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公开(公告)号:CN112880705A
公开(公告)日:2021-06-01
申请号:CN202110087965.9
申请日:2021-01-22
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G01C25/00
Abstract: 本发明请求保护一种基于粒子群优化径向基神经网络的MEMS陀螺仪温度补偿方法,包括以下步骤:①采集MEMS陀螺仪在‑45°到+60°温度范围内的原始数据,建立温度模型。②根据温度模型,将温度和温度变化率作为RBF神经网络的输入层参数,输出层参数为陀螺的输出数据,并对网络进行初始化。③将每一个RBF神经网络看作粒子群中的一个粒子,通过迭代更新每个粒子的位置和速度,从而得到个体最优和全局最优粒子。④将全局最优粒子中的三个参数向量作为RBF神经网络的参数进行网络训练。⑤将陀螺输出与网络训练后的输出相减即可获得补偿后的陀螺零偏值。本发明提高了MEMS陀螺仪的测量精度和输出稳定性。
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公开(公告)号:CN112880705B
公开(公告)日:2023-09-26
申请号:CN202110087965.9
申请日:2021-01-22
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G01C25/00
Abstract: 本发明请求保护一种基于粒子群优化径向基神经网络的MEMS陀螺仪温度补偿方法,包括以下步骤:①采集MEMS陀螺仪在‑45°到+60°温度范围内的原始数据,建立温度模型。②根据温度模型,将温度和温度变化率作为RBF神经网络的输入层参数,输出层参数为陀螺的输出数据,并对网络进行初始化。③将每一个RBF神经网络看作粒子群中的一个粒子,通过迭代更新每个粒子的位置和速度,从而得到个体最优和全局最优粒子。④将全局最优粒子中的三个参数向量作为RBF神经网络的参数进行网络训练。⑤将陀螺输出与网络训练后的输出相减即可获得补偿后的陀螺零偏值。本发明提高了MEMS陀螺仪的测量精度和输出稳定性。
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