基于遗传算法的传感器动态特性改善方法.pdf

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1、第26卷第9期传感技术学报Vol_26No．92013年9月CHINESEJOURNAIOFSENSORSANDACTUATORSSep．2013AMethodtoImprovetheDynamicCharacteristicsoftheSensorBasedonGene：icAlgorithmsLIUYijiang，MENGLira'，ZHANGZhijie'(1．NationalKeyLaboratoryforElectronicMeasurementTechnology，NorthUniversityofChina，Taiyuan030051，China；2．Science

2、andTechnologyonElectronicTestandMeasurementLaboratory，NorthUniversityofChina，Taiyuan030051，China)Abstract：rhedynamiccharacteristicsofsomesensorscannotmeettherequirementsinthedynamicmeasurement．Inordertoimprovethedynamiccharacteristicsofthesensoranimprovedauto—regressivemodelisproposed．Gradien

3、tdescentmethodandgeneticalgorithmareusedtooptimizetheparametersofthemode1．Thedynamicchar—acteristicsofthesensorsareimprovedbybuildingtheinversemodelofthesensor．Thedynamiccharacteristicsofthewristforeesensorareimprovedandthetimedomainandfrequencydomaincharacteristicsofthesensorareanalyzedbefor

4、eandafterimprovement．Thedynamiccharacteristicsofthesixth．ordersystemareimprovedontheMATLABplatfoFin．TheexperimentsshowthatthedynamiccharacteristiesoftheCY．YD一205piezoelectricsensorwhichareimprovedarebetterthantheleastsquaresmethod．Keywords：sensor；dynamiccharacteristics；auto—regressivemodel；ge

5、neticalgorithms；MATLABEEACC：7230；0260doi：10．3969／j．issn．1004—1699．2013．09．014基于遗传算法的传感器动态特性改善方法冰刘一江，孟立凡，张志杰。，(1．中北大学电子测试技术重点实验室，太原030051；2．中北大学仪器科学与动态测试教育部重点实验室，太原030051)摘要：在动态测试中一些传感器的动态特性不能满足测试需求。为了改善传感器的动态特性提出了一种改进自回归模型，采用梯度下降法和遗传算法对其参数进行优化，通过对传感器进行逆建模来实现对传感器动态特性的改善。对腕力传感器的动态特性进行了改善并分析了传感器

6、改善前后的时域和频域特性。在MATLAB平台对6阶系统的动态特性进行了改善。实验结果表明对CY—YD一205压电传感器动态特性的改善效果要比最小二乘法好。关键词：传感器；动态特性；自回归模型；遗传算法；MATLAB中图分类号：TP212．6文献标识码：A文章编号：1004—1699(2013)09—1248—06在工程实践中有时需要知道某些参数的动态变1动态特性改进方法描述化过程，传感器的动态特性是决定能否测得准瞬态变化信号的一个重要指标。_l但是传感器的动态在系统工作之前需要用已知的带宽要大于传感特性有时不能满足动态测量的需求，因此设计一种器的谐振频率的信号去激励传感器。因为这

7、样可以改善传感器动态特性的装置意义重大。l6。。近年来将传感器的动态特性全部都激发出来，才能进一步神经网络法、PSO等智能算法在改善传感器动态特对传感器的动态特性进行改善。对于压电传感器可性方面应用较多，也取得了一定的成效。本文以用激波管产生的准阶跃信号将传感器的动态特性在自回归模型的线性系统的基础上对模型进行了改激发。改善过程如图1所示。进，并采用梯度下降法和遗传算法相结合的方法来ff厂、f优化改进模型的参数。并和以最小二乘法优化自回已知激励传感器输出还原被归模型参数的方法以及