FA优化BP神经网络的MEMS陀螺仪温度漂移补偿

作者：郭震; 刘颖; 于福华

来源：微纳电子技术, 2019, 56(10): 817-827.

DOI：10.13250/j.cnki.wndz.2019.10.008

• 微电子机械系统(MEMS)
• 陀螺仪
• 萤火虫算法(FA)
• BP神经网络
• 温度漂移补偿

微电子机械系统(MEMS)陀螺仪输出易受环境温度的影响,产生温度漂移,测量精度降低,为解决这个问题,提出一种萤火虫算法(FA)优化BP神经网络的温度漂移补偿方法,在传统的BP神经网络中,存在易陷于局部极值的问题可能降低建模精度甚至导致建模失败,而此方法可以避免这个问题。首先在全温区(-40℃～+70℃)选取7个温度点进行测试,接下来采用该方法建立MEMS陀螺仪温度漂移模型并进行实际验证,验证结果表明该方法可以明显降低MEMS陀螺仪温度漂移,且相比于传统BP神经网络,其补偿效果也有较大幅度提升。

• 单位
  自动化学院; 西安邮电大学