基于相关向量机的MEMS加速度计零偏温漂补偿

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1、2013年11月北京航空航天大学学报November2013第39卷第ll期JournalofBeijingUniversityofAeronauticsandAstronauticsVol，39No．11基于相关向量机的MEMS加速度计零偏温漂补偿徐哲刘云峰董景新(清华大学精密仪器系，北京100084)摘要：应用相关向量机(RVM，RelevanceVectorMachine)回归预测方法建立了基于RVM的零偏温漂预测补偿模型，利用温度值和温升速率作为输入可预测不同温变过程下的加速度计零偏温漂，探讨了不同训练样本数量、核函数类型和不同的核函数宽度对预测补偿

2、效果的影响，最后应用环境温度试验数据对模型进行检验和验证．结果表明：基于RVM的零偏温漂预测补偿模型能够有效的预测微机械(MEMS，MicroElectroMechanicalSystems)加速度计零偏温漂，模型预测的均方根误差小于1％，补偿后滞环误差最大由0．069缩减为0．0159．关键词：相关向量机；加速度计；零偏温漂中图分类号：U666．1文献标识码：A文章编号：1001—5965(2013)11—1558-05ThermalbiasdriftcompensationofMEMSaccelerometerbasedonrelevancevector

3、machineXuZheLiuYunfengDongJingxin(DepartmentofPrecisionInstrument，TsinghuaUniversity，Beijing100084，China)Abstract：Thermalbiasdriftprognosisandcompensationmodelwasbuiltbasedontheregressionalgo—rithmofrelevancevectormachine．Thethermalbiasdriftoftheaccelerometerexperiencingdifferentte

4、mpera—t／ireloadcanbeclassifiedbyusingboththetemperatureandthetemperaturerateasthemodelinput．Thein—fluenceoftrainingsamplenumber，thekernelfunctionandtheparametersigmawerediscussed．Experimenta—tionwiththedataofthetemperaturecyclingtestwasconducted．Accordingtotheexperimentalresult，the

5、thermalbiasdriftoftheaccelerometercanbeprognosedaccuratelybythemodel，themeansquareerrorislessthan1％．andthesizeofthethermalhysteresisloopisreducedfrom0．069to0．0159．Keywords：relevancevectormachine；accelerometer；thermalbiasdrift微机械(MEMS，MicroElectroMechanicalSys—terns)加速度计作为惯性导航系统的核心器

6、件之一，被广泛应用于航空航天及诸多军事领域，而MEMS加速度计随环境温度变化而产生的测量精度误差(即温漂)是影响加速度计使用的关键因素⋯．为提高加速度计精度，必须采取有效手段降低温漂，温漂补偿方法就成为重要的手段．若想对加速度计温漂进行补偿，必须建立温漂的数学模型，而其中最常用的方法就是利用多项式法建立温度与温漂的数学关系，并采用辨识的方法寻求多项式参数¨。]．虽然多项式法模型简单，但补偿精度通常较低，且无法描述并补偿温漂滞环误差．统计学习理论(SLT，StatisticalLearningTheo—ry)作为一种专门研究小样本情况下机器学习规律的理论得到了

7、较大的发展．相关向量机(RVM，RelevanceVectorMachine)是在支持向量机(SVM．SupportVectorMachine)的基础上提出的一种统计学习方法．与SVM相比RVM具有以下优点：①不仅能够给出系统的输出，还给出预测值的概率分布；②核函数无须满足Mercer条件；收稿日期：2012—12-18；网络出版时间：2013-10-2910：39网络出版地址：WWW．cnki．net／kcms／detail／11．2625．V．20131029．1039．007．html基金项目：总装“十二五”预研资助项目(513090203{})作者简

8、介：徐哲(1981一)，男，吉林省吉林市人，博士生，