CPSO優(yōu)化BP網絡的MEMS陀螺隨機誤差補償

摘要： 針對微電子機械(MEMS)陀螺存在隨機誤差而導致測量精度低的問題，提出一種基于混沌粒子群算法(CPSO)優(yōu)化反向傳播(BP)神經網絡的補償方法對隨機誤差進行處理。首先采集MEMS陀螺數(shù)據(jù)，利用C-C法重構相空間，基于李雅普諾夫指數(shù)分析和驗證其混沌特性，然后將重構數(shù)據(jù)作為BP神經網絡模型的訓練樣本，利用CPSO算法優(yōu)化BP神經網絡的權值和閾值，獲得用于誤差補償?shù)膬?yōu)化模型，最后采用... （共7頁）