非线性动态传感器系统 Hammerstein神经网络补偿法

• 作者: 刘滔 焦楷哲 雷超 韩华亭
• 来源期刊: 应用科技
• 学科: 工学
• 关键词: 传感器 非线性动态补偿 Hammerstein模型 函数连接型神经网络 动态误差
• 年，卷（期）: 2014,（4）
• 所属期刊栏目: 自动化技术
• 页码范围: 6-9
• 页数: 4页
• 分类号: TP311
• 字数: 2688字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-671X.201401004

摘要

针对传感器动态特性中存在非线性的问题，提出一种基于Hammerstein传感器模型的非线性动态神经网络补偿法。先将补偿模型分解为与Hammerstein模型对应的线性动态与非线性静态2个环节；再设计一种新型的神经网络结构，使网络权系数对应于相应的Hammerstein补偿模型参数，并推导反向传播的网络权系数调整方法；最后通过网络迭代训练，求得补偿模型的线性动态与非线性静态两个环节。仿真与实际实验结果均表明该传感器非线性动态补偿方法使传感器具有理想的输入输出特性。

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	焦楷哲	空军工程大学防空反导学院	10	20	2.0	4.0
3	雷超	空军工程大学防空反导学院	4	7	1.0	2.0
4	刘滔	空军工程大学防空反导学院	10	47	4.0	6.0