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小波阈值去噪和FAR建模结合的MEMS陀螺数据处理方法 总被引:1,自引:1,他引:0
为解决MEMS陀螺输出信号中噪声大、随机漂移严重的问题,提出了一种小波阈值去噪和函数系数自回归FAR建模结合的MEMS陀螺数据处理方法。采用小波阈值去噪法对MEMS陀螺输出信号去噪,提高其信噪比;为克服常用的自回归AR模型无法解决MEMS陀螺随机漂移存在的非线性问题,引入FAR模型对MEMS陀螺的随机漂移进行建模。实验结果表明,此数据处理方法可有效抑制MEMS陀螺输出噪声,且与AR模型相比,FAR模型能更精确地对MEMS陀螺随机漂移进行建模及预测。 相似文献
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为解决MEMS陀螺输出信号中噪声大、随机漂移严重的问题,提出了一种基于小波去噪和AR建模的MEMS陀螺组合数据处理方法.采用小波去噪法对MEMS陀螺输出信号去噪,自适应确定小波分解层数,提高了其信噪比.采用AR(autoregressive,自回归)模型对MEMS陀螺的随机漂移进行建模,利用平均均方预测误差确定模型的最佳阶数,并与传统的一阶马尔可夫模型进行了比较.实验结果表明,该组合数据处理方法可有效抑制MEMS陀螺输出噪声,且能更精确地对MEMS陀螺随机漂移进行建模及预测. 相似文献
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针对MEMS陀螺仪随机误差对系统导航精度影响以及现有建模方案存在个体普遍适用性问题,提出将粒子群优化算法(PSO)与小波神经网络(WNN)结合后对MEMS陀螺随机误差进行预测的建模方法,完成小波神经网络的构建。利用小波函数作为神经网络中隐含层的激励函数,同时将小波神经网络各层的连接权值作为粒子群优化算法中粒子的位置,使得建立的模型函数逼近能力更加灵活有效且增强其容错能力,同型号不同个体MEMS传感器建模补偿实验结果表明,论文提出的PSO-WNN误差建模方法预测的MEMS陀螺仪随机误差均值和标准差分别优于0.025°/s和0.13°/s,补偿后的MEMS陀螺Allan方差分析结果进一步验证了论文所提方法的可行性与普适性。 相似文献
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光纤陀螺信号误差分析与滤波算法的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对光纤陀螺信号漂移误差和噪声的影响,采用Allan方差法对光纤陀螺的各项随机误差成分进行了分离和计算.然后结合陀螺稳定平台系统研究了滑动滤波、小波变换阈值滤波两种直接对陀螺输出信号进行数字滤波处理的方案.最后对某陀螺惯性稳定跟踪转台中使用的光纤陀螺信号的测试和统计分析结果表明,采用Allan方差法能够有效地分离和辨识陀螺零漂信号中的各项噪声源随机误差系数和误差大小,采用的小波变换阈值滤波的去噪效果明显. 相似文献
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针对经验模态分解(EMD)方法易产生模态混叠问题,而集成经验模态分解(EEMD)方法又存在重构误差较大的缺陷,提出了一种基于完备集成经验模态分解(CEEMD)阈值滤波和相关系数原理的MEMS陀螺信号去噪方法。首先通过CEEMD方法对陀螺信号进行有效完备的分解,并利用相关系数原理合理确定分解后噪声分量与有效分量的界限。在此基础上,通过借鉴小波阈值处理方式和EMD阈值设置方法,对信号进行阈值滤波去噪。对仿真信号和实际MEMS陀螺信号的研究结果表明,CEEMD阈值去噪方法的去噪效果要优于CEEMD、EEMD、EMD强制去噪方法和小波分析方法。这也充分体现了其在MEMS陀螺信号去噪应用中的可行性和有效性。 相似文献
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针对MEMS IMU误差累积问题,在对误差分析建模的基础上,利用其高低频和时序特性,研究了一种小波变换和长短时记忆神经网络相结合的去噪方法。首先通过Allan方差分析IMU输出误差特性,构造误差模型,其次借助小波变换将IMU误差分解为高低频成分,分别利用小波阈值去噪和长短时记忆网络建模来降低噪声。最后以小波重构方法得到去噪后的IMU测量值,将此方法应用于6D激光标靶和IMU组合测量系统的姿态解算,经过比对实验,能够有效分离随机误差频率特性,进一步消除高频噪声,优化姿态误差,提升组合系统动态性能。 相似文献
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针对MEMS陀螺仪输出信号随机漂移误差造成测量精度低的问题,提出了一种基于BP神经网络的卡尔曼滤波降噪模型.基于BP神经网络的基本原理,首先利用BP神经网络对系统进行学习,获得系统状态方程,然后建立了基于BP神经网络的滤波模型,最后应用于卡尔曼滤波对MEMS陀螺仪信号进行降噪.半实物模拟仿真实验表明:基于BP神经网络的卡尔曼滤波后的数据的速率随机游走等系数比原始数据下降6.89倍,验证了本方法的降噪性能优于基本卡尔曼模型,在MEMS陀螺仪的数据处理方面具有一定的应用价值. 相似文献
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In this paper a new combined method was applied to model the random drift of a micro-electro-mechanical system (MEMS) gyro
to enhance its performance. The gyro is used to set up a micro-inertial -measurement unit (MIMU) for its low cost, low power
consumption and small dimensions. To improve the MIMU’s performance, we model the gyro’s random drift by a statistic method.
Given the paucity of the knowledge of fabrication of the gyro, we select a neural network model instead of making a delicate
physical-mathematical model. Since the gyro we used is a tuning fork micro-machined sensor with large random drift, the modeling
performance is affected by the randomness inherent in the output data when neural network approach is applied. Therefore,
radial basis network structure, which was successfully applied to model temperature drift of fiber optical gyros, was chosen
to build the model and the grey neural network. Compared with autoregressive model, the standard error of the gyro’s random
drift is reduced dramatically by radial basis model and grey radial basis model. 相似文献
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针对瓦斯传感器故障诊断速度慢、诊断精度不高的问题,以常见的冲击型、漂移型、偏置型和周期型传感器输出故障为研究对象,提出了一种基于减聚类( SCM)与粒子群( PSO)算法优化的RBF神经网络进行模式分类与辨识的瓦斯传感器故障诊断方法。首先,利用三层小波包分解得到各个节点的分解系数,采用一定的削减算法使故障的瞬态信号特征得到加强,获取最优的特征能量谱。再利用SCM ̄PSO算法优化RBF神经网络,使粒子的搜索速度更快,更有利于发现全局最优解。最后通过实验对比分析,该方法具有训练速度快、分类精度高的特点,辨识正确率在95%以上,能够显著提高故障诊断的速度和准确性。 相似文献
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针对基于卡尔曼滤波的MEMS陀螺仪误差补偿算法中量测噪声方差选取不准确的问题,提出一种基于改进卡尔曼滤波的陀螺仪误差补偿算法.卡尔曼滤波通常采用统计特性估计得到固定的量测噪声方差,无法自适应地估计不同环境下陀螺仪噪声特性.该算法将卡尔曼滤波与神经网络相融合,使用卡尔曼滤波新息矩阵作为神经网络输入,通过神经网络得到新息协方差矩阵,以此自适应地估计卡尔曼滤波量测噪声方差.将该算法应用到陀螺仪信号误差补偿中,使用Allan方差分析法对原始信号以及误差补偿后的陀螺仪信号进行分析,实验结果表明该算法能够有效地抑制陀螺仪随机误差,提高MEMS陀螺仪的精度. 相似文献
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为了提高语音端点检测效果,将小波分析和神经网络相融合,提出一种基于小波神经网络的语音端点检测算法(WA-PCA-RBF)。利用小波分析提取语音信号的特征向量,采用主成分分析法选择语音信号特征,消除冗余特征,将选择特征向量作为RBF神经网络输入,通过遗传算法优化RBF神经网络参数建立语音端检测模型。结果表明,相对于传统语音端点检测算法,WA-PCA-RBF提高了语音端点检测正确率,具有更好的适应性和鲁棒性,可满足实际系统需求。 相似文献