文档介绍：上海交通大学
硕士学位论文
传感器的非线性校正及动态补偿研究
姓名:赵阳
申请学位级别:硕士
专业:精密仪器及机械
指导教师:田社平
20070101
上海交通大学硕士学位论文摘要

传感器的非线性校正及动态补偿研究

摘要
传感器是检测系统中的核心元件,其测试的准确性对检测系统的
性能起着决定性的作用,而提高传感器的性能指标关键在于提高其静
态特性(非线性特性)和动态特性,这也成为了目前国内外研究的一
项重要课题。本论文研究的主要内容是传感器的非线性校正及动态补
偿,提出了一种新的非线性校正方法,通过比较现有几种动态补偿方
法的优劣给出了不同环境下的优先选择。
本论文在简要介绍传感器的传统非线性校正方法基础上,提出了
一种应用于距离传感器的新型非线性校正方案,首先通过理论分析计
算证明了此方案的可行性,建立了此非线性校正方法的模型,与传统
的非线性校正方法相比降低了系统的复杂度。然后根据非线性校正模
型,利用两个距离传感器来构建传感器测试系统,通过计算机对数据
进行采集。在非线性校正环节的建模时,利用神经网络具有的非线性
逼近能力、自学习能力以及容错能力可以建立双输入单输出的校正环
节神经网络模型,将其接入该测试系统进行验证,其输入输出具有良好
的线性特性。在这里用到了 RPE(递推预报误差)神经网络和 RBF(径向
基函数)神经网络算法,详细介绍了这两种算法的计算过程和特点,并
且在建模过程中分析了它们在应用中需要注意的一些问题,如隐层节
点数的选择,容许误差的选择。
第 I 页
上海交通大学硕士学位论文摘要

本论文还在动态模型的辨识建模基础上分析了原有的几种动态补
偿方案:系统辨识法和零极点配置法,以及比较新颖的神经网络动态
补偿方法,首先从理论的角度分析了运用各种方法时需要注意的问题
和局限性,随后用上述各种方法对存在和不存在非线性静态误差的力
传感器进行动态补偿的仿真试验,通过辨识建模和神经网络建模的方
法建立传感器动态补偿环节,串接到传感器测试系统进行动态补偿,
得到动态补偿后的输出特性。通过对仿真试验结果的分析得到了一些
结论,可以应用于动态补偿方案的选择。
本文提出的这种新型传感器非线性校正方案可以大幅度提高距
离传感器测试系统的精度,具有很强的抗干扰性,可以应用在环境比
较恶劣情况下的距离测量,而通过仿真分析得到的动态补偿方案选择
结论可以帮助我们在对传感器进行动态补偿时能够选择最优的动态补
偿方案,具有很强的实际意义。

关键词:神经网络,非线性校正,辨识建模,动态补偿
第 II 页
上海交通大学硕士学位论文 ABSTRACT
RESEARCH ON NONLINEAR CORRECTION AND
PENSATION OF SENSORS

ABSTRACT

Sensor is the ponent in the measuring systems, and its
accuracy play a decisive role in the performance of measuring systems.
Moreover, the key to enhance the performance of sensors lies in correcting
pensating their static characteristics (nonlinear) and dynamic
characteristics, which has already e an important subject researched
both at home and abroad at present time. The main task of this dissertation
is the nonlinear correction and pensation of sensors. A new
nonlinear correction method is proposed, and the first choice of dynamic
compensation methods under different environment is given by
comparison.
This dissertation proposes a new type of nonlinear correction method
after briefly introducing the traditiona