基于递归神经网络的加速度传感器动态特性补偿

刘刚; 刘学仁

doi:10.13873/j.1000-97872007.07.016

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基于递归神经网络的加速度传感器动态特性补偿

研究与探讨 | 更新时间：2025-09-11

- 基于递归神经网络的加速度传感器动态特性补偿
- Dynamic compensation of accelerometer based on recurrent neural network
- 传感器与微系统 2007年第7期页码：70-72
- 作者机构：
  
  1. 江西师范大学物理与通信电子学院
  2. 江西师范大学物理与通信电子学院,江西,南昌,330022
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13873/j.1000-97872007.07.016
  中图分类号： TP183;TP212
- 纸质出版：2007
- 稿件说明：
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[1]刘刚,刘学仁.基于递归神经网络的加速度传感器动态特性补偿[J].传感器与微系统,2007(07):70-72.

LIU Gang, LIU Xue-ren. Dynamic compensation of accelerometer based on recurrent neural network[J]. 2007, (7): 70-72.
[1]刘刚,刘学仁.基于递归神经网络的加速度传感器动态特性补偿[J].传感器与微系统,2007(07):70-72. DOI： 10.13873/j.1000-97872007.07.016.

LIU Gang, LIU Xue-ren. Dynamic compensation of accelerometer based on recurrent neural network[J]. 2007, (7): 70-72. DOI： 10.13873/j.1000-97872007.07.016.

摘要

提出了一种基于递归神经网络的加速度传感器动态性能补偿方法

利用神经网络良好的非线性映射能力

建立传感器的动态逆模型

用实际工作参数训练神经网络

实现对加速度传感器动态特性的补偿。实验结果表明:经过动态补偿后

加速度传感器的系统工作频带得以拓宽

检测信号达到稳态的时间从补偿前的7m s缩短到大约1m s

传感器的动态性能得到明显的改善。

Abstract

The method of dynamic compensation of accelerometer based on recurrent neural network is introduced.By use of building the sensor’s inverse modle and training the network with actual parameter

the dynamic compensation of accelerometer is realized.The experiment results show that the system working band can be broaden

the time reaching to stable state can be decreased from 7 ms to 1 ms and the dynamic characteristics can be improved after dynamic compensation.

关键词

Keywords

references

压力传感器动态性能分析与动态补偿 [J]. 禹东川. 中国仪器仪表 . 2003(07)

神经网络模型在测试系统动态补偿中的应用 [J]. 田社平. 计量技术 . 2001(10)

神经元网络控制[M]. 机械工业出版社 , 王永骥,涂健编著, 1998

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