提出了一种基于Wiener神经网络逆系统的动态补偿方法,并将其应用于红外温度传感器的动态特性优化中.首先,将非线性动态补偿器描述成线性动态子环节串接非线性静态增益--Wiener模型的形式;再设计一种新型的Wiener神经网络结构,使其权值与Wiener模型参数相对应;推导网络迭代算法,同时对Wiener模型中的线性动态环节和非线性静态增益进行优化;最后,收敛的网络权值即为动态补偿器的实际参数.用动态标定数据进行实验的结果表明,经该模型的补偿,红外温度传感器达到稳态的时间由26 ms缩短为7 ms,动态特性明显得到了改善.