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基于粒子群优化径向基神经网络的MEMS陀螺仪温度补偿方法

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本发明请求保护一种基于粒子群优化径向基神经网络的MEMS陀螺仪温度补偿方法，包括以下步骤：①采集MEMS陀螺仪在‑45°到+60°温度范围内的原始数据，建立温度模型。②根据温度模型，将温度和温度变化率作为RBF神经网络的输入层参数，输出层参数为陀螺的输出数据，并对网络进行初始化。③将每一个RBF神经网络看作粒子群中的一个粒子，通过迭代更新每个粒子的位置和速度，从而得到个体最优和全局最优粒子。④将全局最优粒子中的三个参数向量作为RBF神经网络的参数进行网络训练。⑤将陀螺输出与网络训练后的输出相减即可获得补偿后的陀螺零偏值。本发明提高了MEMS陀螺仪的测量精度和输出稳定性。

著录项

公开/公告号CN112880705A

专利类型发明专利
公开/公告日2021-06-01

原文格式PDF
申请/专利权人重庆邮电大学;
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申请/专利号CN202110087965.9
发明设计人刘宇;秦小娟;路永乐;邓义廷;王汶新;
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申请日2021-01-22
分类号G01C25/00(20060101);
代理机构50102 重庆市恒信知识产权代理有限公司;
代理人陈栋梁
地址 400065 重庆市南岸区南山街道崇文路2号
入库时间 2023-06-19 11:13:06

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法律状态公告日

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法律状态
2023-09-26

授权

发明专利权授予

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