基于Kalman滤波和神经网络的MEMS陀螺温度漂移补偿

郭宏伟; 侯宏录; 李光耀

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基于Kalman滤波和神经网络的MEMS陀螺温度漂移补偿

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cqvip:MEMS陀螺温度漂移严重影响系统的测量精度。传统的BP神经网络建模补偿容易使权值和阈值陷入局部极小值,导致网络训练失败。陀螺输出信号中的高频噪声也会影响模型精度。针对上述问题,该文提出一种Kalman滤波结合粒子群算法(PSO)优化BP神经网络的MEMS陀螺温度漂移补偿方法。首先对陀螺进行了温度漂移测试实验,然后采用Kalman滤波对实验数据进行降噪,最后建立陀螺温度漂移模型,从而实现温度漂移的补偿。实验结果表明,采用该方法补偿后MEMS陀螺在不同温度下的输出方差降低了65.09%,与传统的BP神经网络相比补偿精度明显提高。

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来源
《自动化与仪表》 |2020年第1期|1-49|共5页
作者
郭宏伟; 侯宏录; 李光耀;
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作者单位

西安工业大学光电工程学院西安710000;

陕西华燕航空仪表有限公司西安710000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类光学计量仪器;角速度陀螺仪;
关键词
温度漂移补偿; Kalman滤波; 粒子群算法; BP神经网络; MEMS陀螺;

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