[发明专利]基于LM_BP算法的硅微加速度计温度补偿方法及系统在审
申请号: | 201510138084.X | 申请日: | 2015-03-26 |
公开(公告)号: | CN104950135A | 公开(公告)日: | 2015-09-30 |
发明(设计)人: | 徐大诚;周小龙;杨志梅 | 申请(专利权)人: | 苏州大学 |
主分类号: | G01P15/00 | 分类号: | G01P15/00 |
代理公司: | 苏州创元专利商标事务所有限公司 32103 | 代理人: | 陶海锋 |
地址: | 215123 江苏省*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 lm_bp 算法 加速度计 温度 补偿 方法 系统 | ||
技术领域
本发明涉及一种硅微加速度传感器的补偿技术,具体涉及一种基于LM_BP算法的硅微加速度计温度补偿方法及系统。
背景技术
硅微加速度计是惯性测量和导航系统的关键元件之一,在航天航空、惯性导航和汽车安全等领域有着重要的应用。因此,硅微加速度计的精度也就显得尤为重要,而环境温度因素是影响硅微加速度计精度的主要因素之一。这是由于硅微加速度计本身对温度的敏感性和所处温度场的影响造成的。当环境温度改变时,硅微加速度计的数学模型也将发生改变。因此,对硅微加速度计进行温度补偿是提高硅微加速度计精度的重要手段。
目前,常用的补偿方法有以下几种。其中,硬件补偿方法主要有:①在硅微加速度计设计时充分考虑热设计,妥善处理设计中出现的热干扰,尽可能减小对硅微加速度计的影响;②在硅微加速度计中增加温度补偿结构的设计,采用负温度系数的材料或元件以抵消由温度变化造成的材料物理参数的变化,从而达到温度补偿的目的;③通过增加硬件措施,改善加速度计测试和工作的环境温度,在测试系统中采取必要的温控措施。以上方法大都实现成本高,过程复杂。所以工程中更多采用软件补偿方案,软件补偿的方法则是以获得硅微加速计温度模型为前提,主要方法有基于多项式的曲面拟合、向量机、小波网络等。
现有技术中,如中国发明专利CN 102323448A公开了一种零位自补偿的线性加速度计,在源加速度计的基础上通过增加电容检测极板和补偿电路,自动补偿随时间推移或温度变化所造成的加速度计零位大小的变化。该方法是通过硬件电路单独对加速度计的零位进行补偿,但电路复杂,且不能同时补偿标度因子的非线性度。
中国发明专利CN 103558415A公开了一种带温度补偿的MEMS加速度计,通过 在多个温度点下测量零偏和标度因子的一组输出值并拟合为拟合曲面获得一系列拟合系数并排列成系数矩阵;将加速度传感器的输出信号和温度传感器的输出信号建模并表达为模型矩阵;将系数矩阵和模型矩阵做点乘得到加速度传感器在温度补偿后的输出公式。即通过曲面三维拟合以及计算之后进行补偿,这种方法能够有效减少加速度计在组装和安装过程中产生的误差对系统的影响,但是计算量大,拟合复杂,没有学习能力。
综上所述,已有的专利对硅微加速度计温度的补偿,都对硅微加速度计的精度有提升作用,但或是存在电路复杂,补偿性能单一,或是补偿算法不具备学习能力的问题。
发明内容
本发明的发明目的是提供一种基于LM_BP算法的硅微加速度计温度补偿方法及系统,具有良好的自适应性、自组织性和很强的学习能力,能有效提高硅微加速度计的测量精度,且系统具有抗干扰能力强,接口方便的特点。
为达到上述发明目的,本发明采用的技术方案是:一种基于LM_BP算法的硅微加速度计温度补偿方法,包括如下步骤:
(1)选用硅微加速度计为集成了温度传感器的加速度计,通过带温控的二维转台在多个温度点下循环测量所述的加速度计的加速度输出和温度输出并取得多组数据,作为BP神经网络的训练样本;
(2)根据所得训练样本,通过自学习建立加速度计的温度补偿模型,
其中,为输入层神经元到隐含层神经元之间的连接权值,为隐含层神经元到输出层神经元之间的连接权值,为隐含神经元的阈值,为输出神经元的阈值;
(3)将步骤(2)得到的温度补偿模型参数存放在微处理器的存储器中,编写程序,通过调用参数建立BP神经网络模型,实现补偿算法并实时输出。
优选的技术方案,所述BP神经网络为三层,包括一个中间隐层。
优选的技术方案,所述中间隐层设有十五个神经元。
一种基于LM_BP算法的硅微加速度计温度补偿系统,用于实现权利要求1的温度补偿方法,包括加速度传感器、数据采集单元、微处理器单元、数字接口单元、稳压源电路和基准源电路,所述加速度传感器、数据采集单元、微处理器单元和数字接口单元依次连接,所述数字接口单元采用RS-422数字接口。
由于上述技术方案运用,本发明与现有技术相比具有下列优点:
1.本发明采用LM_BP神经网络算法,改善了加速度计的性能参数受到的温度影响,能同时提高硅微加速度计标度因数的温度系数、标度因数和零偏稳定性等重要性能参数,进一步提高加速度计的测量精度,且由于LM_BP神经网络算法具有自适应学习能力,因此实用性强。
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