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基于KPCA和数据处理组合方法神经网络的半球谐振陀螺温度建模补偿方法
1
作者
张晨
汪立新
孔祥玉
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第7期1336-1345,共10页
针对半球谐振陀螺(HRG)的温度建模与补偿问题,提出基于核主成分分析(KPCA)和数据处理组合方法(GMDH)神经网络的建模补偿方法.通过分析HRG的温度特性和大数据特征,初步确定网络模型的特征向量.为了去除HRG输出数据的相关性和冗余性,引入K...
针对半球谐振陀螺(HRG)的温度建模与补偿问题,提出基于核主成分分析(KPCA)和数据处理组合方法(GMDH)神经网络的建模补偿方法.通过分析HRG的温度特性和大数据特征,初步确定网络模型的特征向量.为了去除HRG输出数据的相关性和冗余性,引入KPCA并降低特征向量维度.将特征向量代入GMDH神经网络训练,区分训练集和验证集以确定网络权值和网络结构,实现HRG温度漂移的建模与补偿.实验结果表明,单一样本预测时,所提方法预测效果明显好于传统多项式模型;多样本预测时,在4种不同训练样本下,所提方法相比传统多项式模型精度分别提升了48.5%、54.0%、56.3%、68.4%,相比GMDH模型分别提升了3.6%、5.1%、3.8%、8.8%.所提方法能够有效提高HRG在变温工况下的测量精度.
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关键词
半球谐振陀螺(HRG)
核主成分分析(KPCA)
数据处理组合方法(GMDH)
温度建模与补偿
测量精度
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职称材料
题名
基于KPCA和数据处理组合方法神经网络的半球谐振陀螺温度建模补偿方法
1
作者
张晨
汪立新
孔祥玉
机构
火箭军工程大学导弹工程学院
出处
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第7期1336-1345,共10页
基金
国防科技创新特区基金资助项目(HHJJ-2022-0402)。
文摘
针对半球谐振陀螺(HRG)的温度建模与补偿问题,提出基于核主成分分析(KPCA)和数据处理组合方法(GMDH)神经网络的建模补偿方法.通过分析HRG的温度特性和大数据特征,初步确定网络模型的特征向量.为了去除HRG输出数据的相关性和冗余性,引入KPCA并降低特征向量维度.将特征向量代入GMDH神经网络训练,区分训练集和验证集以确定网络权值和网络结构,实现HRG温度漂移的建模与补偿.实验结果表明,单一样本预测时,所提方法预测效果明显好于传统多项式模型;多样本预测时,在4种不同训练样本下,所提方法相比传统多项式模型精度分别提升了48.5%、54.0%、56.3%、68.4%,相比GMDH模型分别提升了3.6%、5.1%、3.8%、8.8%.所提方法能够有效提高HRG在变温工况下的测量精度.
关键词
半球谐振陀螺(HRG)
核主成分分析(KPCA)
数据处理组合方法(GMDH)
温度建模与补偿
测量精度
Keywords
hemispherical resonator gyro(HRG)
kernel principal component analysis(KPCA)
grouped method of data handling(GMDH)
temperature modeling and compensation
measurement accuracy
分类号
V241.5 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于KPCA和数据处理组合方法神经网络的半球谐振陀螺温度建模补偿方法
张晨
汪立新
孔祥玉
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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