40、精密测量技术的创新进展

精密测量技术的创新进展

在当今的工业制造和科研领域,精密测量技术的重要性日益凸显。它不仅关乎产品质量的把控,更对推动科技发展起着关键作用。本文将介绍几种创新的测量技术,包括新型激光二极管干涉仪、接触式微热传感器以及基于回音壁模式的微球直径测量方法。

新型激光二极管干涉仪

新型激光二极管干涉仪是一种低成本的微型干涉仪,具有波长补偿功能。它属于迈克尔逊型干涉仪,通过四个光电探测器检测由相位编码模块相移的四个干涉电流信号。其波长补偿方法基于衍射原理,常用于大多数光谱仪中。该干涉仪配备了两个光学自准直仪,用于检测激光束的角度漂移和实时波长,波长预测精度可达$10^{-6}$。它可以作为高精度平台中的线性反馈传感器使用。

以下是不同室温下的波长误差和激光二极管干涉仪的位置误差相关数据:
| 波长预测误差比 | 温度(°C) |
| ---- | ---- |
| -1.50E - 05 | 26.6 |
| -1.00E - 05 | 26.6 |
| -5.00E - 06 | 27.7 |
| 0.00E + 00 | 27.9 |
| 5.00E - 06 | 28 |

激光二极管干涉仪位置误差图的相关信息:
- 位移范围: - 25 - 25mm
- 位置误差范围: 0 - 60nm
- 测量行程: 第一行程、第二行程、第三行程、第四行程、第五行程

接触式微热传感器用于纳米光滑表面缺陷检测

在精密产品制造中,对纳米光滑表面的缺陷检测至关重要。传统的基于激光散射的光学方法在检测小于10nm的缺陷时存在局限性。因此,研究人员

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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