基于Wiener模型的动态非线性传感器系统辨识

摘要：

提出一种将函数链神经网络与实数编码遗传算法相结合的系统辨识与补偿方法，并将其应用于基于Wiener模型的传感器系统中.该方法将用Wiener模型表达的动态非线性系统分解为静态非线性部分和动态线性部分，由函数链神经网络对非线性部分进行补偿，有效的消除系统中的非线性特性，将非线性系统简化为线性系统；然后用遗传算法辨识出传感器的动态数学模型，完成线性部分的辨识.采用LabVIEW设计虚拟仪器，对采用该方法工作的系统调节时间、工作频带、测量误差进行数值仿真，结果表明了该方法的可行性与有效性.

关键词： 系统辨识 动态补偿 神经网络 遗传算法 传感器

作者: 张细政 王耀南

作者单位: 湖南工程学院计算机科学系,湘潭,411104;湖南大学电气与信息工程学院,长沙,410082 湖南大学电气与信息工程学院,长沙,410082

会议类型: 国内会议

会议名称: 第五届全国信息获取与处理学术会议

会议地点: 秦皇岛·北戴河

会议语种:中文

页码: 41-44

在线出版日期: 2007-08-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）