应用递推神经网络的传感器动态建模研究

被引：13

作者：

田社平

姜萍萍

颜国正

机构：

[1] 上海交通大学信息检测技术与仪器系,上海交通大学信息检测技术与仪器系,上海交通大学信息检测技术与仪器系上海,上海,上海

来源：

仪器仪表学报 | 2004年 / 05期

关键词：

递归神经网络; 传感器; 动态建模; 递推预报误差算法;

D O I：

10.19650/j.cnki.cjsi.2004.05.004

中图分类号：

TP212 [发送器（变换器）、传感器];

学科分类号：

080202 ;

摘要：

根据动态校准实验结果建立传感器的动态数学模型 ,以研究传感器的动态性能 ,是动态测试的一个重要内容。研究了递归神经网络模型在传感器动态建模中的应用。递归神经网络模型采用具有输入层、中间层、输出层的三层网络结构 ,整个网络的特性决定于相邻层间的连接权。采用递推预报误差算法训练神经网络 ,具有收敛速度快、收敛精度高的特点。由于其反馈特征 ,使得递归神经网络模型能获取系统的动态响应特性。该方法特别适用于传感器非线性动态建模 ,而且避免了传感器模型阶次的选择的困难。试验结果表明 ,应用递归神经网络对传感器进行动态建模是一种行之有效的方法

引用

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