PSO优化SVM的MEMS陀螺温度零偏补偿

论文摘要

针对微机械陀螺零偏受温度影响较大的问题,提出一种粒子群优化(PSO)算法和支持向量机(SVM)相结合的陀螺零偏温度补偿方法。首先,将平滑处理后的陀螺数据作为样本点,采用基于径向基核函数的支持向量机方法构建漂移模型,把数据从低维空间映射到高维空间,并进行线性拟合,保证泛化能力。然后,利用粒子群算法对支持向量机的惩罚参数、核函数参数以及不敏感系数进行优化,避免了人为选择参数的盲目性且提高了建立模型的精度。实验结果表明:经PSO调节支持向量机算法补偿后,陀螺输出精度更高;与最小二乘法、BP神经网络法相比,陀螺输出数据方差分别减小了81.3%和57%,最大误差分别减小54.7%和48.5%。

论文目录

• 0 引言
• 1 基于SVM的MEMS陀螺温度零偏误差建模补偿
•   1.1 支持向量机函数拟合方法
•   1.2 粒子群参数寻优
•   1.3 MEMS陀螺零偏误差建模与求解
•     1) 数据归一化。
•     2) 粒子群优化调优SVM。
•     3) 模型训练。
• 2 实验分析
• 3 结束语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 高策,沈晓卫,章彪,胡豪杰

关键词: 微机械陀螺,温度补偿,支持向量机,粒子群优化算法

来源: 电光与控制 2019年06期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 机械工业,自动化技术

单位: 火箭军工程大学研究生院,火箭军工程大学核工程学院

分类号: TH-39;TP18

页码: 100-105

总页数: 6

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