基于遗传算法的光栅信号识别及偏差校正研究

简介：
本研究利用遗传算法优化光栅信号识别过程，并提出了一种有效的偏差校正方法，以提高信号处理精度和稳定性。 为了减少圆光栅测量过程中叠栅条纹信号的细分误差，提出了一种对采样信号进行参数辨识与偏差补偿的方法。该方法运用遗传算法参数辨识理论，不受模型初始值选取的影响，并具有良好的寻优特性和适用性，使得复现的信号模型能够较好地拟合原始采样数据。 在实验中控制光栅匀速旋转并采集两个栅距内的周期信号。接着对所获得的数据进行频谱分析以建立光栅信号数学模型。然后利用遗传算法识别导致细分误差的关键参数，并对其进行数值补偿，从而减少测量中的误差。 通过对比补偿前后的李萨如图形发现该方法能够有效校正叠栅条纹的正弦性误差；检测单个栅距内的细分误差时，补偿前后误差值从10.65″减小到3.31″。此技术适用于光栅编码器等位移测量系统中，确保了系统的精度和可靠性。