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《基于支持向量機(jī)的MEMS陀螺儀隨機(jī)漂移補(bǔ)償.pdf》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫。
1、第25卷第8期傳感技術(shù)學(xué)報(bào)Vo1．25No．82012年8月CHINESEJOURNALOFSENSORSANDACTUATORSAug．2012RandomDriftCompensationofMEMSGyroscopeBasedonSupportVectorMachineLIZemin，DUANFengyang，MAJiazhi(AeronauticControlandEngineeringDepartment，AviationUniversityofAirForce，Changchun130022，China)Abstract：Suppo~vectormac
2、hinehasbeenappliedtothecompensationofMEMSgyroscoperandomdrifttoovercomethedisadvantagesoftraditionalmethods．Thesupportvectormachinepredictionmodelisestablishedfirstlyinordertotrainandtestthemodel，thenembeddingthescalargyroscoperandomdrifttimeseriestoanassistantphasespacebythetechnolog
3、yofphaseconstruction．Thebestparametersofcorefunctionandpredictionmodelaregetbyusingtheoptimizationalgorithm．Boththetrainandtestresultsshowthatthismethodcanpredictthegyroscoperandomdriftwel1．ItisaneffectivecompensationmethodtoMEMSgyroscoperandomdrift．Keywords：MEMSgyroscope；randomdrift；
4、suppoavectormachine；phaseconstructionEEACC：7630doi：10．3969／j．issn．1004-1699．2012．08．013基于支持向量機(jī)的MEMS陀螺儀隨機(jī)漂移補(bǔ)償冰李澤民，段鳳陽，馬佳智(空軍航空大學(xué)航空控制工程系，長(zhǎng)春130022)摘要：針對(duì)傳統(tǒng)方法的不足，將支持向量機(jī)應(yīng)用于MEMS陀螺儀隨機(jī)漂移的補(bǔ)償。建立了支持向量機(jī)預(yù)測(cè)模型，通過相空間重構(gòu)技術(shù)，將標(biāo)量的隨機(jī)漂移時(shí)間序列嵌入到一個(gè)輔助的相空間中進(jìn)行模型的訓(xùn)練和測(cè)試，并使用最優(yōu)化算法得到了核函數(shù)和預(yù)測(cè)模型的各項(xiàng)參數(shù)。訓(xùn)練和預(yù)測(cè)結(jié)果均表明，該方法具有很好的預(yù)測(cè)
5、效果，是一種有效的MEMS陀螺儀隨機(jī)漂移補(bǔ)償方法。關(guān)鍵詞：MEMS陀螺儀；隨機(jī)漂移；支持向量機(jī)；相空間重構(gòu)中圖分類號(hào)：V241．5文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1004—1699(2012)08—1084—04隨著微電子技術(shù)和集成電路技術(shù)的發(fā)展。采用性、正態(tài)性和獨(dú)立性特征，極大的限制了模型的使用微機(jī)電系統(tǒng)(MEMS)技術(shù)的慣性傳感器以其體積范圍和預(yù)測(cè)精度。另一類是以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的人小、質(zhì)量輕、成本低、產(chǎn)品可靠性高等優(yōu)異特性，被廣工智能算法]。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很好的非線性逼近泛應(yīng)用于汽車、航空、航天和武器制導(dǎo)等軍民領(lǐng)能力．但神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程遵循的是經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)最小域[1]。由于
6、受自身結(jié)構(gòu)缺陷和加工工藝的限制，化準(zhǔn)則，存在著過擬合現(xiàn)象．導(dǎo)致算法的泛化性能MEMS陀螺儀存在較大的漂移，尤其是其中的隨機(jī)差，并且訓(xùn)練過程受局部極小點(diǎn)的困擾?；诮y(tǒng)計(jì)漂移，具有隨機(jī)性、非線性、非平穩(wěn)和弱時(shí)變特性，已學(xué)習(xí)理論l6]的支持向量機(jī)SVM(SupportVector成為制約MEMS陀螺儀向高精度領(lǐng)域應(yīng)用的主要Machine)方法，其訓(xùn)練過程遵循的是結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小因素，必須建立有效的誤差模型對(duì)其進(jìn)行預(yù)測(cè)和化原則，不易發(fā)生局部最優(yōu)及過擬合現(xiàn)象，能夠很好補(bǔ)償。的克服神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的上述缺陷，非常適合非線性的隨目前常用的陀螺儀隨機(jī)漂移預(yù)測(cè)方法主要有兩機(jī)序列動(dòng)態(tài)建模。類：一
7、類是以傳統(tǒng)時(shí)間序列分析法為代表的統(tǒng)計(jì)建本文通過對(duì)隨機(jī)漂移序列進(jìn)行相空間重構(gòu)，將模方法，如將AR模型或者ARMA模型與Kalman濾回歸支持向量機(jī)用于陀螺儀隨機(jī)漂移的預(yù)測(cè)和補(bǔ)波器相結(jié)合I3]。這類方法要求時(shí)間序列具有平穩(wěn)償，以探索新的更加有效的隨機(jī)漂移補(bǔ)償方法。項(xiàng)目來源：武器裝備重點(diǎn)預(yù)研項(xiàng)目(40405030403)收稿日期：2012—03—29修改日期：2012—06—07第8期李澤民，段鳳陽等：基于支持向量機(jī)的MEMS陀螺儀隨機(jī)漂移補(bǔ)償10851支持向量機(jī)預(yù)測(cè)模型y=(OLk-O／k)(()，())+6(4)k=l支持向量機(jī)是建立在統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的VC維理上式需要
8、計(jì)算高維空
