非线性动态传感器系统的H模型神经网络辨识

• 作者: 刘滔 雷超 韩华亭 马婧
• 来源期刊: 传感技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 传感器 系统辨识 函数连接型神经网络 Hammerstein模型 非线性动态系统
• 年，卷（期）: 2013,（10）
• 所属期刊栏目: 传感器信号处理
• 页码范围: 1390-1394
• 页数: 5页
• 分类号: TP212
• 字数: 3321字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-1699.2013.10.014

摘要

针对非线性动态传感器模型辨识问题，提出一种新的Hammerstein模型神经网络结构辨识法。非线性动态传感器系统采用Hammerstein模型描述，将系统分解为非线性静态增益串接线性动态环节。再设计一种网络权系数对应于相应的Hammerstein模型参数的新型神经网络结构，推导了基于反向传播的网络权系数调整方法。通过网络迭代训练同时得到静态与动态两个环节的模型参数。最后通过一个H模型的数值仿真来验证方法的有效性，仿真结果表明所提辨识方法是有效的。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩华亭	空军工程大学防空反导学院	38	111	7.0	8.0
2	雷超	空军工程大学防空反导学院	4	7	1.0	2.0
3	刘滔	空军工程大学防空反导学院	10	47	4.0	6.0
4	马婧		9	27	3.0	4.0