传感器模糊神经网络非线性误差补偿的研究

摘要

在测量系统中,传感器的非线性特性是测量系统误差的主要来源.要提高测量系统的精度,就必须进行误差补偿.设计了一个用模糊小脑神经网络实现的补偿环节.该补偿环节是一个用神经网络拟合的传感器逆特性,通过传感器的逆特性将传感器非线性特性改造成与实际物理过程相一致的不失真的线性特性,从而减小非线性误差.通过应用实验,验证了该方法的有效性.