基于神经网络的多尺度多参数硅微陀螺仪研究.docx

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第29卷第8期

第29卷第8期2016年8月

Vol.29No.8Aug.2016

CHINESEJOURNALOFSENSORSANDACTUATORS

ANovelMethodofNeuralNetworkBasedonMulti-Scale

Multi-ParameterforSiliconMEMSGyroscope*

XUHan1，2，ZENGChao2*，HUANGQinghua2

（1.SchoolofElectronicandOpticalEngineering，NanjingUniversityofScienceandTechnology，Nanjing210094，China；

2.InstituteofElectronicEngineering，ChinaAcademyofEngineeringPhysics，MianyangSichuan621900，China）

Abstract：ThesiliconMEMS-Gyro’sdriftaffectprecisionofINSbecauseofmachiningtechnology.SoestimatedthedriftofsiliconMEMS-Gyrobecamethefocusofresearch.ItwasdifficulttobuildtheerrormodelofsiliconMEMS-Gyroaccurately，BecauseoftheprecisionofsiliconMEMS-Gyrowasaffectedbyalotoffactors，andarmingattheoutputofnon-stationarynonlinearcharacteristics.Inthethesis，stationarymulti-scaleandmulti-parameternonlinearestimatedthedriftofsiliconMEMS-Gyrowasproposedbaseontheimprovedwaveletneuralnetworkmethod.TheexperimentalresultsshowthattheprecisionoftheMEMS-Gyrohasbeenimprovedfrom1°/sto0.05°/sbythemethodofmulti-scaleandmulti-parameter.

Keywords：estimatedrift；MEMS-gyro；RBFneuralnetwork；waveletEEACC：7630doi：10.3969/j.issn.1004-1699.2016.08.006

基于神经网络的多尺度多参数硅微陀螺仪研究*

徐韩1，2，曾超2*，黄清华2

（1.南京理工大学电子工程与光电技术学院，南京210094；2.中国工程物理研究院电子工程研究所，四川绵阳621900）

摘要：由于硅微陀螺仪工艺加工导致漂移误差进而影响INS测量精度，所以硅微陀螺仪的漂移估计成为研究的重点。硅微陀螺仪精度受多种因素的影响，因此很难对非平稳非线性输出硅微陀建立准确的误差模型。提出一种的基于小波神经网络的多尺度和多参数非线性估计改进硅微陀螺仪的漂移估计。实验结果表明，在通过本文介绍基于神经网络的多尺度多参数校准后硅微陀螺仪精度从1°/s到0.05°/s。

关键词：偏移估计；MEMS陀螺仪；神经网络；小波分析

中图分类号：TP212.9文献标识码：A文章编号：1004-1699（2016）08-1160-05

Predecessorshavedonealotofresearchwork

withGyrodriftprediction，WaveletneuralnetworkforfiberopticgyroscopedriftforecastingwasproposedbyRashadSin2004，usingthegyrooutputvalueafterwaveletanalysisasthetarget