[發(fā)明專利]基于改進(jìn)PSO優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的硅微加速度計(jì)溫度補(bǔ)償方法、系統(tǒng)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201711394079.0
• 申請日: 2017-12-21
• 公開（公告）號: CN108120451A
• 公開（公告）日: 2018-06-05
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 徐大誠;王法亮
• 申請（專利權(quán)）人: 蘇州大學(xué)
• 主分類號: G01C25/00
• 分類號: G01C25/00;G01P21/00;G06N3/08
• 代理公司: 蘇州市中南偉業(yè)知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 32257
• 代理人: 馮瑞;楊慧林

1.一種基于改進(jìn)PSO優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的硅微加速度計(jì)溫度補(bǔ)償方法，其特征在于，包括：

S1分別測量硅微加速度計(jì)在N個不同溫度點(diǎn)下的多組加速度輸出量和實(shí)時溫度值，作為PSO極值點(diǎn)尋優(yōu)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本；

S2構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，設(shè)置BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入、輸出層及隱含層的神經(jīng)元個數(shù)、各層傳遞函數(shù)以及網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練參數(shù)，通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自學(xué)習(xí)得到加速度計(jì)的溫度補(bǔ)償模型參數(shù)；判斷是否達(dá)到BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的要求，若達(dá)到，利用PSO優(yōu)化出的最優(yōu)極值點(diǎn)作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型的初始權(quán)值和閾值，跳轉(zhuǎn)到S3；若未達(dá)到，則使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練函數(shù)對各層權(quán)值和閾值進(jìn)行訓(xùn)練；

S3存儲得到的補(bǔ)償模型參數(shù)，通過調(diào)用參數(shù)建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)對硅微加速度計(jì)的實(shí)時溫度補(bǔ)償并輸出。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于改進(jìn)PSO優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的硅微加速度計(jì)溫度補(bǔ)償方法，其特征在于，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型的初始權(quán)值和閾值的確定方法包括：

粒子群初始化，設(shè)置粒子群參數(shù)，包括：粒子數(shù)、粒子群維度、粒子初始位置及初始速度、迭代次數(shù)、慣性權(quán)重以及學(xué)習(xí)因子；

針對每個粒子當(dāng)前位置計(jì)算適應(yīng)度值，粒子每更新一次位置，就計(jì)算一次適應(yīng)度，記錄每個粒子的歷史極點(diǎn)位置以及種群歷史最優(yōu)極點(diǎn)位置；

判斷粒子適應(yīng)度是否達(dá)到要求或迭代次數(shù)是否達(dá)到最大，若達(dá)到，將優(yōu)化后的權(quán)值和閾值作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的初始值。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于改進(jìn)PSO優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的硅微加速度計(jì)溫度補(bǔ)償方法，其特征在于，根據(jù)粒子適應(yīng)度值調(diào)節(jié)權(quán)重，在適應(yīng)度較高時，增大慣性權(quán)重加速收斂，在適應(yīng)度較低時，減小慣性權(quán)重，計(jì)算公式如下：

ω = ω min - ( ω max - ω min ) ( f - f min ) f a - f min , f ≤ f a ω max , f ≥ f a ]]>

ω_min和ω_max分別為慣性權(quán)重的最小值和最大值，f，f_min，f_a分別為當(dāng)前粒子適應(yīng)度值，適應(yīng)度最小值和平均值。