本文關(guān)鍵詞：MEMS陀螺隨機(jī)誤差趨勢(shì)項(xiàng)的支持向量回歸機(jī)預(yù)測(cè)補(bǔ)償算法

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【摘要】：為了適應(yīng)低成本快速響應(yīng)衛(wèi)星的發(fā)展趨勢(shì),越來(lái)越多的衛(wèi)星采用了MEMS陀螺系統(tǒng)與信息融合方法相結(jié)合的設(shè)計(jì)方案。為提高傳統(tǒng)的基于自回歸滑動(dòng)平均(Auto-Regressive and Moving Average,ARMA)模型和支持度的信息融合方法的精度,抑制隨機(jī)誤差趨勢(shì)項(xiàng)對(duì)衛(wèi)星穩(wěn)定控制的不利影響,提出了一種基于支持向量回歸機(jī)(Support Vector Regression,SVR)的預(yù)測(cè)補(bǔ)償算法。該算法對(duì)各個(gè)MEMS陀螺輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波,并提取相應(yīng)的隨機(jī)誤差趨勢(shì)項(xiàng),通過(guò)相空間重構(gòu)獲得訓(xùn)練樣本并進(jìn)行SVR建模,用以實(shí)時(shí)補(bǔ)償。然后使用低成本商用器件搭建了MEMS陀螺系統(tǒng),并在單軸氣浮轉(zhuǎn)臺(tái)上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,預(yù)測(cè)補(bǔ)償算法使得MEMS陀螺系統(tǒng)輸出數(shù)據(jù)的方差降為原先的31.39%,融合精度得到了顯著的提高。
【作者單位】： 哈爾濱工業(yè)大學(xué)衛(wèi)星技術(shù)研究所;
【關(guān)鍵詞】： 微機(jī)電陀螺 時(shí)間序列 支持向量機(jī) 相空間重構(gòu)
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61603115) 中國(guó)博士后科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2015M81455) 微小型航天器技術(shù)重點(diǎn)學(xué)科實(shí)驗(yàn)室開(kāi)放基金資助(HIT.KLOF.MST.201501)
【分類號(hào)】：V441
【正文快照】： 傳統(tǒng)衛(wèi)星的設(shè)計(jì)制造過(guò)程具有成本高、耗時(shí)長(zhǎng)的特點(diǎn),不利于衛(wèi)星技術(shù)在快速響應(yīng)任務(wù)中的應(yīng)用。商用現(xiàn)貨MEMS(Micro Electro Mechanical System)元器件體積小、重量輕、成本低,能夠有效提高衛(wèi)星的功能密度,縮短研制周期,為衛(wèi)星快速設(shè)計(jì)制造提供了思路。在這一思路的指導(dǎo)下,各國(guó)均

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：842696