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提出了一种基于递归神经网络的热电偶测温滞后的动态补偿方法,利用神经网络良好的非线性映射能力,建立传感器的动态逆模型,实现对传感器的动态补偿。实验结果表明:检测信号经过动态补偿后,能够克服传感器的测量滞后,达到稳态的时间从补偿前的26 s缩短到大约5 s,传感器的动态性能得到较大的提高。
基于递归神经网络的热电偶测温滞后的动态补偿
【摘 要】
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提出了一种基于递归神经网络的热电偶测温滞后的动态补偿方法,利用神经网络良好的非线性映射能力,建立传感器的动态逆模型,实现对传感器的动态补偿。实验结果表明:检测信号经过动态补偿后,能够克服传感器的测量滞后,达到稳态的时间从补偿前的26 s缩短到大约5 s,传感器的动态性能得到较大的提高。
【机 构】
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江西师范大学物理与通信电子学院
【出 处】
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传感器与微系统
【发表日期】
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2006年11期
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