传感器与微系统
傳感器與微繫統
전감기여미계통
TRANSDUCER AND MICROSYSTEM TECHNOLOGY
2010年
7期
43-46
,共4页
张庆%谈振藩%柳贵福%许德新%梁莹
張慶%談振藩%柳貴福%許德新%樑瑩
장경%담진번%류귀복%허덕신%량형
光纤陀螺%随机漂移%非平稳模型%ARMA模型%参数估计
光纖陀螺%隨機漂移%非平穩模型%ARMA模型%參數估計
광섬타라%수궤표이%비평은모형%ARMA모형%삼수고계
为减小光纤陀螺的随机漂移,针对其弱非平稳的特点,采用时间序列分析法建立其模型.提出一种全局最优的模型阶次搜索算法,把二维搜索化为一维搜索,得到了模型阶次的一致性估计.提出了一种改进的参数估计算法,它将非线性参数估计过程转化为线性过程,使用正置与逆置漂移时序共同估计参数,以前向和后向模型的滤波误差平方和最小为参数估计的指标,在(p+1)维空间中求极小值.对实测漂移进行了趋势项、周期项、自相关和偏自相关等分析,采用3种方式分别建立其非平稳模型,验证了上述算法的有效性.建模结果同时表明:直接辨识漂移模型的方式优于工程中常用的将非平稳漂移中的确定性模型和平稳随机模型分别辨识的方式.
為減小光纖陀螺的隨機漂移,針對其弱非平穩的特點,採用時間序列分析法建立其模型.提齣一種全跼最優的模型階次搜索算法,把二維搜索化為一維搜索,得到瞭模型階次的一緻性估計.提齣瞭一種改進的參數估計算法,它將非線性參數估計過程轉化為線性過程,使用正置與逆置漂移時序共同估計參數,以前嚮和後嚮模型的濾波誤差平方和最小為參數估計的指標,在(p+1)維空間中求極小值.對實測漂移進行瞭趨勢項、週期項、自相關和偏自相關等分析,採用3種方式分彆建立其非平穩模型,驗證瞭上述算法的有效性.建模結果同時錶明:直接辨識漂移模型的方式優于工程中常用的將非平穩漂移中的確定性模型和平穩隨機模型分彆辨識的方式.
위감소광섬타라적수궤표이,침대기약비평은적특점,채용시간서렬분석법건립기모형.제출일충전국최우적모형계차수색산법,파이유수색화위일유수색,득도료모형계차적일치성고계.제출료일충개진적삼수고계산법,타장비선성삼수고계과정전화위선성과정,사용정치여역치표이시서공동고계삼수,이전향화후향모형적려파오차평방화최소위삼수고계적지표,재(p+1)유공간중구겁소치.대실측표이진행료추세항、주기항、자상관화편자상관등분석,채용3충방식분별건립기비평은모형,험증료상술산법적유효성.건모결과동시표명:직접변식표이모형적방식우우공정중상용적장비평은표이중적학정성모형화평은수궤모형분별변식적방식.
