基于遗传神经网络的加速度传感器动态建模方法  

A Dynamic Modeling Method Based on Genetic Neural Network for Accelerometer

作　　者：俞阿龙[1] 

机构地区：[1]淮阴师范学院物理与电子学系,淮安223001

出　　处：《仪器仪表学报》2006年第3期315-318,共4页Chinese Journal of Scientific Instrument

基　　金：江苏省高等学校自然科学基金(04KJD140033)资助项目

摘　　要：提出了利用遗传神经网络实现加速度传感器动态建模的新方法,介绍动态建模原理以及算法,给出用遗传神经网络建立的加速度传感器动态数学模型。该方法利用加速度传感器的动态标定数据,采用遗传神经网络搜索和优化动态模型参数。这样,既保留遗传算法的全局搜索能力,克服神经网络容易陷入局部极小的缺陷,又具有神经网络局部搜索能力强的特点。结果表明:以上提出的动态建模方法具有建模精度高、鲁棒性好等优点。A new dynamic modeling approach is presented and the dynamic modeling principle and algorithms are introduced and the dynamic mathematics model is founded based on genetic neural network for aecelerometer. In this method, the dynamic model parameters of accelerometer are optimized by genetic neural network according to measurement data of the dynamic calibration. So the method remains both the global searching ability of genetic algorithm and the good local searching ability of neural network. The results show that the dynamic model has the advantages of high precision and strong robustness.

关 键 词：加速度传感器 建模 遗传神经网络 

分 类 号：TP242.6[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]