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在前期工作中,提出了基于"内含传感器"的逆软测量方法,其中逆软仪表的构造仅仅是基于直接可测的状态来实现的。对该方法进行了拓展,首先将用于构造逆软仪表的直接可测量由直接可测的状态拓展为函数变量,然后对逆软仪表的建模算法进行了改进。这种拓展和改进不仅增加了逆软仪表构造成功的可能性,而且可以降低构造逆软仪表所需的直接可测量的导数的阶数,便于工程实现和应用。另外,采用神经网络来逼近理论上存在的逆软仪表,并得到了神经网络逆软仪表,从而解决了解析逆软仪表难以实现的工程应用瓶颈。最后将神经网络逆软仪表应用于生物浸