基于神經網絡的微硅陀螺輸出補償系統(tǒng)研究.pdf

1、近年來,基于MEMS(Micro-Electro-Mechanical System微電子機械系統(tǒng))的微慣性傳感器受到了廣泛重視,其中以硅微機械慣性儀表最為引人注目.雖然發(fā)展了很多年,但是微硅陀螺的精度還不是很高.國內外許多人員都一直致力于如何改善微硅陀螺的性能,取得了許多成果.人工神經網絡是一種試圖效仿生物神經系統(tǒng)處理信息的新型計算模型,它在理論上具有以任意精度逼近非線性函數的能力.國內外已經有許多專家學者成功地將人工神經網絡應用于傳

2、感器領域.本文中利用其高度非線性描述能力,實現對微硅陀螺輸出信號的處理.本文首先分析、選定課題的實現方案,采集了神經網絡仿真所需要的微硅陀螺和光纖陀螺輸出值的樣本數據,討論了無反饋神經網絡濾波器、帶反饋神經網絡濾波器以及時延RBF網絡對于微硅陀螺信號的補償效果.實驗結果表明,采用前面兩種結構的神經網絡濾波器是可以實現類似濾波器的功能,能夠提高傳感器的精度,并且找到了一組較為合適的網絡結構參數;但是時延RBF網絡并不能達到濾波效果.本文還