[发明专利]一种基于神经网络的温度补偿系统

说明书

本发明提供了一种基于神经网络的温度补偿系统，该系统包括：加速度计数据采集模块、数据预处理模块、神经网络温度补偿模型模块、专有神经网络温度补偿数学模型模块、神经网络温度补偿模型数字电路和加速度计模块。利用专有神经网络建立的温度补偿模型可以对不同的加速度计进行补偿，待补偿的加速度计只需将数据输入到FPGA/ASIC中便能得到补偿数据，操作简单，适应性强；采用双曲正切函数tanh(x)＝(e^x‑e^‑x)/(e^x+e^‑x)作为激活函数，与加速度计电压随温度变化的数据相吻合，并且具有较高的非线性，从而达到很好的拟合效果；利用FPGA/ASIC来实现专有神经网络训练得出的温度补偿模型，可以对不同传感器进行温度补偿，使得整个系统具有更强的灵活性。

技术领域

本发明涉及温度补偿领域，尤其涉及一种基于神经网络的温度补偿系统。

背景技术

随着MEMS技术的发展，惯性传感器在过去几年中成为应用最广泛的微机电系统器件之一，其中微加速度计已经成为被广泛用于测量物体加速度的惯性装置，但是环境温度的变化是影响MEMS加速度计测量结果的最重要原因之一，将导致MEMS加速度计的性能大幅度降低。

现有的加速度计温度补偿系统主要采取的方法是采集加速度计对应温度变化的数据，利用多项式函数对这些数据进行拟合，最终得出加速度计输出与温度之间的函数关系和补偿参数。将这些补偿参数保存在温度补偿系统中对加速度计的输出进行温度补偿。这种方法的主要缺点是只能对固定的加速度计进行补偿，而不同的加速度计则需要重新采集整套温度变化的数据，才能再进行多项式拟合得出新的补偿参数，工作量大，具有局限性。

发明内容

针对上述问题，本发明提出了一种基于神经网络的温度补偿系统，该温度补偿系统是基于神经网络建立的温度补偿模型，并采集大量加速度计的数据对所述温度补偿模型进行训练，最后在FPGA(Field－Programmable Gate Array)现场可编程门阵列或ASIC(Application Specific Integrated Circuit)专用集成电路中实现这个温度补偿模型。

本发明提出的一种基于神经网络的温度补偿系统，其特征在于，该系统包括加速度计数据采集模块、数据预处理模块、神经网络温度补偿模型模块、专有神经网络温度补偿数学模型模块、神经网络温度补偿模型数字电路和加速度计模块；加速度计数据采集模块的功能是对大量加速度计进行数据采集，数据预处理模块的功能是对采集的数据进行预处理，神经网络温度补偿模型模块的功能是对预处理后的数据进行训练，专有神经网络温度补偿数学模型模块是在专有神经网络中训练生成温度补偿模型，神经网络温度补偿模型数字电路模块是将在专有神经网络中训练生成的温度补偿模型在现场可编程门阵列FPGA或专用集成电路ASIC中实现从而生成相应的数字电路，加速度计模块为需要进行温度补偿的传感器。

相比之前基于多项式函数进行温度补偿的系统来说，本温度补偿系统具有以下的优点：

1.利用专有神经网络建立的温度补偿模型可以对不同的加速度计进行补偿，待补偿的加速度计只需将数据输入到FPGA/ASIC中便能得到补偿数据，操作简单，适应性强。

2.采用双曲正切函数tanh(x)＝(e^x-e^-x)/(e^x+e^-x)作为激活函数，与加速度计电压随温度变化的数据相吻合，并且具有较高的非线性，从而达到很好的拟合效果。

3.利用FPGA/ASIC来实现专有神经网络训练得出的温度补偿模型，可以对不同传感器进行温度补偿，使得整个系统具有更强的灵活性。

附图说明

图1为本发明神经网络温度补偿系统框架图

图2为本发明的神经网络温度补偿模型