考虑测量噪声的传感器动态测量误差补偿

在传感器的输出端串接一个动态补偿环节，改善传感器的特性，补偿动态测量误差．其本质是一个带通或高通滤波器，在补偿测量误差的同时，会引入严重的高频噪声干扰，影响测量系统的精度．为了解决这个问题，研究了一个在噪声环境下，改善传感器动态特性的新方法．该方法采用试验数据，通过系统辨识的方法得到补偿环节系数，消除测量误差．同时，采用多项式预测滤波和中值滤波相结合的方法减小测量系统的噪声．最后，通过对热敏电阻动态测量误差的补偿，验证了该方法的有效性．     

非线性动态传感器系统 Hammerstein神经网络补偿法

针对传感器动态特性中存在非线性的问题,提出一种基于Hammerstein传感器模型的非线性动态神经网络补偿法。先将补偿模型分解为与Hammerstein模型对应的线性动态与非线性静态2个环节;再设计一种新型的神经网络结构,使网络权系数对应于相应的Hammerstein补偿模型参数,并推导反向传播的网络权系数调整方法;最后通过网络迭代训练,求得补偿模型的线性动态与非线性静态两个环节。仿真与实际实验结果均表明该传感器非线性动态补偿方法使传感器具有理想的输入输出特性。     

基于LS-SVM-FLANN的虚拟仪器系统非线性动态补偿

针对虚拟仪器系统存在的非线性动态测量误差,提出了一种新的补偿方法.该方法依据虚拟仪器系统的静态和动态标定数据,采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)构造的函数链接型神经网络(FLANN)辨识得到静态补偿环节及动态补偿环节模型,再将其串接到原虚拟仪器系统的后面来修正其非线性特性,改善其动态特性,从而获得系统理想的输入输出特性.实验结果表明该方法用于虚拟仪器系统动态非线性误差补偿的有效性及优越性.     

基于递归神经网络模型的传感器非线性动态补偿

讨论了递归神经网络模型在传感器非线性动态补偿中的应用，给出了递归神经网络模型的结构及相应的训练算法．递归神经网络模型本身具有动态映射能力，其结构仅与输入层和中间层的节点数有关，且不需要知道被补偿传感器的结构特性(如输出、输入的最大延迟)等先验知识，简化了动态补偿器的结构设计．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．实验结果表明，经过补偿后的传感器具有期望的输入输出特性，应用递归神经网络对传感器进行非线性动态补偿是一种行之有效的方法．     

基于最小Wilcoxon学习方法的Hammerstein模型辨识

提出一种基于最小Wilcoxon学习方法的非线性动态系统建模方法。用非线性静态子环节和线性动态子环节串联——Hammerstein模型来描述非线性动态系统。然后,将Hammerstein模型的非线性传递函数转换为等价的线性形式,从而建立起线性中间模型。再由最小Wilcoxon学习方法辨识出中间模型参数。最后,通过中间模型参数与Hammerstein模型参数之间的关系,推出原系统的非线性静态环节和线性动态环节的参数,从而实现原非线性动态系统建模。在系统仿真响应信号有扰动时,该方法比用最小二乘法辨识中间模型表现出更强的鲁棒性。     

一种新的IIR滤波器设计方法

文章从一个新的角度提出了一种在给定冲击响应条件下IIR滤波器的设计方法．实验结果表明：它的误差性能接近于Matlab中Stmcb函数的误差性能，而优于其它几种方法．     

惯性式微动机构位移性能检测

微机与电容传感器结合实现了惯性式微动机构位移性能的动静态检测，清晰地分辨出了驱动信号周期为５ｍｓ时微位移机构的响应波形．详细推导了测量系统的数学模型、非线性误差的表达式以及极板不平行造成测量误差的理论公式，并给出了误差抑制方法．本文还分析了环境温漂和弹性回复等因素对测量精度的影响．     

舵机减速器转角测量误差分析与补偿

在舵机系统的力能传递测试实验中,减速器转角的测量精度是反映舵机特性的重要指标.由于机械安装、零件加工、控制算法采样量化误差和传感器非线性等因素综合影响,角度实测值与理论值之间存在误差并影响测量精度.本文以带有光栅传感器的舵机减速器作为研究对象,通过物理分析、数值计算与系统建模等手段分析了机械、传感器和控制算法采样量化等原因引入的测角误差,提出将机械偏心和传感器非线性作为系统误差,采用最小二乘法构建角度误差指标函数,通过优化指标函数获得由于控制算法采样量化造成角度误差的补偿量的观点.仿真曲线给出了动态静态加载时的误差曲线,以某型舵机减速器为测试设备的实验依此方法进行数据处理,实验结果将测角精度提高了一个数量级(30″),证明了此方法的有效性.     

放大自发辐射解调的光纤光栅振动传感系统时域建模研究

将放大自发辐射(ASE)光源的线性区间作为边缘滤波器的解调技术予以推广,将其由温度、应变的静态解调扩展应用至光纤光栅振动传感器的动态解调.首先建立了基于ASE光源解调的光纤光栅振动传感测量系统,提出位移负阶跃响应测试法并利用其得到了该系统的时域信号,并且由非线性直接拟合法获得该系统的动态参数,所得动态参数与有限元仿真结果相近.研究结果表明:ASE光源进行动态解调方案简单可行,位移负阶跃响应测试法获得动态时域信号不需要专门的激励设备,易于实现,与传统求取动态参数的方法相比,非线性拟合法求取动态参数更为简便.     

伺服系统Hammerstein非线性模型及参数辨识方法研究

在伺服系统建模中,针对线性模型无法表达系统在低速、运动换向条件下摩擦与死区等非线性现象的问题,采用包含静态非线性部分和动态线性系统的Hammerstein模型来代替线性模型对伺服系统进行了描述.根据静态非线性模型逼近伺服系统的非线性特性,非线性模型采用分段非对称多项式基函数来解决摩擦在运动中存在的非对称特性.对于多频率正弦输入信号和伺服系统的速度输出信号,由迭代最小二乘方法来估计模型的参数.通过辨识实验中的线性模型和Hammer-stein模型的输出,说明采用Hammerstein模型方法能有效地对系统非线性部分建模,Hammer-stein模型的输出误差比线性模型的输出误差约减少90%,因此显著地提高了系统的模型精度,实现了对系统非线性动态行为的精确预测.     

开关氧传感器的动态建模方法研究

在发动机实验台上,对废气氧(EGO)传感器进行了静、动态标定实验,并研究了EGO传感器在不同温度下的动态特性。根据不同方向和不同幅值激励下的传感器响应信号,建立了动态非线性Hammerstein模型;根据传感器延迟时间与温度的关系,得到了可通过温度校正延迟的Hammerstein模型。     

二维力传感器动态补偿器设计

为改善扁环式二维力传感器动态特性以及消除其维间耦合现象严重的问题,提出了用神经网络逆系统方法去构造该二维传感器的动态补偿器,并由此设计了由微分器和静态神经网络构成的神经网络逆动态补偿器.通过对原传感器的数据采集和数据处理得到了静态神经网络的训练样本,用所得到的训练样本对静态神经网络进行了训练,训练后的静态神经网络即可用来和微分器构成所期望的动态补偿器.将该动态补偿器串接在扁环式二维力传感器之后,进而构成复合的测量系统.进一步地仿真实验表明,经过动态补偿器的信号远好于未补偿的原传感器输出信号.由此可见,利用该方法设计的动态补偿器所组成的复合测量系统在消除维间耦合现象的同时、也大大改善了系统的动态特性.     

基于余弦滚降特性的IIR余弦调制滤波器组的设计

提出一种新的近似完全重构因果稳定的IIR余弦调制滤波器组的设计方法.基于所定义的一种IIR余弦滚降原型滤波器,滤波器组所要求的平坦条件完全被满足.在预先给定极点值的条件下,滤波器组的设计问题可以写成一个凸极大极小优化问题,从而采用二阶锥规划法求解.求出的滤波器组具有合理的完全重构误差,且原型滤波器的多相因子的分母相同,简化了完全重构条件.采用该滤波器组作为约束非线性优化法的有效初值,进一步优化得到完全重构IIR余弦滤波器组.     

传感器动态误差修正的若干方法研究

修正动态误差可以提高传感器动态测试的精度，具有重要意义。在对动态误差修正方法进行讨论的基础上，着重探讨反滤波和数值微分修正方法，并应用于腕力传感器的研究中，效果良好。     

巴特沃斯小波构造与应用研究

讨论了小波与正交滤波器组的相互构造关系，以及由正交滤波器组构造小波所要满足的正规性条件，分析比较了由有限冲激响应（FIR）滤波器组构造出的小波与无限冲激响应（IIR）滤波器组构造出的小波，将基于IIR滤波器组的7阶巴特沃斯小波与基于FIR滤波器的Daubechies小波在信号降噪中中的效果进行了比较，得到了低阶IIR滤波器组构造的小波可以与高阶FIR滤波器组构造出的小波分析效果相似，证明Daubechies小波作为小波变换的一个分支，可以在数字信号处理中得到良好的应用。     

基于决策树的自适应互补滤波姿态解算

为解决惯性传感器在磁场干扰和大加速度干扰坏境下姿态解算精度下降的问题,提出了一种基于决策树自适应的互补滤波姿态解算方法。针对陀螺仪特性,对其进行零偏补偿处理。将处理后的角速度数据与加速度数据构成静态检测单元,实现了静态情况和动态情况的准确分类。在动态情况下,由加速度数据和磁场数据组成的决策树通过分析外界干扰程度来自主调节系统误差增益,进而达到抗干扰目的,有效提高姿态解算精度。实验结果表明,静态情况下姿态解算不受磁场干扰,动态情况下能够有效避免磁场和大加速度干扰。     

一种基于自适应谱线分离的大功率抑制干扰方法

基于有效抑制各种大功率窄带和宽带干扰这一目的,提出了一种利用自适应谱线增强器分离并抑制的方法.该方法通过多个IIR格型陷波器级联将干扰信号和有用信号完全分离,再通过减法器恢复出待处理的期望信号.讨论了基于相位一致性逼近准则对多个IIR格型陷波器级联系数的全局化设计,并通过一个跳频信号检测实例,分析了干扰信号的分离和消除程度.仿真结果表明,除同频干扰外该方法能将大功率窄带和宽带千扰几乎完全分离和抑制,为恶意干扰环境下的通信接收机增强免疫力提供了一种有效的解决方法.     

MATLAB6．1环境下IIR数字滤波器的设计

根据IIR(Infinite Impulse Response)数字滤波器的设计原理,提出了IIR数字滤波器的快速设计方法,并在MATLAB6.1环境下做出了实现快速设计IIR数字滤波器的设计系统.在该系统中,只需要将数字滤波器的技术性能指标根据指定的或是需要的设计方法(如双线性变换法或脉冲响应不变法等),转换为模拟滤波器的技术性能指标,根据指定的模拟滤波器设计出相应的数字滤波器.该系统中指定的模拟滤波器为巴特沃斯(Butterworth)滤波器和切比雪夫(Chebyshev)滤波器,该系统为快速。高效地设计IIR数字滤波器提供了一个可靠而有效的工作平台。     

IIR多相滤波器的设计

通过对IIR滤波器和FIR滤波器的性能和优缺点的对比,选择了IIR滤波器进行设计,通过推导得到了多相IIR滤波器的数学公式,建立了实验模型,并通过实验进行了验证。最后举例说明了线性相位的IIR滤波器实现。