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          用于倾角监测中的MEMS加速度计补偿方法

          杨小平  谭凯  蒋力  刘光辉  李哲宏  
          【摘要】:针对在山体滑坡倾角监测中微电子机械系统(MEMS)加速度计存在误差的问题,传统方法的补偿效果欠佳,且无法很好地对时间序列数据进行分析。为了提高山体姿态监测的精度,采用了一种基于一维卷积神经网络(1D-CNN)与长短期记忆(LSTM)网络相结合的MEMS加速度计误差补偿方法。将采集到的加速度数据转换成角度数据,然后通过1D-CNN与LSTM网络模型进行训练,设计了误差补偿的硬件系统,从而实现实时误差补偿。实验结果表明,与卡尔曼滤波和反向传播(BP)神经网络相比,X轴的均值和标准差分别为0.000 057°和0.000 033°,误差下降了一个数量级,说明1D-CNN与LSTM相结合的网络对MEMS加速度计具有更好的补偿效果,为将来应用在山体滑坡倾角监测中奠定了基础。

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