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摘要
动态特性不理想是接触式探头系统动态测量误差的重要来源，严重制约探头测量速度和精度的提升。提出了一种基于遗传算法优化Elman神经网络的探头动态特性补偿方法。针对微纳米接触式探头，采用遗传算法优化Elman神经网络的方法对其动态响应输出信号进行了补偿，使用自适应递推最小二乘方法辨识出了补偿前后的探头系统动态模型。探头系统的动态测量不确定度由补偿前的77.8 nm减小至12.1 nm。遗传算法具有较好的全局搜索能力，克服了Elman神经网络容易陷入局部极值的缺陷，该动态补偿方法具有较快的网络训练速度和较高的动态补偿精度。仿真分析及不确定度评定结果都验证了该方法的有效性。
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