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                基于神经网络的MEMS陀螺仪温漂补偿方法研究

                郭刚强 柴波 王云爽 赵建涛

                郭刚强,柴波,王云爽,等.基于神经网络的MEMS陀螺仪温漂补偿方法研究[J]. 微电子学与计算机,2023,40(1):147-155 doi: 10.19304/J.ISSN1000-7180.2022.0579
                引用本文: 郭刚强,柴波,王云爽,等.基于神经网络的MEMS陀螺仪温漂补偿方法研究[J]. 微电子学与计算机,2023,40(1):147-155 doi: 10.19304/J.ISSN1000-7180.2022.0579
                GUO G Q,CHAI B,WANG Y S,et al. Research on temperature drift compensation method of mems gyroscope based on neural network[J]. Microelectronics & Computer,2023,40(1):147-155 doi: 10.19304/J.ISSN1000-7180.2022.0579
                Citation: GUO G Q,CHAI B,WANG Y S,et al. Research on temperature drift compensation method of mems gyroscope based on neural network[J]. Microelectronics & Computer,2023,40(1):147-155 doi: 10.19304/J.ISSN1000-7180.2022.0579

                基于神经网络的MEMS陀螺仪温漂补偿方法研究

                doi: 10.19304/J.ISSN1000-7180.2022.0579
                基金项目: 综合电子硅基微系统集成技术(74-6141B06270201)
                详细信息
                  作者简介:

                  郭刚强:男,(1992-),博士. 研究方向为MEMS惯性传感器误差分析与补偿

                  王云爽:女,(1989-),硕士,高级工程师. 研究方向为系统集成、制导、导航及数字信号处理

                  赵建涛:男,(1990-),硕士,高级工程师. 研究方向为微系统集成、MEMS-IMU以及精确制导

                  通讯作者:

                  男,(1963-),研究员. 研究方向为运载火箭,战略、战术导弹计算机. E-mail:chaib2009@126.com

                • 中图分类号: TN911.72

                Research on temperature drift compensation method of mems gyroscope based on neural network

                • 摘要:

                  针对MEMS惯性传感器对温度变化非常敏感问题,提出了一种MEMS 陀螺仪实时温度补偿方法,并比较了此方法与传统使用的分段线性拟合方法的补偿效果. 首先,使用一个标定过的MEMS-IMU进〒行温度试验,并在试验过程中采集MEMS陀螺仪的输出;其次,提出了一个基于MEMS陀螺仪前一时刻温漂输出的实时补偿模型,并引入虚假最近邻算法来确定神经网络隐藏层的神经元个数;然后,采用了一种普通循环神经网络的变体,门循环单元循环神经网络,来辨识所提出模型的输入与输出之间的关系,从而得到完整的MEMS陀螺仪温漂实时补偿模型;最后,比较了所提出的方法和分段线性拟合方法的补偿效果. 为了得到定量的比较结果,分别在相同试验条件下和不同升温速率条件下比较了以上两种方法补偿前后MEMS陀螺仪的艾伦方差和零偏稳定性. 根据比较结果可知,在以上两种试验条件下,采用所提出的方法补偿后,MEMS陀螺仪的艾伦方差系数和零偏稳定性均显著降低,并且补偿效果均优于分段线性拟合方法.