基于时间序列分析的光栅信号时域细分方法
TH7; 针对光栅细分倍数和精度受到莫尔条纹信号质量限制的问题,提出一种基于时间序列分析的光栅信号时域细分方法.首先利用等空间间隔的栅距与采样时间周期的对应关系,将空间栅距转换为时间序列.然后利用时间序列分析中的自回归模型进行建模预测,并采用最大似然估计法计算模型参数.最后在预测时间内发送出代表位移的细分脉冲.实验表明,细分倍数为400或800时的角位移细分误差均为±2.4″,且光栅运动加速度及其变化率越小,细分误差越小.此细分方法一定程度上降低了对光栅信号质量的依赖,具有一定的应用价值....
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Veröffentlicht in: | 纳米技术与精密工程 2018-03, Vol.1 (1), p.48-53 |
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Format: | Artikel |
Sprache: | chi |
Online-Zugang: | Volltext |
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Zusammenfassung: | TH7; 针对光栅细分倍数和精度受到莫尔条纹信号质量限制的问题,提出一种基于时间序列分析的光栅信号时域细分方法.首先利用等空间间隔的栅距与采样时间周期的对应关系,将空间栅距转换为时间序列.然后利用时间序列分析中的自回归模型进行建模预测,并采用最大似然估计法计算模型参数.最后在预测时间内发送出代表位移的细分脉冲.实验表明,细分倍数为400或800时的角位移细分误差均为±2.4″,且光栅运动加速度及其变化率越小,细分误差越小.此细分方法一定程度上降低了对光栅信号质量的依赖,具有一定的应用价值. |
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ISSN: | 1672-6030 |
DOI: | 10.13494/j.npe.20170041 |