一种新的基于SCM-ANFIS的加速度计温度建模与补偿方法

针对石英挠性加速度计因外界温度变化导致输出发生复杂漂移,而传统温度建模由于分别对零偏与标度因数建模补偿而造成重复误差的情况,提出了一种新的基于减法聚类(SCM)与自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的温度建模与补偿方法。首先,分析了石英挠性加速度计温度漂移机理,设计了多位置全温域实验,建立了一个整体温度补偿模型。其次,将多位 置全温域实验数据作为训练数据,建立了基于改进SCM与 AFNIS的组合温度漂移模型。最后利用实验数据进行模型适用性验证与加速度计温度漂移补偿。结果表明:该方法建模相比于单一方法建模准确度高,精度能提高1到2个数量级,经过该模型补偿后,加速度计温度漂移在全温域范围内能够保持在1μgn量级。