【摘 要】
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加速度表广泛应用于惯性导航系统中,加速度表精度的提高对提高惯性导航控制精度具有很高的重要性。为提高加速度表的精度,一方面可以进一步改进加速度表的设计和生产工艺,另
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加速度表广泛应用于惯性导航系统中,加速度表精度的提高对提高惯性导航控制精度具有很高的重要性。为提高加速度表的精度,一方面可以进一步改进加速度表的设计和生产工艺,另一方面可以对加速度表的参数进行补偿。经研究发现,加速度表参数的时间序列具有很强的非线性特点,使用传统的线性模型,难以达到很高的建模精度。因此本论文提出对加速度表参数进行非线性时间序列建模,以提高建模和预测精度。本论文以石英挠性加速度表为研究对象,研究并设计了加速度表静态参数的标定方法,编写了加速度表数据采集软件系统,以获得研究所需要的加速度表的零偏和标度因数;由于加速度表参数的时间序列具有很强的非线性特点,提出了使用非线性时间序列进行建模。在非线性时间序列算法研究中,在传统BP神经网络的基础上增加延时环节使其具有记忆历史数据的能力,建立了NAR神经网络对参数进行建模;在AR模型的基础上加入小波神经网络,建立了小波神经网络与AR组合模型,该模型利用AR模型拟合其线性部分,用小波神经网络拟合其非线性部分,并对小波神经网络的算法进行改进,使得该模型具有收敛速度快,训练效果好。由于各种模型的预测方法都有其独特的信息特征和适用条件,本论文利用组合预测理论,吸收每种模型的优点,提出使用改进型贝叶斯组合预测方法,对NAR神经网络和小波神经网络与AR组合模型的预测结果进行组合预测。利用该方法与传统ARMA模型的预测结果进行对比表明组合预测效果较好,准确率较高。
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