在航天、**、工业这些对器件的体积有着严格要求的领域, 光电编码器不仅要求减小外径尺寸和重量, 更要提高其测量精度。本文以光电编码器误差补偿方法为研究对象, 基于后验误差拟合方法确定误差模型参数, 从而实现对小型光电编码器的深度误差补偿。分析了影响光电编码器测角误差的主要因素, 建立了长周期误差和短周期误差模型。然后, 采用后验误差拟合算法实现了对误差模型参数的确定, 提出误差补偿算法; 最后, 对某一小型光电编码器进行实验, 验证了所提出误差补偿算法的性能。某型号光电编码器补偿前的精度为22.48″, 补偿后的精度为5.82″。实验表明, 采用后验误差补偿方法可以不考虑误差影响因素的大小, 直接对编码器进行误差补偿, 具有效率高、补偿准确等优点, 极大地提高了批量生产时光电编码器产品的精度。

针对小型光电编码器长周期误差成因及分布规律复杂的特点, 提出了一种光电编码器长周期误差修正方法。建立了基于正交三角函数基的傅里叶神经网路误差修正模型, 将光电编码器输入输出间的非线性优化问题转化为线性优化问题。误差修正模型以高精度基准编码器输出值作为学习目标; 引进模拟退火策略的差分进化算法对网络进行训练, 保证了在训练的初始阶段具有较强的全局寻优能力和在训练后期具有较快的收敛速度和较高的精度。运用设计的方法对16位小型光电编码器进行了长周期误差修正处理, 实际测试显示: 编码器的峰值误差由45″~-175″减小到10″~-875″, 长周期标准偏差由修正前203″减小到修正后4″以下。结果表明提出的长周期误差修正方法提高了光电编码器的精度。