基于神经网络的加速度计静态误差系数标定  

Static Error Coefficients' Calibration of Accelerometer Based on Neural Network

作　　者：何洪文[1] 胡昌华[1] 张伟[1] 何华锋[1] 

机构地区：[1]第二炮兵工程学院302教研室,陕西西安710025

出　　处：《航空计测技术》2004年第6期7-9,共3页Aviation Metrology & Measurement Technology

基　　金：国家自然科学基金资助项目 ( 6993 10 40 )

摘　　要：利用具有强自学习性、自适应能力及非线性变换特性的神经网络方法 ,构造加速度计静态函数型神经网络模型 ,并用于对加速度计静态误差系数的标定。试验证明 ,利用该方法标定的系数结果具有高精度性 。The mathematic model of accelerometer with neural network which has the characteristic of self-learning, self-adapting, nonlinear transformation is established and is used to calibrate the static coefficients of the accelerometer. It is proved that the calibrated values are exactly enough to compensate the accelerometer's output.

关 键 词：加速度计 标定 高精度 误差补偿 静态 神经网络方法 自学习 自适应能力 验证 神经网络模型 

分 类 号：V241.5[航空宇航科学与技术—飞行器设计] TH824.4[机械工程—仪器科学与技术]