论文摘要
针对扭摆式硅微加速度计的温漂问题,在对比分析不同算法补偿效果的基础上,提出了基于自适应权重粒子群优化（PSO）算法优化反向传播（BP）神经网络温度补偿方法,同时借鉴传统遗传算法中的变异思想,在PSO算法中引入变异操作,克服了BP神经网络易陷入局部极值缺陷,且温度补偿精度相对其他算法更具有全局性,达到了高精度实时温度补偿效果。测试结果表明:补偿后的标度因数温度系数、全温零偏极差和非线性分别由141×10-6/℃,109. 111 mgn和2223×10-6减小为13. 22×10-6/℃,9. 941 mgn和294×10-6,验证了提出方法的优越性和实用性。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 王法亮,徐大诚
关键词: 微机电系统加速度计,粒子群优化算法,反向传播神经网络,温度补偿
来源: 传感器与微系统 2019年02期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑
专业: 仪器仪表工业,自动化技术
单位: 苏州大学微纳传感技术研究中心
基金: 国家科技支撑计划资助项目(2015BAF16B01),装备预研基金资助项目(9140A09032015)
分类号: TP18;TH824.4
DOI: 10.13873/j.1000-9787(2019)02-0019-04
页码: 19-22
总页数: 4
文件大小: 1355K
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标签：微机电系统加速度计论文; 粒子群优化算法论文; 反向传播神经网络论文; 温度补偿论文;