[发明专利]基于深度学习的高g值加速度计的标定系统及标定方法有效
| 申请号： | 201811480822.9 | 申请日： | 2018-12-05 |
| 公开（公告）号： | CN109470888B | 公开（公告）日： | 2020-10-27 |
| 发明（设计）人： | 温晶晶;吴斌;姚厚朴 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | G01P21/00 | 分类号： | G01P21/00;G01M7/08;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西北工业大学专利中心 61204 | 代理人： | 华金 |
| 地址： | 710072 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明涉及基于深度学习的高g值加速度计的标定系统及标定方法，利用冲击测试设备高效率地提供不同冲击量级的冲击环境，在不同的冲击环境下用一个普通加速度计和一个高精度加速度计反复测量相应的冲击信号并形成数据集；再基于深度学习方法让普通加速度计向高精度加速度计“学习”；最后通过训练深度神经网络来提取高精度加速度计测量信号的隐藏特征，以标定普通加速度计并提升其测量性能。本发明旨在提出一种高g值加速度计的智能标定方法，可以用于快速标定和提升普通高g值加速度计的测量性能，也可以用于部分故障加速度计的智能修复。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 加速度计 标定 系统 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的高g值加速度计的标定系统，其特征在于，包括若干普通加速度计(2)、高性能加速度计(3)、数据收集模块，深度学习模块和修正信号检测模块，其中数据收集模块产生并通过若干普通加速度计(2)和高性能加速度计(3)收集大量不同量级的冲击信号；深度学习模块使得普通加速度计(2)通过向高性能加速度计(3)深度学习提高精度；修正信号检测模块评估修正后的冲击加速度信号的精确程度；所述数据收集模块包括电荷放大器(4)、数据采集卡(5)和数据收集卡(6)；其中若干普通加速度计(2)和高性能加速度计(3)分别与电荷放大器(4)连接，电荷放大器(4)和数据采集卡(5)相互连接；外部高g冲击信号发生源产生的冲击信号同时传入普通加速度计(2)和高性能加速度计(3)；经普通加速度计(2)和高性能加速度计(3)测量加速度信号后传入电荷放大器(4)；经电荷放大器(4)放大后传入数据采集卡(5)；数据采集卡(5)将采集到的数据传入计算机，并对采集的数据进行滤波、保存处理；通过深度学习模块中的深度神经网络学习普通加速度计测得的信号和高性能加速度计测得的信号之间的映射来完成普通加速度计测得信号的修正。
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