加速度传感器退化模型与预测方法研究

发布时间:2017-03-29 01:06

  本文关键词:加速度传感器退化模型与预测方法研究,由笔耕文化传播整理发布。


【摘要】:石英挠性加速度传感器是惯性导航系统中的核心器件,它的可靠性与稳定性直接影响整个系统的导航精度。加速度传感器退化模型与参数预测是研究加速度传感器可靠性与稳定性问题中的重要应用价值。本文首先分析了加速度传感器几种退化常用模型,设计了一种定期离心实验法与重力场八点翻转实验法相结合的实验,基于该方案利用现有的数据采集实验平台进行了连续一年的数据采集,并将得到的数据进行了5+滤波和预处理。接着,本文研究了基于综合自回归滑动平均模型(('%()的加速度传感器标度因数建模预测技术,仿真结果显示该模型存在精度较低,波动性较大且残差具有异方差性的问题。本文利用广义自回归条件异方差模型()('-)适用于处理数据波动性和残差异方差性的特点,采用)('-模型对残差进行建模,改进了('%(模型,发展了一种嵌入残差方差的('%(改进模型,解决了上述问题,提高了建模和预测精度。最后,基于6种预测评价准则,对比分析了('%(模型和本文所提算法的预测结果,仿真研究结果表明本文所提方法能够有效提升参数预测的精度。
【关键词】:加速度传感器 综合自回归滑动平均模型 标度因数残差 广义自回归条件异方差模型
【学位授予单位】:西南科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TP212
【目录】:
  • 摘要4-5
  • Abstract5-9
  • 1 绪论9-14
  • 1.1 选题目的与意义9
  • 1.2 课题研究背景以及现状9-12
  • 1.2.1 加速度传感器退化研究9-11
  • 1.2.2 退化与预测模型研究11-12
  • 1.3 论文主要工作以及创新点12-14
  • 1.3.1 论文组织结构12-13
  • 1.3.2 创新点13-14
  • 2 石英挠性加速度传感器退化模型及数据采集14-33
  • 2.1 石英挠性加速度传感器内部结构及工作原理14-17
  • 2.1.1 石英挠性加速度传感器内部结构14-15
  • 2.1.2 石英挠性加速度传感器工作原理15-17
  • 2.2 导致传感器退化的因素17-19
  • 2.2.1 外磁场作用下退化17
  • 2.2.2 机械振动作用退化17-18
  • 2.2.3 温度干扰退化18-19
  • 2.2.4 胶粘问题引起加速计参数的退化19
  • 2.3 实验数据采集分析19-30
  • 2.3.1 加速度传感器离心实验法20
  • 2.3.2 加速度传感器重力场翻转实验法20-25
  • 2.3.3 加速度传感器测试平台简介以及数据采集25-30
  • 2.4 加速度表参数退化模型的建立30-32
  • 2.4.1 几种退化模型30-31
  • 2.4.2 加速度表参数退化模型31-32
  • 2.5 本章小结32-33
  • 3 石英挠性加速度传感器参数建模33-56
  • 3.1 引言33
  • 3.2 KALMAN数 据预处理33-36
  • 3.3 综合自回归滑动平均时间序列模型36-50
  • 3.3.1 平稳时间序列36-38
  • 3.3.2 ARMA模 型38-40
  • 3.3.3 时间序列平稳性检验40-42
  • 3.3.4 基于时间序列的参数模型定阶42-46
  • 3.3.4.1 时间序列模型的识别43-45
  • 3.3.4.2 AIC定阶准则45
  • 3.3.4.3 基于数据相关性和AIC的混合定阶45-46
  • 3.3.5 基于时间序列模型参数的最小二乘估计法46-49
  • 3.3.6 ARIMA综合自回归滑动平均时间序列模型的建模步骤49-50
  • 3.4 广义自回归条件异方差模型50-52
  • 3.4.1 ARCH模型50-51
  • 3.4.2 GARCH模型51-52
  • 3.4.3 GARCH模型的参数极大似然估计法52
  • 3.5 嵌入残差方差的ARIMA模型建模52-55
  • 3.5.1 嵌入残差方差的ARIMA改进模型52-53
  • 3.5.2 嵌入残差方差的ARIMA改进模型的建模步骤53-55
  • 3.6 本章小结55-56
  • 4 嵌入残差方差的ARIMA模型的标度因数预测56-76
  • 4.1 引言56
  • 4.2 嵌入残差方差的ARIMA模型预测56-60
  • 4.2.1 几种常见模型的预测56-59
  • 4.2.2 嵌入残差方差的ARIMA模型预测59-60
  • 4.3 仿真实验60-75
  • 4.3.1 ARIMA模型建模60-63
  • 4.3.2 GARCH模型建模63-68
  • 4.3.3 ARIMA模型与改进之后的模型建模比较68-69
  • 4.3.4 ARIMA模型与改进模型的预测效果比较69-73
  • 4.3.5 ARIMA模型与改进模型的预测指标对比73-75
  • 4.4 本章小结75-76
  • 结论76-78
  • 致谢78-79
  • 参考文献79-83
  • 攻读学位期间发表的学术论文及研究成果83

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