遗传算法优化的BP神经网络压电陶瓷蠕变预测

针对压电陶瓷驱动器的蠕变误差随时间呈现非线性变化,会严重影响其定位精度的问题,提出遗传算法优化BP神经网络的压电陶瓷蠕变预测算法。采用遗传算法优化了BP神经网络的权值和阈值,构建了基于遗传算法的BP神经网络(GA-BP算法)的蠕变预测模型。用GA-BP算法对压电陶瓷蠕变进行了预测仿真,并将结果与实测数据进行了对比。结果表明,获得的蠕变预测结果与实验数据的最大绝对误差均不超过0.2μm,最大蠕变误差均小于1.5%,最大均方误差仅为0.004 6,因此,GA-BP预测模型可作为预测压电陶瓷蠕变误差的一种有效手段。