發(fā)布時(shí)間：2017-12-28 08:41

  本文關(guān)鍵詞：基于FIG-SVM的MEMS陀螺隨機(jī)漂移預(yù)測　出處：《電光與控制》2016年10期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：針對傳統(tǒng)預(yù)測方法不能對MEMS陀螺儀隨機(jī)漂移進(jìn)行精確預(yù)測的缺點(diǎn),提出了一種基于模糊信息粒化的支持向量機(jī)模型的區(qū)間預(yù)測方法。該模型首先利用模糊信息粒化算法對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,將樣本空間劃分為多個(gè)粒(子空間),降低樣本規(guī)模,減小時(shí)間復(fù)雜度;然后將模糊�；蟮臄�(shù)據(jù)進(jìn)行相空間重構(gòu)和歸一化,利用SVM進(jìn)行回歸分析,同時(shí)利用交叉驗(yàn)證選出最優(yōu)的調(diào)節(jié)參數(shù),避免出現(xiàn)過學(xué)習(xí)和欠學(xué)習(xí);最后利用訓(xùn)練得到的模型進(jìn)行隨機(jī)漂移預(yù)測。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法能夠有效預(yù)測隨機(jī)漂移變化趨勢和變化區(qū)間,具有良好的工程應(yīng)用前景。
[Abstract]:In view of the shortcomings that traditional prediction methods can not accurately predict the random drift of MEMS gyroscope, a new interval prediction method based on fuzzy information granulation is proposed. The model firstly uses fuzzy information granulation algorithm to preprocess the original data, the sample space is divided into a plurality of grain (subspace), reduce the size of the sample, reduce the time complexity; then the fuzzy granulation of data after the phase space reconstruction and normalization, using SVM regression analysis, adjusting the parameters and the use of cross validation to select the optimal, avoid learning and less learning; finally the trained model of random drift prediction. The experimental results show that the method can effectively predict the variation trend and the changing interval of random drift, and has a good prospect of engineering application.
【作者單位】： 火箭軍工程大學(xué)控制工程系;火箭軍駐699廠軍代室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61304001)
【分類號】：V241.5;TP181
【正文快照】： 0引言MEMS陀螺儀具有成本低和體積小的優(yōu)點(diǎn),這些年來得到快速發(fā)展[1],但是由于自身結(jié)構(gòu)上的缺陷和加工工藝上的限制,其存在較大的漂移,特別是隨機(jī)漂移,隨機(jī)漂移所特有的隨機(jī)性、非線性、非平穩(wěn)性等特性限制了它在很多領(lǐng)域的應(yīng)用[2-3],因而,如何在充分發(fā)揮MEMS陀螺優(yōu)勢的前提下

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10 段苛苛;李鄧化;伊麗娜;;光纖陀螺隨機(jī)漂移的建模與濾波研究[J];壓電與聲光;2011年05期

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2 凌林本;陳英華;;光纖陀螺隨機(jī)漂移的建模分析[A];中國慣性技術(shù)學(xué)會光電技術(shù)專業(yè)委員會第四次學(xué)術(shù)交流會暨重慶慣性技術(shù)學(xué)會第八次學(xué)術(shù)交流會論文集[C];2000年

3 馬幸;李杰;劉俊;曲蕓;洪慧慧;;Kalman濾波在MEMS陀螺儀隨機(jī)漂移誤差補(bǔ)償中的應(yīng)用與實(shí)現(xiàn)[A];中國宇航學(xué)會深空探測技術(shù)專業(yè)委員會第四屆學(xué)術(shù)年會論文集[C];2007年

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本文編號：1345320