基于Hammerstein模型的非线性传感器动态神经网络补偿法

本文研究论文探讨了在传感器动态特性中普遍存在的非线性问题，并提出了一个创新的解决方案——基于Hammerstein神经网络补偿法。Hammerstein模型是一种经典的系统理论模型，它将系统分为线性动态和非线性静态两个部分，分别代表系统的动态响应和输入到输出的非线性转换。作者针对这一模型，设计了一种新型的神经网络架构，使得网络的权系数直接对应于Hammerstein补偿模型的参数。 神经网络补偿法的核心在于网络权重的学习过程。论文详细地描述了如何通过反向传播算法来调整网络权系数，这是一种优化算法，用于根据训练数据更新网络参数，以最小化预测误差。通过网络的迭代训练，可以精确地估计出补偿模型中的线性动态和非线性静态环节。这种方法有效地解决了传感器非线性动态特性带来的测量误差，从而提高了其输入输出特性的理想程度。 仿真和实际实验结果显示，该补偿方法显著改善了传感器的动态性能，使其在各种工作条件下都能保持稳定和准确的响应。这在自动化技术领域，特别是在需要高精度传感器的应用中，如工业自动化、航空航天、自动驾驶等，具有重要的实际价值。 这篇论文不仅提供了一种有效解决传感器非线性问题的方法，还展示了神经网络在系统补偿领域的潜在应用潜力。对于那些关注传感器性能提升和动态补偿技术的人来说，这篇文章提供了深入理解并可能借鉴的关键技术和理论支持。同时，它也为未来的研究者们在设计新型传感器补偿模型时提供了新的思考方向。