本文選題：PSD + 非線性校正　； 參考：《南京理工大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：PSD作為一種新型的光點(diǎn)位置敏感傳感器,由于其具有響應(yīng)速度快、位置分辨率高、不受光斑的約束、能同時(shí)測量位置和光強(qiáng)、可靠性高且配套信號處理電路結(jié)構(gòu)相對簡單等特點(diǎn),它在位置坐標(biāo)的精確測量方面受到了廣泛的應(yīng)用。然而,由于PSD在制造過程中其表面擴(kuò)散層和底層材料電阻率的均勻性、有效感光面積等多種因素導(dǎo)致PSD器件的輸出存在非線性變化,這一缺陷使得整個器件所測數(shù)據(jù)存在不小誤差。針對這一問題,本文提出了基于改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新型PSD非線性校正算法。本文首先研究了 PSD的結(jié)構(gòu)和特點(diǎn),介紹了其作為一個新型光電位置傳感器的優(yōu)點(diǎn),并分析了 PSD的工作原理,闡釋了非線性產(chǎn)生的原因和進(jìn)行非線性校正的必要性。隨后對目前常用的PSD非線性校正算法進(jìn)行研究,包括插值算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,對比分析其優(yōu)劣。重點(diǎn)研究了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的二維PSD非線性校正算法的原理,分析了它的不足,并借鑒國內(nèi)外對于標(biāo)準(zhǔn)BP算法的最新改進(jìn)動態(tài),在此基礎(chǔ)上從提高收斂速度和降低算法復(fù)雜程度出發(fā),探討一種實(shí)用性較強(qiáng)的新型改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)校正算法。搭建了 PSD的位置測量平臺包括信號處理電路和基于ARM和CPLD的控制系統(tǒng)。通過實(shí)驗(yàn)平臺進(jìn)行實(shí)驗(yàn)獲取數(shù)據(jù)并通過計(jì)算機(jī)編程仿真實(shí)驗(yàn)完成了對新算法的驗(yàn)證,并將其與現(xiàn)有非線性校正算法進(jìn)行對比,結(jié)果顯示:新型改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)校正算法收斂速度快、精度高,且算法程序容易實(shí)現(xiàn),實(shí)用性較強(qiáng)。
[Abstract]:As a new type of spot position sensor, PSD can measure position and intensity at the same time because of its high response speed, high position resolution and no restrictions of spot. Because of its high reliability and relatively simple signal processing circuit, it has been widely used in the precise measurement of position coordinates. However, due to the homogeneity of the surface diffusion layer and the resistivity of the bottom layer, and the effective photosensitive area, the output of the PSD device has a nonlinear variation due to many factors, such as the uniformity of the surface diffusion layer and the resistivity of the underlying material. This defect makes the whole device measure the data to have not small error. To solve this problem, a new PSD nonlinear correction algorithm based on improved BP neural network is proposed in this paper. This paper first studies the structure and characteristics of PSD, introduces its advantages as a new photoelectric position sensor, analyzes the working principle of PSD, and explains the causes of nonlinearity and the necessity of nonlinear correction. Then, the common nonlinear correction algorithms of PSD, including interpolation algorithm and BP neural network algorithm, are studied, and their advantages and disadvantages are compared and analyzed. The principle of two-dimensional PSD nonlinear correction algorithm based on BP neural network is studied, and its shortcomings are analyzed, and the latest improvement trends of standard BP algorithm at home and abroad are used for reference. In order to improve the convergence speed and reduce the complexity of the algorithm, a new practical improved BP neural network correction algorithm is discussed. The position measurement platform of PSD includes signal processing circuit and control system based on ARM and CPLD. The new algorithm is verified by computer programming and simulation, and compared with the existing nonlinear correction algorithm. The results show that the new improved BP neural network correction algorithm has the advantages of fast convergence speed, high precision, easy realization of the algorithm program and strong practicability.
【學(xué)位授予單位】：南京理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP183;TP212

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本文編號：1958658