FLANN在传感器动态建模与补偿中的应用

本文主要探讨了基于FLANN（Function-Link Artificial Neural Network，函数连接型神经网络）的传感器动态特性研究方法，发表于1999年的《东南大学学报》第29卷第4期。研究者们利用FLANN的优秀逼近能力，针对腕力传感器设计了一种动态数学模型。FLANN的特点在于它能构建复杂函数，仅需单层网络就能形成超平面，且训练过程简单，收敛速度快，这在提高学习速率和简化算法方面具有显著优势。 在传感器动态建模方面，传统的方法如系统辨识和时间序列分析被用于机器人腕力传感器的建模，但这些方法可能难以满足快速响应和非最小相位系统建模的需求。FLANN的引入旨在解决这些问题，通过其特有的网络结构和学习机制，能够构建阶次低而精度高的模型，对于数据量和采样频率的要求不高。这种方法借鉴了“逆模型”思想，即通过动态补偿来改善传感器的动态特性。 具体来说，提出的基于FLANN的传感器动态补偿方法设计出的动态补偿器具有以下优点：结构简单，实时性好，不依赖于传感器的具体物理模型，因此具有较强的鲁棒性。这意味着即使在传感器负载变化或者补偿器参数优化的情况下，也能有效地进行动态补偿，从而提升传感器的性能和稳定性。 然而，尽管FLANN已经在非线性静态模型建立上展现出潜力，但将其应用于动态建模领域的研究相对较少。本文填补了这一空白，通过创新的网络结构设计，展示了FLANN在处理传感器动态特性方面的实用价值，为提高机器人手腕力传感器的动态响应速度和抑制超调提供了新的途径。 这篇论文在传感器动态建模和补偿技术上做出了重要贡献，特别是在非线性和动态特性处理上利用FLANN的优势，对于提高机器人手腕力传感器的性能和适应复杂环境的能力具有重要意义。