基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的PSA-RSA反彈預測算法的改進與實現(xiàn).pdf

1、硬盤是計算機存取海量信息的主要載體，對計算機的性能起到關鍵的作用。在硬盤工業(yè)中，很大一部分難題都與硬盤懸臂組件有關，而這其中懸臂靜態(tài)角的調節(jié)控制對硬盤磁頭存取數(shù)據(jù)的準確度又有著決定性的作用。
　　由于現(xiàn)有的設備采用機械調節(jié)方法改變不銹鋼合金制造的硬盤懸臂組件靜態(tài)角必然帶來彈性形變后的反彈，所以需要對其反彈過程進行建?！，F(xiàn)有的方法是通過懸臂組件樣品的調節(jié)實驗，獲得大量的調節(jié)量與反彈量之間的數(shù)據(jù)對，采用一元線性回歸的方法建立直線擬合模

2、型。使用這種方法，在過去的生產(chǎn)中得到了較好的效果。但是隨著硬盤容量和磁密度的提高，工業(yè)生產(chǎn)對懸臂靜態(tài)角的要求也在提高，過去的預測方法對提高產(chǎn)品的產(chǎn)量造成了阻礙。
　　本文從反彈過程模型的建立出發(fā)，采用具有多元和非線性特點的反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡改進算法，將原來的一元輸入變?yōu)榫哂幸欢詈详P系的二元輸入，并且神經(jīng)網(wǎng)絡算法在建立的模型局部具有一定的非線性擬合能力。該算法利用Matlab的神經(jīng)網(wǎng)絡工具包完成，并采用COM技術進行打包，在VC++