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为了提高加速度计在离心机试验中的试验效率和加速度计模型系数的辨识精度,针对离心机试验中加速度计高阶误差项的辨识精度问题提出了截尾D-最优设计方案,并与饱和D-最优试验计划进行了对比,结果表明采用本文提出的加速度计离心机试验的截尾D-最优试验计划,能够提高加速度计高阶模型项的辨识精度. 相似文献
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<正> 近20年来,线性系统的辨识和参数估计的研究工作得到了迅速发展。系统辨识的方法主要有:最小二乘法、广义最小二乘法、推广最小二乘法、多级最小二乘法、辅助变量法、随机逼近法、极大似然法以及相关分析法等。在这些方法中,相关分析法是一种公认最有效的算法。1974年,Iserman、Saridis和Sinha等人通过若干数值算例证实 相似文献
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为提高陀螺加速度计的测试精度,在分析带反转平台离心机主轴回转误差的基础上,研究了主轴回转误差对陀螺加速度计测试精度的影响。根据陀螺加速度计离心机测试的二次项系数回归模型和多系数回归模型,分别推导了离心机主轴回转误差对陀螺加速度计二次项系数测试和包括三次项系数在内的多个系数测试的辨识精度影响的数学表达式,并进行了误差补偿。 相似文献
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基于多加速度计组合的误差模型自标定方法 总被引:1,自引:0,他引:1
本文针对惯性测量组合当中的加速度计误差模型自标定问题,提出了一种基于多加速度计组合的测试方法.该方法以重力加速度go的幅值平方作为参考基准来标定误差系数,使得标定精度不受转角定位误差的影响.采用三个相互正交的加速度计输出平方和作为观测信息,建立了g02观测误差辨识模型方程.该测试方法有效提高了加速度计的测试精度. 相似文献
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基于递推平方根法的神经网络模型辨识 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种基于递推平方根法的神经网络模型辨识方法,对Davidon最小二乘法和阻尼最小二乘法进行了改进,既保持了二者简单易行、收敛性的优点,又能提高精度,减少计算量,适合于应用在非线性系统的辨识和自适应控制中。与常规的Davidon最小二乘法和阻尼最小二乘法进行仿真比较,体现出了这种方法的有效性,尤其是在输入及隐含节点个数较多的情况,其优点比较明显。 相似文献
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为了提高陀螺加速度计的标定精度,有必要对交叉二次项进行精确的标定。提出了一种陀螺加速度计交叉二次项在精密线振动台上的测试方法,通过分析陀螺加速度计的测试原理建立了包含交叉二次项的误差模型。利用分度头将陀螺加速度计翻滚到不同的位置,测量陀螺加速度计进动整周期的相关时间参数和输出数据。通过计算加速度计模型输出与平均角速率积分之间的关系,准确辨识出陀螺加速度计误差模型中的各误差项系数。该方法可以有效抑制陀螺加速度计的输出误差,提高标定的精度。最后通过仿真分析,验证了该方法可以准确辨识出陀螺加速度计的二次项、交叉二次项等高阶误差项系数,辨识精度达到了10~(-7),进一步提高了陀螺加速度计在线振动台上的标定精度。 相似文献