基于混合遗传算法的浓度传感器的非线性估计和动态标定

摘要：

本文针对最小二乘法、分段线性化、神经网络等拟合方法的不足,提出解决浓度传感器输出特性拟合和在线标定问题的混合遗传算法,实验验证了其有效性.当环境条件发生变化时,只要测量几组数据对,该方法可自动重新训练网络,获得新的多项式系数,实现浓度传感器的在线动态标定.

关键词：浓度传感器、混合遗传算法、非线性估计、动态标定

分类号：TP2(自动化技术及设备)

资助基金：安徽省自然科学基金03042309

在线出版日期：2006-10-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：44-47