基于逆向学习的距离和位置的传感器模型Ξ.PDF

( ) 第 2 卷第 1 期 南京师范大学学报 工程技术版 Vol. 2 No. 1 ( ) 2002 年 JOURNAL OF NANJ IN G NORMAL UN IV ERSIT Y EN GIN EERIN G AND TECHNOLO GY 2002 基于逆向学习的距离和位置的传感器模型 刘　清 (南京师范大学数学与计算机科学系 ,210097 ,南京) [摘要] 　提出了一种通过逆向学习得到非线性传感器系统逆模型的方法 ,该模型对应一个由传感器输入样本点和希望输 出值组成的线性表,再由该逆模型结合查表和插值的方法反演出测量点的位置. 该方法可以有效地校正传感器的非线性 ,提 高测量系统的精度. [ 关键词] 　非线性 ,逆向学习 ,反演 ,线性表 ,插值 ,误差 [ 中图分类号] TP18 ; 　[文献标识码]A ; 　[文章编号] 1672 - 1292(2002) 01 - 0001 - 04 1 　问题提出 在检测仪表和测量系统中 ,对距离和位置的测量 ,一般使用传感器测得到被测对象的距离和位置 , ( 再将该物理量送到传感器接口 ,接口输出的电信号的幅度与被测对象的距离和位置相对应 传感器和接 ) ( ) 口合称为传感器系统 . 该电信号被送到处理器 计算机 中加以处理 ,得到具体距离和位置. 这几部分组 合为一个距离和位置测量系统 ,如图 1 所示. 处理器 接口 传感器 测量对象 传感器系统 图 1 　传感器系统原理图 在系统中 ,处理器的主要作用是控制 A/ D 转换器对电信号进行 A/ D 采样 ,并将采样的值转换成测 ( 量对象的距离或位置. 目前,大多数转换算法是将传感器系统看成一个线性系统 考虑单输入单输出系 统 SISO) ,可表示为 : y = f ( x) = k ×x + a 其中 y 表示传感器系统输出; x 表示传感器系统输入; k 是转换率; 而 a 是零点偏移量. 转换算法的作用 是根据 y 求得 x . 　x = f - 1 ( y) = F ( y) = ( y - a) / k 但是实际使用的传感器一般都是非线性的 ,特别是在传感器的两端. 所以这种转换算法只适用于测 ( ) 量精度要求不高或只使用传感器传输特性的一段 该段的非线性较小 的测量系统. 而对测量精度高和 ( ) 范围宽的系统 ,只能采用其它方法 ,即将 F ·看成一个非线性系统模型. 对非线性 SISO 系统的处理当 ( )