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采用PSO-LSTM联合算法的MEMS陀螺仪温度误差补偿方法

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MEMS陀螺仪是一种用来测量角速度的惯性器件.是一种具有成本低、体积小、性能好、可靠性好等优点的微机械陀螺仪,可广泛应用于微惯性导航系统、军事、汽车、消费电子等领域.然而,由于MEMS陀螺仪的材质特性,其输出数据受温度影响较大,这一问题限制了其在工业生产领域的进一步应用.通过对MEMS陀螺仪温度误差补偿模型中所用算法的对比分析,结合用于优化人工神经网络的PSO粒子群优化算法提出了一种采用PSO-LSTM联合人工神经网络算法的MEMS陀螺仪温度误差补偿方法,并通过多种数据检测函数进行了仿真对比实验,基于RMSE和MAE两项参数验证了优化后算法的有效性,以期为MEMS陀螺仪工作过程中的温度误差补偿模块设计提供新思路.
Temperature Error Compensation Method for MEMS Gyroscope Using PSO-LSTM Joint Algorithm

夏瑞阳、肖承翔、潘康华

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中国机械科学研究总院集团有限公司,北京 100044

中机生产力促进中心有限公司,北京 100044

MEMS陀螺仪 粒子群(PSO)算法 PSO-LSTM联合人工神经网络算法

国家重点研发计划

2022YFB3207105

2024

10.3969/j.issn.1009-0134.2024.05.015

制造业自动化
北京机械工业自动化研究所

制造业自动化

CSTPCD
影响因子：0.482
ISSN：1009-0134
年,卷(期)：2024.46(5)
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