智能传感器动态非线性建模与辨识研究

"这篇论文深入探讨了智能传感器的动态非线性问题，特别是针对Hammerstein和Wiener模型的特殊结构。作者查理敏提出了基于LDN线性神经网络和PID非线性神经网络组合的新型辨识模型，用于智能传感器的动态非线性辨识。文中还对比了现有的辨识方法，如两步法和BP网络方法的局限性，并阐述了智能传感器系统动态非线性建模的关键因素和挑战。" 在智能传感器领域，动态非线性是一个关键的研究课题，因为这直接影响到传感器的测量精度和系统性能。智能传感器，作为传感器技术的发展趋势，不仅具备传统传感器的信息检测功能，还能够处理和判断所获取的信息。随着技术的进步，对智能传感器的动态非线性问题进行研究和校正变得日益重要。 论文中提到的Hammerstein和Wiener模型是两种常见的非线性模型，它们分别代表了一类特殊的非线性与线性环节的组合。Hammerstein模型由一个静态非线性环节和一个动态线性环节构成，而Wiener模型则相反，即动态非线性环节后接动态线性环节。传统的辨识方法，如两步法，虽然实用但存在局限，例如无法处理随机输入信号和增加实验复杂度。另一方面，使用BP神经网络的辨识方法可能因非线性增益部分的近似线性区域限制而影响辨识效果。 查理敏在论文中提出的解决方案是采用LDN线性神经网络与PID非线性神经网络的组合模型，这一创新方法旨在克服现有辨识技术的不足，提供更精确的动态非线性模拟。这种方法可以更好地适应智能传感器系统中可能出现的各种动态非线性情况，包括由传感器内部结构、幅频特性、输入信号瞬时值过大以及系统工作状态等因素引起的非线性问题。 智能传感器系统通常由传感器元件、微型计算单元和预处理电路接口组成，这些组件的相互作用可能导致系统动态非线性。因此，通过有效的建模和辨识方法，可以改善系统的动态性能，提高测量的准确性和稳定性。 这篇论文为理解和解决智能传感器的动态非线性问题提供了新的视角和方法，对于智能传感器的设计和优化具有重要参考价值。通过神经网络技术的应用，研究人员有望开发出更加精确、鲁棒的智能传感器，以满足自动化和信息化领域不断增长的需求。