基于BP神经网络算法的超声电源频率追踪技术

超声振动系统主要由超声换能器和超声复合加工电源组成。其中超声换能器在加工过程中受到多种因素影响，会发生谐振频率漂移现象；超声复合加工电源需要输出对应频率的电信号，保证超声振动系统的稳定工作。为避免超声换能器损坏，设计一种基于BP神经网络算法的控制模型，通过分析超声电源运行历史数据来实现对超声电源输出频率的控制。利用Multisim对电路进行仿真，并通过试验采集理论谐振频率在25 kHz的超声换能器稳定工作时超声复合加工电源的输出信号，通过Matlab建模仿真来验证BP神经网络模型的控制精度和可靠性。结果表明，产生的模拟输出与实际输出频率最大误差不超过5%，有助于超声复合加工电源的稳定工作。