高g值加速度傳感器動態(tài)補償方法的研究.pdf

1、高g值加速度傳感器是侵徹系統(tǒng)的核心器件，其動態(tài)性能直接影響測試系統(tǒng)的性能。由于高g值加速度傳感器本身結構特點，使其測量頻率上限受到限制，其工作頻帶不能完全覆蓋加速度信號的有效帶寬，從而導致侵徹測試系統(tǒng)產(chǎn)生較大的動態(tài)誤差。為減少測試系統(tǒng)誤差，提高測試系統(tǒng)的準確性，所以有必要對高g值加速度傳感器進行動態(tài)補償，拓寬其工作頻帶。本文針對傳感器動態(tài)補償方法做了一系列研究。
　　首先對于線性補償方法，從建模誤差以及輸入噪聲兩個角度仿真分析了基

2、于零極點相消法的補償效果。結果顯示幅值誤差與動態(tài)補償后頻帶寬度關聯(lián)不大。
　　其次對于非線性補償方法，研究了基于BP、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的補償方法。以傳感器輸出信號為原型，構建神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練樣本，以校準系統(tǒng)的激勵源信號即傳感器輸入信號作為網(wǎng)絡的期望輸出。訓練過程中由于權值訓練精度不夠理想以及訓練步數(shù)較長等缺點，導致補償過程時間較長，補償后系統(tǒng)頻帶平緩段較短，補償結果不理想。由此提出改進型變尺度法(L-BFGS)與徑向基函數(shù)(RBF)神

3、經(jīng)網(wǎng)絡相結合算法，并在補償系統(tǒng)后增加實時性較好的卡爾曼濾波算法，減少輸入噪聲影響。通過比較三種神經(jīng)網(wǎng)絡訓練的補償模型，分析結果顯示與改進型變尺度法結合的RBF網(wǎng)絡補償算法具有全局穩(wěn)定，輸入噪聲影響較小，補償效果更好等優(yōu)點。
　　最后將與改進型變尺度法(L-BFGS)相結合的徑向基函數(shù)(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡應用于AYZ-4-120K高g值加速度傳感器上。先采用高沖擊臺校準系統(tǒng)對其動態(tài)校準，然后對動態(tài)校準數(shù)據(jù)預處理。將預處理后的AYZ-4