Hammerstein神经网络在非线性动态传感器建模中的应用

"该资源是一篇2013年的工程技术论文，主要探讨了非线性动态传感器系统的模型辨识问题，提出了一种基于Hammerstein模型的神经网络识别方法。" 正文: 在传感器技术领域，非线性动态系统的建模与识别是一个关键问题，因为许多实际的传感器系统在工作过程中往往表现出非线性的特性。本文针对这一问题，提出了一种创新的Hammerstein模型神经网络结构辨识法，旨在提高非线性动态传感器模型的准确性和可靠性。 Hammerstein模型是一种广泛用于描述非线性系统的模型，它由一个非线性静态增益环节与一个线性动态环节串联组成。这种模型能够有效地捕获系统的非线性行为和动态响应。在论文中，作者首先利用Hammerstein模型对非线性动态传感器进行建模，将系统的复杂行为分解为两个相对简单的部分：非线性静态部分和线性动态部分。 接下来，作者设计了一种新的神经网络结构，其权重与Hammerstein模型的参数相对应。这种设计使得网络能够直接学习和估计模型的参数，而不必预先知道非线性函数的形式。网络采用了反向传播算法来调整权重，这是一种常见的神经网络训练方法，通过不断迭代优化网络的性能，从而求解出非线性静态增益和线性动态环节的参数。 在论文中，作者详细讨论了反向传播算法在调整网络权重中的应用，并通过数值模拟验证了所提出的方法的有效性。数值仿真是科学研究中常用的一种验证理论模型和方法的手段，它能直观地展示模型在特定条件下的表现。通过仿真，作者证实了提出的神经网络辨识方法能够成功地同时估计出Hammerstein模型中的非线性静态和线性动态两个环节的参数，从而证明了该方法在非线性动态传感器系统识别中的实用性。 这篇论文的贡献在于提供了一种适用于非线性动态传感器的模型辨识新方法，对于理解和改善传感器性能、提高系统控制精度等方面具有重要的理论价值和实际意义。此外，这种方法也展示了神经网络在处理复杂非线性问题时的强大能力，为未来在相关领域的研究和应用提供了新的思路。