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摘要：本发明公开了联合使用迭代计算和BP神经网络的重力仪振动补偿方法，包括：基于振动环境对重力仪的影响机理研究，将振动传递函数简化为时延增益模型，利用邻近项改进的交替方向乘子法ADMM获取全局最优的模型系数，对重力测量值进行迭代补偿。以迭代补偿后的重力输出和振动检测信号以及无振动环境下重力仪的标准输出构建BP神经网络的数据集进行振动补偿模型训练，所得模型用于对剩余误差再次补偿得到最终的振动补偿结果。本发明提出联合迭代计算和BP神经网络的振动补偿算法能够有效隔离振动环境对重力测量的影响，提高弹簧式相对重力仪的环境适应性。
主权项：1.联合使用迭代计算和BP神经网络的重力仪振动补偿方法，其特征在于，按照以下步骤实施：步骤1、获得零长弹簧式相对重力仪和挠性加速度计式重力仪重力初步测量值和振动环境的检测值，并对振动环境的检测值滤波得到振动加速度；步骤2、通过振动传递关系和ADMM算法建立振动补偿优化模型；步骤3、通过邻近项改进的ADMM算法获取优化模型中最佳时延系数和增益系数；步骤4、对重力初步测量值进行补偿，并更新振动环境的检测值，通过迭代计算，得到最优补偿后的重力测量值以及迭代更新后的振动环境检测值，结合无振动环境下的重力仪标准数据构建训练样本；步骤5、构建BP神经网络，训练样本对BP神经网络模型进行训练，所得模型用于对振动补偿优化模型以外的剩余误差再次补偿，得到重力仪的最终振动补偿结果。
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百度查询： 中国人民解放军火箭军工程大学 联合使用迭代计算和BP神经网络的重力仪振动补偿方法
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