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| 基于PSO-BP神经网络的MEMS加速度计温度补偿 | |
| 作者单位： | ;1.苏州大学微纳传感技术研究中心 |
| 摘 要： | 针对扭摆式硅微加速度计的温漂问题,在对比分析不同算法补偿效果的基础上,提出了基于自适应权重粒子群优化(PSO)算法优化反向传播(BP)神经网络温度补偿方法,同时借鉴传统遗传算法中的变异思想,在PSO算法中引入变异操作,克服了BP神经网络易陷入局部极值缺陷,且温度补偿精度相对其他算法更具有全局性,达到了高精度实时温度补偿效果。测试结果表明:补偿后的标度因数温度系数、全温零偏极差和非线性分别由141×10~(-6)/℃,109. 111 mgn和2223×10~(-6)减小为13. 22×10~(-6)/℃,9. 941 mgn和294×10~(-6),验证了提出方法的优越性和实用性。 |
| 关 键 词： | 微机电系统加速度计 粒子群优化算法 反向传播神经网络 温度补偿 |
MEMS accelerometer temperature compensation based on PSO-BP neural network |
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| Keywords: | |