光电位置敏感器件背景光补偿的研究

光电位置敏感器件(PSD)是一种可直接对其光敏面上光斑位置进行检测的光电器件，基于光电位置敏感器件可以构成多种非接触的高精度动态位移监测仪器。根据光电位置敏感器件的原理及特征方程，分析了存在背景光时它的输出信号是非线性的。提出～种基于神经网络的光电位置敏感器件背景光非线性补偿方法。利用神经网络具有逼近任意非线性函数的特点．通过训练使神经网络建立在不同背景光下光电位置敏感器件输出与其标准值之间的非线性映射关系，对其实现全程跟踪补偿。计算机仿真表明，该方法能有效地消除背景光的影响，在神经网络的输出端得到期望的线性输出。     

光电位置敏感器

本文介绍了位置敏感器件(PSD)的结构和原理。提出了利用“敏感器包”在近距离对目标的距离和姿态进行高精度测量的设计依据和试验模型。     

光电位置敏感探测器及其应用

综述了位置敏感探测器的应用及其工作原理，介绍了位置敏感探测器的研究动态，并展望了其发展前景。     

基于子块集成神经网络法的PSD背景光补偿

提出一种基于神经网络高精度线性化子块网络集成插值实现光电位置敏感器件（PSD）背景光非线性补偿方法。利用神经网络具有逼近任意非线性函数的特点,通过训练,使神经网络建立在不同背景光下PSD输出与其标准值之间的非线性映射关系,实现PSD全程跟踪补偿。实验结果表明,该方法能有效地消除背景光的影响,在神经网络的输出端得到期望的线性输出。     

光电位置传感器在高精度太阳自动对准中的应用

分析了目前太阳跟踪方式中存在的问题,为进一步提高太阳跟踪精度和利用率,设计了基于光电位置传感器的太阳追光系统;设计了跟踪装置,达到了跟踪的稳定性;跟踪策略上采用光电跟踪与视日跟踪相结合,实现了全天候自动跟踪。经试验表明:该方法简单,跟踪精度高,稳定性好。     

用光电二极管敏感位置

能够提供与入射光束或光斑图像位置有关的定量信息的位置敏感光电二极管已经有许多年的使用历史了。随着光学技术在电信、生物医学、数据存储、制造、测试与测量以及航空与航天/军事等各种不同领域的应用的不断增加,这种结实耐用的器件的需求很可能会继续增大。     

二维PSD非线性修正的神经网络算法的研究

分析了位置传感器(PSD)的非线性成因，并根据PSD的非线性特点，提出了用神经网络的BP算法对PSD的非线性进行补偿，从而使PSD的B区获得了与A区近似的线性度。故在不增加成本、不改变测量设备的复杂度的情况下，扩大了测量范围，提高了B区的测量准确度及数据的置信度。     

半导体位置敏感探测器新型结构研究

在分析半导体光电位置敏感探测器(PSD)二维枕形结构特性的基础上,采用光敏面与边缘区域分别注入不同离子剂量的方法,研究了一种PSD新型结构,这种结构的PSD边缘采用了带宽很窄的正方形状的离子注入电阻带形式,输出电极附加了一个较小的正方形框架作为阳极,通过在PSD边缘电阻带中注入较高离子剂量的元素,改变PSD边缘电阻带的电阻和有效感光面区域电阻的比值;实验模拟结果显示:新型结构的PSD可获得较高的位置分辨率、较大的有效光敏面积以及较小的非线性。     

人工神经网络的BP算法及其应用

在一般人工神经网络的BP算法的基础上,研究了BP算法所遵循的数学基础,指出其存在的缺陷和不足,并给出改进方法。探讨了MATLAB环境下实现人工神经网络BP算法的编程方法及方法改进比较的例子,得到了良好的结果。     

优化RBF神经网络在压力传感器中的应用

针对压力传感器在应用中出现温度误差大这一缺点,提出了通过采用径向基函数(RBF)神经网络较强的非线性逼近能力,实现其非线性校正和温度补偿的网络方法,并对该法进行改进。通过仿真可看出,改进方法校正的系统能自动补偿非线性误差,具有误差小,精度高等优点。因此,提出的改进的RBF神经网络法对压力传感器的非线性补偿是可行的。     

位置敏感探测器受杂光干扰特性的研究

介绍了位置敏感探测器(PSD)的结构、工作原理及在稳定背景杂散光干扰下的位置输出方程,同时介绍了消除稳定背景杂散光的方法、措施和实验结果。结果表明,线位移测量分辨力可达到2μm。     

基于RBF神经网络的加速度传感器动态补偿研究

提出一种应用径向基函数(RBF)神经网络进行加速度传感器动态性能补偿方法.介绍动态补偿原理以及算法,并将其与BP神经网络法和系统辨识法进行比较.该方法利用加速度传感器的动态标定数据,采用RBF神经网络搜索和优化补偿模型参数.结果表明,这种补偿模型误差小,比用系统辨识法有良好的鲁棒性、能实现在线软补偿,比用BP神经网络有更快的训练速度.     

ATP跟瞄系统中位置敏感探测器测量精度研究

为满足星－地量子通信中 ATP 跟瞄系统对二维位置敏感探测器（PSD）的精密性、实时性、可靠性的要求,基于 LabVIEW 设计了 PSD 精度测量与误差修正系统。首先,采用驱动平台带动激光光源,通过扫描 PSD 光敏面,获得电压值并计算出光斑位置,分析非线性成因,采用多项式拟合法建立实际值与测量值间的数学模型,得到非线性修正函数。然后,结合光学三角测量对被测物体进行微位移和角度测量,并对测量结果进行误差修正。实验结果表明,经过修正后 PSD 位置误差显著减小,满足系统对 PSD 的需求,通过 LabVIEW 软件编程提高了系统的测试效率。     

GRNN神经网络在电力系统负荷预报中的应用

为了预报电力系统负荷,采用GRNN（广义回归网络）的方法,通过GRNN神经网络和BP神经网络建立电力系统负荷预报网络模型,用MATLAB7.0仿真,达到了预测的目的。利用GRNN神经网络预测结果准确率高,避免了BP网络预测同样的数据库,算法冗长,网络预测结果不稳定的缺点,GRNN网络具有更好的预报精度。     

采用PSD的激光平台测量仪的设计

针对传统的测量小角度、小位移的工具所存在的体积大、功耗大、成本高、操作复杂、测量精度难以保证等缺陷,设计了一种采用PSD作为主测量器件,ADS7825作为A/D转换器件,LPC2214作为核心控制器件的激光平台测量系统.经过严格的测试表明,该系统能够达到较高的测量精度,大幅度降低了成本,体积、功耗都比较小,同时操作简单.