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J-GLOBAL ID：202002273907277384   整理番号：20A1147840

Kalmanフィルタとニューラルネットワークに基づくMEMSジャイロの温度ドリフト補償【JST・京大機械翻訳】

Temperature Drift Compensation of MEMS Gyroscope Based on Kalman Filter and Neural Network

著者 (3件)： Guo Hongwei (西安工業大学光電工程学院,西安,710000) ,  Hou Honglu (西安工業大学光電工程学院,西安,710000) ,  Li Guangyao (陜西華燕航空儀表有限公司,西安,710000)
資料名： Zidonghua yu Yibiao  (Zidonghua yu Yibiao)
巻： 35  号： 1  ページ： 1-4,9  発行年： 2020年 
JST資料番号： C3603A  ISSN： 1001-9944  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： MEMSジャイロの温度ドリフトは,システムの測定精度に深刻な影響を及ぼす。従来のBPニューラルネットワークのモデリング補償は,重みと閾値を局所的極小値に陥り,ネットワーク訓練に失敗した。ジャイロスコープの出力信号における高周波雑音はモデル精度に影響する。上記の問題を解決するために,Kalmanフィルタとパーティクルスウォーム最適化(PSO)の組合せによるBPニューラルネットワークの最適化のためのMEMSジャイロスコープ温度ドリフト補償法を提案した。最初に,ジャイロスコープの温度ドリフト測定実験を行い,次にKalmanフィルタを用いて実験データを雑音低減し,最後にジャイロ温度ドリフトモデルを確立し,温度ドリフトの補償を実現した。実験結果は,この方法によって補償したMEMSジャイロスコープが,種々の温度において65.09%の出力分散を低減でき,従来のBPニューラルネットワークと比較して,補償精度が明らかに向上することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  *ネットワーク ,  測定精度 ,  *ニューラルネットワーク ,  *Kalmanフィルタ ,  雑音低減 ,  *ジャイロスコープ ,  *MEMS
準シソーラス用語： 粒子群最適化 ,  高周波雑音 ,  逆伝播ニューラルネットワーク ,  *温度ドリフト ,  出力信号 ,  モデル精度 ,  MEMSジャイロスコープ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 固体デバイス製造技術一般  (NC03030V)

タイトルに関連する用語 (6件)： Kalmanフィルタ ,  ニューラルネットワーク ,  MEMS ,  ジャイロ ,  温度ドリフト ,  補償