FA优化BP神经网络的MEMS陀螺仪温度漂移补偿

• 作者: 于福华 刘颖 郭震
• 来源期刊: 微纳电子技术
• 学科: 工学
• 关键词: 微电子机械系统(MEMS) 陀螺仪 萤火虫算法(FA) BP神经网络 温度漂移补偿
• 年，卷（期）: 2019,（10）
• 所属期刊栏目: MEMS与传感器
• 页码范围: 817-821,827
• 页数: 6页
• 分类号: V241.5|TH703
• 语种: 中文
• DOI: 10.13250/j.cnki.wndz.2019.10.008

摘要

微电子机械系统(MEMS)陀螺仪输出易受环境温度的影响,产生温度漂移,测量精度降低,为解决这个问题,提出一种萤火虫算法(FA)优化BP神经网络的温度漂移补偿方法,在传统的BP神经网络中,存在易陷于局部极值的问题可能降低建模精度甚至导致建模失败,而此方法可以避免这个问题.首先在全温区(-40℃～+70℃)选取7个温度点进行测试,接下来采用该方法建立MEMS陀螺仪温度漂移模型并进行实际验证,验证结果表明该方法可以明显降低MEMS陀螺仪温度漂移,且相比于传统BP神经网络,其补偿效果也有较大幅度提升.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘颖	西安邮电大学自动化学院	89	428	10.0	17.0
2	于福华	西安邮电大学自动化学院	4	4	1.0	2.0
3	郭震	西安邮电大学自动化学院	1	0	0.0	0.0