基于遗传算法和Elman神经网络的接触式探头动态特性补偿

动态特性不理想是接触式探头系统动态测量误差的重要来源，严重制约探头测量速度和精度的提升。提出一种基于遗传算法优化Elman神经网络的探头动态特性补偿方法。针对微纳米接触式探头，采用遗传算法优化Elman神经网络的方法对其动态响应输出信号进行了补偿，使用自适应递推最小二乘方法辨识出补偿前后的探头系统动态模型。探头系统的动态测量不确定度由补偿前的77.8 nm减小至12.1 nm。遗传算法具有较好的全局搜索能力，克服了Elman神经网络容易陷入局部极值的缺陷，该动态补偿方法具有较快的网络训练速度和较高的动态补偿精度。仿真分析及不确定度评定结果都验证了该方法的有效性。