计算机测量与控制
計算機測量與控製
계산궤측량여공제
COMPUTER MEASUREMENT & CONTROL
2011年
5期
1239-1241,1245
,共4页
动态补偿%逆建模%自适应神经网络%数字信号处理器%数据采集
動態補償%逆建模%自適應神經網絡%數字信號處理器%數據採集
동태보상%역건모%자괄응신경망락%수자신호처리기%수거채집
为了改善传感器的动态响应特性.对其输出结果进行动态补偿是一个有效方法;讨论了基于自适应神经网络的传感器动态逆建模方法,采用网络分块训练和可变学习因子的方法来提高训练的精度,缩短收敛时间;研究了在加入不同信噪比的随机噪声下应用该模型实现传感器动态补偿的可行性;对典型的压电传感器模型进行了仿真,仿真结果表明补偿后传感器模型的响应速度加快,同时还可以抑制噪声;研制了基于数字信号处理器的数据采集及补偿系统并运用该系统对传感器模拟器输出的数据进行了采集,试验结果表明该系统能够准确的采集存储数据,同时还能够修正由传感器模拟器引起的动态误整.
為瞭改善傳感器的動態響應特性.對其輸齣結果進行動態補償是一箇有效方法;討論瞭基于自適應神經網絡的傳感器動態逆建模方法,採用網絡分塊訓練和可變學習因子的方法來提高訓練的精度,縮短收斂時間;研究瞭在加入不同信譟比的隨機譟聲下應用該模型實現傳感器動態補償的可行性;對典型的壓電傳感器模型進行瞭倣真,倣真結果錶明補償後傳感器模型的響應速度加快,同時還可以抑製譟聲;研製瞭基于數字信號處理器的數據採集及補償繫統併運用該繫統對傳感器模擬器輸齣的數據進行瞭採集,試驗結果錶明該繫統能夠準確的採集存儲數據,同時還能夠脩正由傳感器模擬器引起的動態誤整.
위료개선전감기적동태향응특성.대기수출결과진행동태보상시일개유효방법;토론료기우자괄응신경망락적전감기동태역건모방법,채용망락분괴훈련화가변학습인자적방법래제고훈련적정도,축단수렴시간;연구료재가입불동신조비적수궤조성하응용해모형실현전감기동태보상적가행성;대전형적압전전감기모형진행료방진,방진결과표명보상후전감기모형적향응속도가쾌,동시환가이억제조성;연제료기우수자신호처리기적수거채집급보상계통병운용해계통대전감기모의기수출적수거진행료채집,시험결과표명해계통능구준학적채집존저수거,동시환능구수정유전감기모의기인기적동태오정.
