神经网络逆系统测量理论及其应用研究

在基于传感器的信息获取中存在两类迫切需要解决的问题：一是对传感器测试系统的动态补偿和解耦；二是对不直接可测的关键变量的软测量。申请者认为此两类问题本质上都可以归结为构造系统的左逆系统的问题。基于这一思想并在前期研究工作的基础上，本项目将首先研究基于左逆系统的测量理论（包括可逆性条件、可逆性证明和逆系统结构等）；然后研究一维传感器的神经网络逆动态补偿方法和多维传感器的神经网络逆动态解耦方法；同时通过建立"内含传感器"、"内含传感器"逆等概念，研究不直接可测变量的神经网络逆软测量方法；最后完成机器人六维腕力传感器的动态补偿和解耦、红霉素发酵过程中菌丝浓度等关键变量的软测量、感应电机转子磁链的软测量的应用实践。本项目研究将为解决上述两类问题提供一种先进的原创性方法，并形成理论严格、应用方便的神经网络逆测量理论，为国际学术界和工程界做出贡献。