|
|||||
|
|
| FA优化BP神经网络的MEMS陀螺仪温度漂移补偿 | |
| 作者单位： | ;1.西安邮电大学自动化学院 |
| 摘 要： | 微电子机械系统(MEMS)陀螺仪输出易受环境温度的影响,产生温度漂移,测量精度降低,为解决这个问题,提出一种萤火虫算法(FA)优化BP神经网络的温度漂移补偿方法,在传统的BP神经网络中,存在易陷于局部极值的问题可能降低建模精度甚至导致建模失败,而此方法可以避免这个问题。首先在全温区(-40℃～+70℃)选取7个温度点进行测试,接下来采用该方法建立MEMS陀螺仪温度漂移模型并进行实际验证,验证结果表明该方法可以明显降低MEMS陀螺仪温度漂移,且相比于传统BP神经网络,其补偿效果也有较大幅度提升。 |
| 关 键 词： | 微电子机械系统(MEMS) 陀螺仪 萤火虫算法(FA) BP神经网络 温度漂移补偿 |
Temperature Drift Compensation of MEMS Gyroscope Based on FA-Optimized BP Neural Network |
|
| Abstract: | |
| Keywords: | |