夜色国产精品视频| 99热这里只有精品3| av东京热一区二区三区| av色一区二区三区精品| 99视频30精品视频在线观看| 中文字幕福利视频| 亚洲老女人区一区二视频| 一区二区国产av网站| 97精品一区二区视频在线观看| 欧美日韩国产专区| 中文字幕人妻乱码在线| 久久亚洲av成人无码国产最大| 成人妇女免费播放久久久| 99久久国产亚洲综合精品| 偷拍熟女露出喷水在线91| а天堂中文在线官网在线| 亚洲av成人无码久久精品 | 久久精品有码中文字幕1| 日韩精品视频在线观看无| 最爽无遮挡行房视频| 人妻丰满熟妇av无码区hd| 国产网友自拍视频在线观看| 成人片黄网站a毛片免费| 精品国产乱码久久久久久口爆网站 | 国产高清一区二区三区视频 | 亚洲国产成人无码电影| 亚洲视频专区一区二区三区| 亚洲国产av玩弄放荡人妇| www国产精品内射熟女| 亚洲欧美变态另类综合| 蜜桃视频在线免费视频| 日韩欧美人妻一区二区三区| 亚洲AV无码精品色欲av|