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针对微电子机械系统(MEMS)陀螺温度变化影响其零偏误差的问题,提出了一种基于粒子群优化(PSO)和径向基函数(RBF)神经网络的陀螺零偏补偿方法.通过RBF神经网络对预处理后的陀螺零偏的温度误差建立模型,用PSO 搜索RBF神经网络的最优参数来提高其泛化能力后,将PSO-RBF神经网络最优参数用于补偿陀螺零偏.实验结果证明了该算法的有效性,经PSO-RBF神经网络算法补偿后,MEMS陀螺零偏的最大误差从0.046(°)/s减小到0.003 4(°)/s,标准差从0.042 7(°)/s减小到0.001 3(°)/s,有效提升了陀螺的零偏稳定性. 相似文献
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温度漂移是影响光纤陀螺精度的重要因素之一。在对光纤陀螺温度漂移特性进行实验分析的基础上,对零偏温度漂移进行了多项式拟合补偿。为了解决传统曲面拟合方法无法精确描述标度因数温度漂移与温度、转速之间的关系导致其补偿精度低的问题,提出了一种基于自适应网络模糊推理的光纤陀螺温度漂移补偿新方法。该方法基于模糊逻辑,结合最小二乘和误差反向传播混合算法,设计了自适应网络模糊推理系统,从而有效提高了光纤陀螺温度漂移补偿精度。实验结果表明,在-30~60 ℃温度范围和-165~165 ()/s 载体角速率范围,应用新方法对光纤陀螺温度漂移进行补偿,得到的训练误差均方根不超过0.003 ()/s,预测误差均方根不超过0.005 ()/s。 相似文献
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石英称重传感温度漂移抑制的软件方法 总被引:2,自引:0,他引:2
石英称重传感器的输出信号中的温度漂移噪声是一阶或一阶以上连续的,而称重激励信号的变化是离散的。基于这两个显然不同的信号特征,本文作者提出了一种应用石英谐振称重传感器自身输出频率采样的差分值消除温度漂移造成的传感误差的方法,不采用任何其他的温度补偿元件和电路。这种方法还可以同时消除由于其他各种因素所产生的连续漂移噪声,噪声抑制精度可以由采样时间间隔确定。文中详细分析了差分方法抑制漂移噪声的原理,给出了相应的处理算法和在石英谐振称重传感器中应用和实验结果数据。 相似文献
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温度漂移是影响光纤陀螺精度的主要因素之一,温度漂移建模和补偿是消除和减小温度漂移的有效方法。首先分析了影响光纤陀螺温度漂移的关键因素,同时进行了光纤陀螺温度漂移测试实验。然后采用泛化能力较神经网络更好的支持向量机对光纤陀螺温度漂移进行回归、建模,其中支持向量机的核函数采用了具有更好数据集适应性的径向基核函数。为了提高支持向量机的建模精度,引入人工鱼群算法对支持向量机的核心参数C(惩罚系数)和核函数的参数进行寻优。最后,使用实际的光纤陀螺温度漂移数据对提出的补偿方法进行实验验证,结果表明采用该方法补偿后的剩余光纤陀螺误差较采用线性回归方法减小了四五个数量级。 相似文献
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压力传感器是一种常用的传感元件,由于其自身的非线性和外界测量条件的影响,传感器的输出特性大都为非线性,故存在多种误差因素。这些误差因素通常同时存在,但以温度的影响最为明显,所以对传感器的温度补偿也就尤为重要。本文结合目前应用比较普遍的各种温度补偿方法,通过编制程序,对压力传感器的输出非线性作了补偿。结果表明,基于最小二乘法的温度补偿方法简单,速度快,但是精度一般,应用BP神经网络补偿的效果好,但是算法复杂。 相似文献