Нейросетевые модели и алгоритмы восстановления сигналов динамических измерительных систем

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
1 АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР СПОСОБОВ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ ДИНАМИЧЕСКИХ ИЗМЕРЕНИЙ
1.1 Аналитический обзор методов динамических измерений
1.2 Аналитический обзор методов нейросетевого управления
1.3 Выводы
2 КОРРЕКЦИЯ СОСТАВЛЯЮЩЕЙ ДИНАМИЧЕСКОЙ ПОГРЕШНОСТИ ИЗМЕРЕНИЙ, ОБУСЛОВЛЕННОЙ ИНЕРЦИОННОСТЬЮ
ПЕРВИЧНОГО ИЗМЕРИТЕЛЬНОГО ПРЕОБРАЗОВАТЕЛЯ
2.1 Динамическая модель первичного измерительного преобразователя
2.1.1 Нейросетевая динамическая модель датчика
2.1.2 Критерий и схема обучения нейросетевой модели датчика
2.1.3 Формирование последовательностей для обучения
нейросетевой модели датчика
2.1.4 Результаты цифрового моделирования
2.2 Нейросетевая динамическая модель измерительной системы
с инверсной моделью датчика в виде секции произвольного порядка
2.2.1 Критерий и схема обучения нейросетевой инверсной модели датчика
2.2.2 Формирование последовательностей для обучения
нейросетевой инверсной модели датчика
2.2.3 Алгоритм коррекции динамической погрешности измерений, обусловленной инерционностью датчика
2.2.4 Результаты цифрового моделирования
2.3 Нейросетевая динамическая модель измерительной системы
с инверсной моделью датчика в виде последовательных секций
первого и второго порядка
2.3.1 Формирование последовательных секций на основе
каскадного представления структуры датчика
2.3.2 Схема реализации нейросетевой инверсной модели датчика
2.3.3 Алгоритм коррекции динамической погрешности измерений, обусловленной инерционностью датчика
2.3.4 Результаты цифрового моделирования
2.4 Нейросетевая динамическая модель измерительной системы
с инверсной моделью датчика в виде корректирующего фильтра и последовательных секций первого порядка
2.4.1 Формирование последовательных секций на основе передаточной функции корректирующего фильтра
2.4.2 Схема реализации нейросетевой инверсной модели датчика
2.4.3 Алгоритм коррекции динамической погрешности измерений, обусловленной инерционностью датчика
2.4.4 Результаты цифрового моделирования
2.5 Выводы
3 КОРРЕКЦИЯ СОСТАВЛЯЮЩЕЙ ДИНАМИЧЕСКОЙ ПОГРЕШНОСТИ ИЗМЕРЕНИЙ, ОБУСЛОВЛЕННОЙ ИНЕРЦИОННОСТЬЮ ПЕРВИЧНОГО ИЗМЕРИТЕЛЬНОГО ПРЕОБРАЗОВАТЕЛЯ И АДДИТИВНЫМИ ШУМАМИ, ПРИСУТСТВУЮЩИМИ НА ЕГО ВЫХОДЕ
3.1 Нейросетевая динамическая модель измерительной системы в виде последовательных рекурсивных секций
с фильтрацией восстанавливаемого сигнала
3.1.1 Структурная схема рекурсивной секции
с фильтрацией восстанавливаемого сигнала
3.1.2 Схема обучения рекурсивной секции
с фильтрацией восстанавливаемого сигнала
3.1.3 Результаты цифрового моделирования
3.2 Нейросетевая динамическая модель измерительной системы в виде последовательных нерекурсивных секций с фильтрацией восстанавливаемого сигнала
3.2.1 Структурная схема нерекурсивной секции
с фильтрацией восстанавливаемого сигнала
3.2.2 Схема обучения нерекурсивной секции
с фильтрацией восстанавливаемого сигнала
3.2.3 Алгоритм коррекции динамической погрешности измерений, обусловленной инерционностью датчика и аддитивной
шумовой составляющей его выходного сигнала
3.2.4 Результаты цифрового моделирования
3.3 Выводы
4 ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ ДИНАМИЧЕСКОГО ИЗМЕРЕНИЯ ТЕМПЕРАТУРЫ
4.1 Системы динамического измерения температур
4.2 Описание экспериментальной установки для получения переходной характеристики термоэлектрического преобразователя
4.2.1 Схема экспериментальной установки
4.2.2 Основные элементы экспериментальной установки
4.2.3 Описание хода эксперимента
4.3 Обработка экспериментальных данных
4.3.1 Идентификация параметров термопреобразователя
4.3.2 Нейросетевая инверсная модель термопреобразователя
4.3.3 Результаты обработки данных нагрева термопреобразователя
4.4 Выводы
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
ЛИТЕРАТУРА