基于Hammerstein模型对传感器进行建模，可以将其分解为非线性和线性环节，设计完非线性补偿器之后，带入到实验数据，验证补偿效果...

资 源 简 介

基于Hammerstein模型对传感器进行建模，可以将其分解为非线性和线性环节，设计完非线性补偿器之后，带入到实验数据，验证补偿效果...

详 情 说 明

Hammerstein模型是一种经典的块结构非线性系统建模方法，特别适用于传感器这类具有明显非线性特性的设备。该模型将系统分解为静态非线性环节和动态线性环节的级联结构，这种分离特性使得建模过程更具可解释性。

在传感器建模应用中，首先需要通过实验数据辨识出非线性环节的特性曲线，常见方法包括多项式拟合或神经网络逼近。完成非线性特性提取后，可设计对应的非线性补偿器（如逆函数补偿），此时系统等效为线性动态环节。线性部分通常采用ARX、状态空间等模型描述，通过最小二乘等算法完成参数辨识。

补偿效果验证阶段需注意：1）测试数据应独立于建模数据集；2）需对比补偿前后的输出误差指标（如RMSE）；3）在实际系统中要验证阶跃响应、频率响应等动态特性改善。这种分步建模方法既能保留物理意义，又便于针对特定环节进行优化调整。