李英俊，褚文超，嚴(yán)利軍，趙磊，周欣榮

（烏蘭察布電業(yè)局，內(nèi)蒙古烏蘭察布 012000）

近年來，隨著微型機電技術(shù)的迅速發(fā)展，傳感器技術(shù)逐漸成為研究的熱門。其中，MEMS 傳感器技術(shù)發(fā)展迅速，它具有重量輕、消耗少、體積較小、成本低等優(yōu)勢，且易于大批量生產(chǎn)制造，使其在諸多技術(shù)領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用[1-2]。但是，MEMS 傳感器技術(shù)成本造價較低，使傳感器結(jié)構(gòu)和傳感系統(tǒng)等方面存在不足，在工作運行過程中，會因外界干擾產(chǎn)生漂移等不穩(wěn)定性誤差，影響傳感器的精準(zhǔn)度[3-4]。

目前，綜合各方面因素考慮，對傳感器隨機誤差進行補償建模是提高傳感系統(tǒng)精準(zhǔn)度的有效途徑。因此，文中針對MEMS 傳感器現(xiàn)存的隨機性誤差問題，引入了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域相關(guān)知識，對傳感器與陀螺儀在深度信號接收、信號定位等方面存在的隨機性誤差進行誤差糾正和補償方法研究。

1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工作原理

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種包含卷積計算能力且具有深度結(jié)構(gòu)的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是深度學(xué)習(xí)代表算法之一[5]。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有表征學(xué)習(xí)能力，能夠按其階層結(jié)構(gòu)對輸入信息進行平移不變分類。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)主要包括5 個層面：輸入層、卷積層、池化層、全連接層和輸出層。其中，卷積層和池化層是最重要的兩個層面[6]。每個層面具有多個特征面，特征面包含多種不同功能的神經(jīng)元。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行卷積的主要過程是將輸入層特征面的神經(jīng)元與輸出層的相關(guān)特征面連接，通過相關(guān)權(quán)限對輸出層對應(yīng)的數(shù)據(jù)進行運算求和，并將運算結(jié)果傳輸?shù)捷斎雽印＞矸e神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本結(jié)構(gòu)如圖1 所示。

圖1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本結(jié)構(gòu)

文中通過分析不同行動軌跡，使實驗數(shù)據(jù)具有多樣性。主要實驗點應(yīng)分布在足夠支持傳感器設(shè)備正常操作運行的地區(qū)，以保證數(shù)據(jù)采集的有效性；數(shù)據(jù)采集可在能力范圍內(nèi)盡可能擴大傳感器數(shù)據(jù)樣本的采集規(guī)模，從而使實驗結(jié)果更為準(zhǔn)確[7-8]。

在原始數(shù)據(jù)的采集過程中，由于外界環(huán)境的干擾和人為因素的影響，必然會產(chǎn)生不同程度的干擾情況[9]，因此需要提高誤差補償模型的精準(zhǔn)性。

環(huán)境干擾消除處理系統(tǒng)的操作基礎(chǔ)模型如圖2所示，根據(jù)傳感器目標(biāo)的位置、傳感器信號發(fā)射速度和方位建設(shè)一個理想坐標(biāo)系；通過具體的傳感器信號數(shù)據(jù)接收，確定目標(biāo)實際方位與傳感器所在位置的方位關(guān)系，建立實際坐標(biāo)系。用運算公式得到理想坐標(biāo)系中的傳感器載體的重力、速度和加速度數(shù)據(jù)，與實際數(shù)據(jù)對比，能夠得到不同的數(shù)據(jù)差異，即為實際傳感器受到的環(huán)境干擾數(shù)據(jù)[10]。之后，采用聲波過濾器過濾掉傳感器采集信號過程中其他聲波的干擾，即可得到相對完整環(huán)境下的傳感器信號的采集數(shù)據(jù)[11-12]。

圖2 干擾消除系統(tǒng)操作基礎(chǔ)模型

2 MEMS傳感器隨機誤差補償方法

2.1 MEMS傳感器隨機誤差類型

運用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對MEMS 傳感器隨機誤差問題構(gòu)建補償模型，根據(jù)誤差表現(xiàn)形式，MEMS 的誤差大致可分為4 種類型。

1）MEMS 傳感器溫度漂移誤差：指傳感器中加速度計量儀和陀螺儀受溫度差異的影響導(dǎo)致的誤差。溫度信息可在系統(tǒng)中央溫度控制中心獲取，通過溫度傳感器向外傳輸，對陀螺儀運行頻率產(chǎn)生影響。

2）MEMS 加速度計量指標(biāo)數(shù)值非線性誤差：標(biāo)度數(shù)值會在傳感器各運行階段發(fā)生不同變化，在安裝過程中會產(chǎn)生誤差，標(biāo)度因數(shù)通過離心機的運行再次變化。離心機一般不配備溫度控制儀器，導(dǎo)致傳感器自體發(fā)熱且無法散熱。

3）MEMS 陀螺儀標(biāo)度數(shù)值非線性誤差：這種誤差和第二種誤差類型相似，受到溫度影響，傳感器的陀螺儀運行不穩(wěn)定。對此，可將復(fù)雜測量數(shù)據(jù)進行篩選簡化，減少系統(tǒng)處理內(nèi)容的數(shù)量，減輕傳感器發(fā)熱程度。

4）加速度測量儀的向心度誤差和陀螺儀加速度反應(yīng)誤差：加速度測量儀會在運行中受到離心力和向心力等力的作用，導(dǎo)致測量結(jié)果與真實數(shù)據(jù)有一定出入。這種情況可針對加速度測量儀的結(jié)構(gòu)進行改裝設(shè)計，削弱外力對測量結(jié)果的影響；陀螺儀在加速過程中產(chǎn)生的誤差，也可結(jié)合離心機進行二次運算，對誤差進行直接補償，從而獲得較為準(zhǔn)確的測量結(jié)果[13]。

2.2 誤差整體標(biāo)定方法

為了對MEMS 傳感器隨機誤差進行精準(zhǔn)的補償建模，要在模型設(shè)計之前對傳感器進行初步篩選。在基礎(chǔ)條件下，運用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對每個傳感器精準(zhǔn)度、測量范圍、受環(huán)境影響大小等因素進行測量標(biāo)定。文中設(shè)計了MEMS 整體標(biāo)定方法，根據(jù)所有樣本傳感器的基本特征，設(shè)計完整的測量程序，對所有MEMS 傳感器同時進行標(biāo)定，省去了對每個傳感器單獨進行測量的步驟，能夠一次性得到所有傳感器每一項指標(biāo)的誤差數(shù)據(jù)。MEMS 傳感器整體標(biāo)定流程如圖3 所示。

圖3 MEMS傳感器整體標(biāo)定流程

首先檢查溫度控制中心，標(biāo)定設(shè)置好傳感器溫度變化的范圍，然后在既定溫度范圍內(nèi)開啟傳感器，獲得不同溫度下加速度測量儀和陀螺儀的標(biāo)度數(shù)值、耦合誤差和漂移誤差等具體系數(shù)。整體標(biāo)定的方法不僅縮短了獲取誤差數(shù)據(jù)的過程與時間，而且測量準(zhǔn)確程度也有所提高，相比于傳統(tǒng)的標(biāo)定方法更加高效準(zhǔn)確[14-15]。

2.3 隨機誤差補償方法

根據(jù)MEMS 溫度標(biāo)定和離心機標(biāo)定獲取到的參數(shù)，進行溫度和離心角度差異的補償；再根據(jù)陀螺儀加速度矩陣運算程序，得到傳感器加速度測量儀和陀螺儀的參數(shù)，對傳感器運行速度和旋轉(zhuǎn)速率進行誤差補償；將運算所得具體數(shù)據(jù)代入到各部分的標(biāo)定公式中，能夠得到正常狀態(tài)下加速度的速率輸出和運行軌跡[16]。

在MEMS 傳感器磁場定位解算中，需要通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對傳感器系統(tǒng)定位程序進行解算，解算過程如圖4 所示。

圖4 MEMS傳感器定位解算過程

MEMS 傳感器通過標(biāo)定得到各項參數(shù)，對參數(shù)運算后得到溫度控制器加速度測量儀和陀螺儀的輸出運行速率等方面的準(zhǔn)確數(shù)值，進而得到誤差補償后的傳感器加速度和角速率的相關(guān)信息。結(jié)合傳感器磁場進行輸出橫向角速率的計算，通過導(dǎo)航儀的配合得到目標(biāo)參數(shù)的坐標(biāo)數(shù)據(jù)，通過四元數(shù)解算方法得到磁場傳感器原始狀態(tài)下的初始數(shù)據(jù)。通過對初始方位數(shù)據(jù)的運算，對受到漂移誤差影響的MEMS 傳感器進行輸出誤差修正，四元數(shù)解算算法如下：

根據(jù)矩陣運算得到四元數(shù)初始數(shù)據(jù)為：

依據(jù)式（2）運算得到的四元數(shù)的初始數(shù)據(jù)，再進行四元數(shù)解算公式運算：

式（3）中，qn表示初始方位四元數(shù)，wb表示傳感器加速度運行的角速率。

根據(jù)四元數(shù)運算方程進行求解，得到初始狀態(tài)下傳感器加速度與角速率的理想數(shù)據(jù)，再與實際測量標(biāo)定的數(shù)據(jù)進行對比，得出傳感器隨機誤差產(chǎn)生的原因和大致規(guī)律。

結(jié)合溫度系統(tǒng)、加速度測量儀、陀螺儀、磁場定位導(dǎo)航等各方面?zhèn)鞲衅髡`差補償方法，可較為準(zhǔn)確地標(biāo)定出傳感器在異常溫度、高加速度、高角速率等問題影響下產(chǎn)生的誤差數(shù)據(jù)。

3 實驗研究

為了驗證卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對MEMS 傳感器隨機誤差補償方法的有效性，文中針對MEMS 傳感器隨機誤差補償方法進行了對比實驗，分別對深度信念網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對傳感器隨機誤差補償方法各方面的性能進行分析測試。

首先針對傳感器信號采集范圍內(nèi)受環(huán)境影響產(chǎn)生的誤差，文中采用3 種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)誤差補償模型對補償誤差進行實驗，實驗數(shù)據(jù)如圖5 所示。

圖5 不同方法補償模型誤差對比

經(jīng)過對比實驗分析，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的傳感器誤差補償模型比傳統(tǒng)的誤差補償模型效果更好，且誤差最低，而基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的傳感器誤差補償模型和基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的誤差補償始終高于所提方法。由此可見，在受到外部環(huán)境影響的情況下，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)誤差補償模型對隨機誤差的補償效果更好，誤差補償性能更優(yōu)。

為了驗證所提方法的科學(xué)有效性，實驗分析了3種方法的補償效果，如圖6 所示。

圖6 補償模型漂移誤差補償效果對比

圖6為基于3種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的傳感器誤差補償模型對漂移誤差補償?shù)男Ч麑Ρ取？梢娤鄬τ趥鹘y(tǒng)的誤差補償模型，提出的基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)MEMS傳感器誤差補償模型對漂移誤差補償結(jié)果更穩(wěn)定，數(shù)據(jù)差異更小，對漂移和隨機游走誤差的補償性能更強。

針對傳感器加速度測量儀和陀螺儀容易產(chǎn)生的加速度和角速率誤差，文中將3 種誤差補償模型置于同一環(huán)境中，采用相同傳感器配置進行了對比實驗，實驗數(shù)據(jù)如圖7、8 所示。

圖7 補償模型加速度誤差補償效果對比

從圖7、8 中可以看出，對于MEMS 傳感器的隨機誤差，相比于傳統(tǒng)的誤差補償模型，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的誤差補償模型對傳感器加速度和角速率的誤差補償效果更好。如圖7 所示，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)誤差補償后，加速度的變化更平穩(wěn)，隨著時間推移變化程度起伏越來越小。

圖8 中，傳感器角速率有明顯變化，對應(yīng)著實驗中運行軌跡的變化，而傳統(tǒng)補償模型角速率誤差補償后的數(shù)值仍趨近于0。由此可見，提出的基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MEMS 傳感器隨機誤差補償模型更為優(yōu)秀，誤差補償效果更好。

圖8 補償模型角速率誤差補償效果對比

4 結(jié)束語

文中主要針對MEMS 傳感器隨機誤差對測量工作產(chǎn)生的影響，以及誤差產(chǎn)生的各部分?jǐn)?shù)據(jù)對比，提出了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隨機誤差補償模型，并與傳統(tǒng)的誤差補償模型進行對比實驗。實驗結(jié)果表明，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的誤差補償方法能夠更精準(zhǔn)、更穩(wěn)定地對傳感器誤差進行補償，而且效率更高，所需成本更小，誤差補償?shù)男Ч谩Ｔ撗芯砍晒麑ο嚓P(guān)領(lǐng)域的傳感器誤差補償方法研究提供了寶貴經(jīng)驗，對日后的傳感器誤差補償技術(shù)研究起到一定的指導(dǎo)作用。