【摘 要】
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为了提高MEMS陀螺仪的测量精度,本文采用时间序列分析和LSTM神经网络建立模型,并对随机误差进行滤波处理,有效的降低了随机误差。为了提高运算速度,采用简化的LSTM神经网络方法,在保证滤波效果的同时,大大降低了运算复杂度,提高了运算速度。基于MEMS陀螺仪工作原理对误差特性进行分析,利用基于Allan方差的最小二乘拟合出主要随机误差项。应用时间序列分析对采样数据建立模型,并基于模型搭建Kalma
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为了提高MEMS陀螺仪的测量精度,本文采用时间序列分析和LSTM神经网络建立模型,并对随机误差进行滤波处理,有效的降低了随机误差。为了提高运算速度,采用简化的LSTM神经网络方法,在保证滤波效果的同时,大大降低了运算复杂度,提高了运算速度。基于MEMS陀螺仪工作原理对误差特性进行分析,利用基于Allan方差的最小二乘拟合出主要随机误差项。应用时间序列分析对采样数据建立模型,并基于模型搭建Kalman滤波器对随机误差滤波。滤波后的三轴陀螺仪随机误差的零偏不稳定性系数分别降低了7.15%、24.14%、58.06%,表征Kalman滤波能够较好抑制陀螺仪随机误差。针对Kalman滤波忽略陀螺仪误差的非线性部分,采用LSTM神经网络对陀螺仪随机误差进行建模滤波。为了提高运算速度,将标准型LSTM网络的门控参数方程简化,对比得到网络性能更好的隐藏层结构,并引入Dropout和Adam算法优化网络,利用建立的简化型LSTM神经网络模型降低随机误差。经过标准的LSTM网络模型处理后三轴陀螺仪随机误差的零偏不稳定性系数分别降低了42.76%、37.57%、94.56%;使用简化型LSTM网络模型处理后,三轴零偏不稳定性系数分别降低了40.36%、35.14%、91.56%。对比Kalman滤波和LSTM神经网络滤波后的随机误差系数,LSTM网络模型滤波效果更好。简化的LSTM网络在保证滤波效果的同时精简网络参数,提高运算速度。为了进一步验证四种LSTM网络模型对MEMS陀螺仪随机误差滤波的有效性,采用转台设置不同的工作状态对MEMS陀螺仪进行实验。实验结果显示四种网络模型滤波后的数据相比较与原始数据的标准差都有所降低。标准的LSTM网络模型滤波效果稍优,简化LSTM网络模型在提高运算速度的同时保证了滤波效果。
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