【摘 要】
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惯性匹配法等传统船体变形角估计方法存在建模困难、模型参数难以确定等问题。提出了一种基于BP神经网络的船体变形角估计方法,其以角速度匹配为导向,将两套惯性测量装置测得的三轴角速度作为BP神经网络输入;对应的船体变形角作为BP神经网络输出,训练得到关于角速度与船体变形角的函数映射关系。探讨了BP神经网络设计参数,构建具有四层神经网络、50个隐层节点的BP神经网络系统。开展仿真实验,对比了基于Kalma
【机 构】
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驻葫芦岛地区军事代表室,辽宁葫芦岛 125003;中国电子科技集团公司第二十研究所,陕西西安 710068
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惯性匹配法等传统船体变形角估计方法存在建模困难、模型参数难以确定等问题。提出了一种基于BP神经网络的船体变形角估计方法,其以角速度匹配为导向,将两套惯性测量装置测得的三轴角速度作为BP神经网络输入;对应的船体变形角作为BP神经网络输出,训练得到关于角速度与船体变形角的函数映射关系。探讨了BP神经网络设计参数,构建具有四层神经网络、50个隐层节点的BP神经网络系统。开展仿真实验,对比了基于Kalman滤波的惯性匹配法和基于BP神经网络的船体变形角估计方法的估计精度。经验证,当基于Kalman滤波的惯性
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