中国博士后科学基金(20070420358)
- 作品数：3 被引量：51H指数：2
- 相关作者：吴德会赵伟黄松岭郝宽胜更多>>
- 相关机构：清华大学九江学院更多>>
- 发文基金：中国博士后科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：机械工程自动化与计算机技术一般工业技术更多>>
- 基于Wiener神经网络的红外温度传感器非线性动态补偿
- 2009年
- 提出了一种基于Wiener神经网络逆系统的动态补偿方法,并将其应用于红外温度传感器的动态特性优化中.首先,将非线性动态补偿器描述成线性动态子环节串接非线性静态增益--Wiener模型的形式;再设计一种新型的Wiener神经网络结构,使其权值与Wiener模型参数相对应;推导网络迭代算法,同时对Wiener模型中的线性动态环节和非线性静态增益进行优化;最后,收敛的网络权值即为动态补偿器的实际参数.用动态标定数据进行实验的结果表明,经该模型的补偿,红外温度传感器达到稳态的时间由26 ms缩短为7 ms,动态特性明显得到了改善.
- 吴德会赵伟黄松岭郝宽胜
- 关键词：计量学动态补偿神经网络红外温度传感器WIENER模型
- 基于FLANN的三轴磁强计误差校正研究被引量：41
- 2009年
- 提出一种基于函数链接型神经网络(FLANN)的三轴磁强计误差修正方法。由于三轴非正交、灵敏度不一致及零点漂移所引起的误差降低了三轴磁强计的测量精度,因此有必要进行校正。本文先对与三轴磁强计系统参数有关的测量进行详细分析和理论计算;然后,设计矩阵形式的数学模型对该误差进行修正。通过构造相应的FLANN网络结构,实现对模型参数矩阵的辨识。用实际地磁场测量数据进行测试,结果表明,三轴磁强计的转向误差由800 nT修正到12 nT以下。因此,该研究为提高三轴磁强计性能提供了一种可行方法。
- 吴德会黄松岭赵伟
- 关键词：函数链接型神经网络三轴磁强计
- 非线性动态系统的Wiener神经网络辨识法被引量：10
- 2009年
- 提出了一种新的Wiener神经网络结构并将其应用于非线性动态系统辨识问题.首先,用Wiener模型对非线性动态系统进行描述,将其分解成线性动态子环节串接非线性静态增益的形式.其次,设计一种新型的神经网络结构,使网络权值对应于相应的Wiener模型参数;并推导了基于反向传播的网络权值调整方法.最后,通过网络迭代训练,可同时得到线性动态子环节和非线性静态增益的模型参数.通过一个Wiener模型的数值仿真来验证方法的有效性,仿真结果表明所提辨识方法切实可行.
- 吴德会
- 关键词：神经网络WIENER模型
