温度测控系统的非线性动态补偿研究

在温度测控系统中,对于温度传感器在测量时存在较大非线性动态偏移误差,提出基于参考模型的利用扩展卡尔曼滤波算法设计温度传感器的动态补偿的方法。用扩展卡尔曼滤波进行补偿器的参数辨识,从而得到比较精确的补偿器,因此温度传感器的动态偏移误差得到自动补偿。用扩展卡尔曼滤波算法对补偿过程中放大的噪声进行滤波,从而得到较好的补偿结果。

基于神经网络的非线性预测在恒温系统中的应用

针对恒温系统的非线性、大延时等特点,提出了基于RBF神经网络的恒温系统的预测模型,采用非线性预测控制、引入模型误差项和改进后的PI控制器,并且在Matlab7.2/Simulink这个平台下构建了整个系统的仿真模型。仿真结果表明:所建立的模型系统具有良好的动静态性能且增强了系统的抗干扰性。