智能測(cè)量?jī)x表和系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)和信號(hào)處理技術(shù).pdf

1、測(cè)量是人類認(rèn)識(shí)世界進(jìn)而改造世界的重要手段，傳感器是測(cè)量系統(tǒng)中直接感受被測(cè)量信息的器件，希望它能夠按照一定的規(guī)律輸出有用的信號(hào)。但是由于傳感器自身性能因素的作用，傳感器的輸出呈非線性。而且在大多數(shù)情況下，由于受電磁波、噪聲以及外界環(huán)境的影響，使得傳感器的非線性變得更為復(fù)雜。對(duì)傳感系統(tǒng)的非線性及干擾因素的影響同時(shí)進(jìn)行校正，這對(duì)于傳感技術(shù)的發(fā)展和提高測(cè)量系統(tǒng)的性能都具有重要的理論意義和實(shí)用價(jià)值。 基于現(xiàn)代測(cè)量系統(tǒng)的輸入-輸出關(guān)系的普遍

2、非線性，而且測(cè)量受到溫度、噪聲等因素的影響后，這種非線性會(huì)變得更為復(fù)雜，利用傳統(tǒng)方法建立綜合校正數(shù)學(xué)模型比較困難。而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有良好的容錯(cuò)性與聯(lián)想記憶功能，很強(qiáng)的自適應(yīng)能力，并且具有極強(qiáng)的非線性映射能力，易于解決高度非線性逼近問(wèn)題。因此利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立相應(yīng)檢測(cè)系統(tǒng)的特性模型和誤差修正模型是一種理想的選擇。 在本課題的研究中，把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論理論引入到測(cè)量系統(tǒng)中，建立非線性測(cè)量系統(tǒng)的綜合校正模型，以提高系統(tǒng)的測(cè)量精度。本文中利用具有