本文關(guān)鍵詞：加速度傳感器退化模型與預(yù)測(cè)方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：石英撓性加速度傳感器是慣性導(dǎo)航系統(tǒng)中的核心器件,它的可靠性與穩(wěn)定性直接影響整個(gè)系統(tǒng)的導(dǎo)航精度。加速度傳感器退化模型與參數(shù)預(yù)測(cè)是研究加速度傳感器可靠性與穩(wěn)定性問(wèn)題中的重要應(yīng)用價(jià)值。本文首先分析了加速度傳感器幾種退化常用模型,設(shè)計(jì)了一種定期離心實(shí)驗(yàn)法與重力場(chǎng)八點(diǎn)翻轉(zhuǎn)實(shí)驗(yàn)法相結(jié)合的實(shí)驗(yàn),基于該方案利用現(xiàn)有的數(shù)據(jù)采集實(shí)驗(yàn)平臺(tái)進(jìn)行了連續(xù)一年的數(shù)據(jù)采集,并將得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行了5+濾波和預(yù)處理。接著,本文研究了基于綜合自回歸滑動(dòng)平均模型(('%()的加速度傳感器標(biāo)度因數(shù)建模預(yù)測(cè)技術(shù),仿真結(jié)果顯示該模型存在精度較低,波動(dòng)性較大且殘差具有異方差性的問(wèn)題。本文利用廣義自回歸條件異方差模型()('-)適用于處理數(shù)據(jù)波動(dòng)性和殘差異方差性的特點(diǎn),采用)('-模型對(duì)殘差進(jìn)行建模,改進(jìn)了('%(模型,發(fā)展了一種嵌入殘差方差的('%(改進(jìn)模型,解決了上述問(wèn)題,提高了建模和預(yù)測(cè)精度。最后,基于6種預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)準(zhǔn)則,對(duì)比分析了('%(模型和本文所提算法的預(yù)測(cè)結(jié)果,仿真研究結(jié)果表明本文所提方法能夠有效提升參數(shù)預(yù)測(cè)的精度。
【關(guān)鍵詞】：加速度傳感器 綜合自回歸滑動(dòng)平均模型 標(biāo)度因數(shù)殘差 廣義自回歸條件異方差模型
【學(xué)位授予單位】：西南科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：TP212
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 緒論9-14
• 1.1 選題目的與意義9
• 1.2 課題研究背景以及現(xiàn)狀9-12
• 1.2.1 加速度傳感器退化研究9-11
• 1.2.2 退化與預(yù)測(cè)模型研究11-12
• 1.3 論文主要工作以及創(chuàng)新點(diǎn)12-14
• 1.3.1 論文組織結(jié)構(gòu)12-13
• 1.3.2 創(chuàng)新點(diǎn)13-14
• 2 石英撓性加速度傳感器退化模型及數(shù)據(jù)采集14-33
• 2.1 石英撓性加速度傳感器內(nèi)部結(jié)構(gòu)及工作原理14-17
• 2.1.1 石英撓性加速度傳感器內(nèi)部結(jié)構(gòu)14-15
• 2.1.2 石英撓性加速度傳感器工作原理15-17
• 2.2 導(dǎo)致傳感器退化的因素17-19
• 2.2.1 外磁場(chǎng)作用下退化17
• 2.2.2 機(jī)械振動(dòng)作用退化17-18
• 2.2.3 溫度干擾退化18-19
• 2.2.4 膠粘問(wèn)題引起加速計(jì)參數(shù)的退化19
• 2.3 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采集分析19-30
• 2.3.1 加速度傳感器離心實(shí)驗(yàn)法20
• 2.3.2 加速度傳感器重力場(chǎng)翻轉(zhuǎn)實(shí)驗(yàn)法20-25
• 2.3.3 加速度傳感器測(cè)試平臺(tái)簡(jiǎn)介以及數(shù)據(jù)采集25-30
• 2.4 加速度表參數(shù)退化模型的建立30-32
• 2.4.1 幾種退化模型30-31
• 2.4.2 加速度表參數(shù)退化模型31-32
• 2.5 本章小結(jié)32-33
• 3 石英撓性加速度傳感器參數(shù)建模33-56
• 3.1 引言33
• 3.2 KALMAN數(shù) 據(jù)預(yù)處理33-36
• 3.3 綜合自回歸滑動(dòng)平均時(shí)間序列模型36-50
• 3.3.1 平穩(wěn)時(shí)間序列36-38
• 3.3.2 ARMA模 型38-40
• 3.3.3 時(shí)間序列平穩(wěn)性檢驗(yàn)40-42
• 3.3.4 基于時(shí)間序列的參數(shù)模型定階42-46
• 3.3.4.1 時(shí)間序列模型的識(shí)別43-45
• 3.3.4.2 AIC定階準(zhǔn)則45
• 3.3.4.3 基于數(shù)據(jù)相關(guān)性和AIC的混合定階45-46
• 3.3.5 基于時(shí)間序列模型參數(shù)的最小二乘估計(jì)法46-49
• 3.3.6 ARIMA綜合自回歸滑動(dòng)平均時(shí)間序列模型的建模步驟49-50
• 3.4 廣義自回歸條件異方差模型50-52
• 3.4.1 ARCH模型50-51
• 3.4.2 GARCH模型51-52
• 3.4.3 GARCH模型的參數(shù)極大似然估計(jì)法52
• 3.5 嵌入殘差方差的ARIMA模型建模52-55
• 3.5.1 嵌入殘差方差的ARIMA改進(jìn)模型52-53
• 3.5.2 嵌入殘差方差的ARIMA改進(jìn)模型的建模步驟53-55
• 3.6 本章小結(jié)55-56
• 4 嵌入殘差方差的ARIMA模型的標(biāo)度因數(shù)預(yù)測(cè)56-76
• 4.1 引言56
• 4.2 嵌入殘差方差的ARIMA模型預(yù)測(cè)56-60
• 4.2.1 幾種常見(jiàn)模型的預(yù)測(cè)56-59
• 4.2.2 嵌入殘差方差的ARIMA模型預(yù)測(cè)59-60
• 4.3 仿真實(shí)驗(yàn)60-75
• 4.3.1 ARIMA模型建模60-63
• 4.3.2 GARCH模型建模63-68
• 4.3.3 ARIMA模型與改進(jìn)之后的模型建模比較68-69
• 4.3.4 ARIMA模型與改進(jìn)模型的預(yù)測(cè)效果比較69-73
• 4.3.5 ARIMA模型與改進(jìn)模型的預(yù)測(cè)指標(biāo)對(duì)比73-75
• 4.4 本章小結(jié)75-76
• 結(jié)論76-78
• 致謝78-79
• 參考文獻(xiàn)79-83
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及研究成果83

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