基于小波包-神经网络的MEMS加速度计零漂补偿

发布时间：2017-10-29 04:29

  本文关键词：基于小波包-神经网络的MEMS加速度计零漂补偿

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【摘要】：针对微机电系统(MEMS)加速度计零位漂移大的问题,研究了一种基于Birgé-Massert(BM)阈值小波包降噪的广义回归神经网络对MEMS加速度计零位漂移进行非线性抑制的新方法。该方法首先利用BM阈值小波包滤除零位漂移中的噪声,然后利用广义回归网络对非线性数据的无限逼近原理,来建立MEMS加速度计的零漂模型。将实测数据代入模型,计算结果表明,经过该模型补偿后的零漂输出结果同未经补偿、最小二乘拟合补偿、未经滤波建模补偿相比,均值分别减小97.4%、67.8%、67.8%,均方差分别减小87.4%、87.5%、90.9%;利用训练后的模型进行实时补偿延迟时间为10-5 s。分析结果证明了基于BM阈值小波包降噪滤波技术的广义回归网络组合模型的有效性和合理性。
【作者单位】： 重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室;重庆邮电大学光电信息感测与传感技术重庆市重点实验室;中国电子科技集团公司第26研究所;
【关键词】： 微机电系统(MEMS)加速度计 小波包 广义回归网络 非线性建模 零位漂移
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51175535)
【分类号】：TH824.4
【正文快照】： 2.重庆邮电大学光电信息感测与传感技术重庆市重点实验室,重庆400065;3.中国电子科技集团公司第26研究所,重庆400060)0引言加速度计和陀螺仪是惯性导航系统中两大核心传感器[1-2]。随着智能交通工具、工业自动化及消费电子[3]等民用领域对低成本、高可靠性惯性导航系统需求的

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本文编号：1111440