教育部留学回国人员科研启动基金(BAQQ24403602)
- 作品数：6 被引量：40H指数：3
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- 基于B样条递推最小二乘的温度传感器非线性校正被引量：10
- 2008年
- 提出一种基于B样条递推最小二乘的温度传感器非线性校正方法。利用具有低阶光滑特性的B样条函数进行逆向建模,有效地提高了校正精度;考虑到在线应用的实际需求,采用易于微处理器实现的递推最小二乘估计控制参数。分别对铂电阻和热电偶温度传感器进行了非线性校正,表明所提出的非线性校正方法具有样本点少、校正精度高、简单实用等优点,符合传感器向智能化、灵巧化方向发展的需求。
- 魏国王昕雷苗孙圣和
- 关键词：温度传感器非线性校正B样条递推最小二乘
- 基于支持向量回归的三元溶液浓度重构算法研究被引量：3
- 2008年
- 由氯化钠、蔗糖组成的三元水溶液在食品渗透脱水过程中有着广泛的应用.本文采用一种新颖的多功能传感器,在线敏感三元溶液的超声波传输速度、电导率以及温度三个参量.基于获取的三个可测参量,本文重点研究利用支持向量回归方法实现多功能传感器信号重构,同时获得三元溶液中各成分的浓度估计值.支持向量机是基于结构风险最小化准则的新型机器学习方法,适用于小样本标定数据情况,可有效抑制过拟合问题并改善泛化性能.实验结果显示测试数据集氯化钠浓度和蔗糖浓度的平均绝对误差分别为0.00615 mol/kg和0.00369 mol/kg,表明所提出的重构算法具有较高的可靠性和准确度,验证了方法的有效性.
- 魏国刘昕孙金玮孙圣和
- 关键词：支持向量回归多功能传感器信号重构
- 有理B样条函数在传感器线性化中的应用被引量：1
- 2011年
- 提出一种基于有理B样条函数的传感器线性化方法。B样条函数具有良好的光滑性及逼近性,而非均匀有理B样条进一步引入权因子以及函数节点的非均匀化,使得每个控制点对整个曲线的影响更加灵活,曲线的连接、光滑更容易实现。因此,非均匀有理B样条能够保证建模精度,适用于传感器建模以实现线性化。详细介绍了基于非均匀有理B样条的传感器线性化方法,利用实际传感器输入/输出数据进行了实验研究,并与神经网络方法做了比对。理论和实验结果表明提出的方法在传感器的线性化应用中具有计算简便,校正精度高的优点。
- 魏国姚惠元
- 关键词：传感器线性化
- 基于B样条递推最小二乘的非线性MISO传感器系统建模方法被引量：11
- 2009年
- 提出了基于B样条递推最小二乘的非线性MISO传感器系统建模方法。B样条函数良好的逼近性能保证了建模精度; B样条基函数的递推定义及最小二乘的无矩阵求逆递推使建模简单易行;当数据呈矩形网格分布时,运用降维处理降低了计算复杂度。理论分析、仿真及实际传感器数据处理结果表明,B样条递推最小二乘方法能够有效地提高非线性MISO传感器系统建模的精度、稳定性以及运算效率。方法易于在微处理器上实现,适合在线建模应用。
- 魏国刘剑雷苗孙圣和
- 关键词：B样条递推最小二乘
- 基于LS-SVM的非线性多功能传感器信号重构方法研究被引量：13
- 2008年
- 提出了基于最小二乘支持向量机(Least squares support vector machine,LS-SVM)的非线性多功能传感器信号重构方法.不同于通常采用的经验风险最小化重构方法,支持向量机(Support vector machine,SVM)是基于结构风险最小化准则的新型机器学习方法,适用于小样本标定数据情况,可有效抑制过拟合问题并改善泛化性能.在SVM基础上,LS-SVM将不等式约束转化为等式约束,极大地简化了二次规划问题的求解.研究中通过L-折交叉验证实现调整参数优化,在两种非线性情况下对多功能传感器的输入信号进行了重构,实验结果显示重构精度分别达到0.154%和1.146%,表明提出的LS-SVM重构方法具有高可靠性和稳定性,验证了方法的有效性.
- 魏国刘剑孙金玮孙圣和
- 关键词：多功能传感器信号重构最小二乘支持向量机
- 基于扩展卡尔曼滤波的超声波渡越时间估计被引量：3
- 2011年
- 提出了一种基于扩展卡尔曼滤波的、适用于双回波重叠情况的超声波渡越时间估计方法。利用现有的单回波包络的经验模型,推导出了对应于双重叠回波包络的理论模型,并利用扩展卡尔曼滤波对其进行参数估计,以达到精确估计渡越时间的目的。由于两个回波的时间差和相位差对回波包络形状影响较大,因此对不同时间差和相位差条件均进行了仿真实验。实验结果表明:本方法能够准确地估计两个回波的渡越时间,并具有较高的抑制噪声能力。
- 魏国王昕孙金玮
- 关键词：信息处理技术超声波渡越时间扩展卡尔曼滤波参数估计噪声抑制
