灰色系统理论数据预处理及其应用.pdf

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1、第35卷第2期上海交通大学学报Vol.35No.22001年2月JOURNALOFSHANGHAIJIAOTONGUNIVERSITYFeb.2001文章编号:1006-2467(2001)02-0268-04灰色系统理论、数据预处理及其应用11122伏玉笋,田作华,施颂椒,任思聪,滕玉琨(1.上海交通大学自动化系,上海200030;2.西北工业大学自动控制系,西安710072)摘要:运用灰色系统理论,建立了动力调谐陀螺漂移和温度之间的数学模型,以补偿热漂移,提高动力调谐陀螺的使用精度.将状态估计与不良数据辨识理论作为数据预处理

2、技术应用于灰色系统建模,以观测数据为依据进行状态估计,避免了常规建模中观测数据与实际数据同等对待的弊端.对数据作检测与辨识,使剔除不良数据后的状态估计结果更为精确,以提高灰色系统建模精度.关键词:动力调谐陀螺;热漂移;灰色系统理论;数据预处理中图分类号:V241文献标识码:AGreySystemTheory,DataPreparationandTheirApplication11122FUYu-sun,TIANZuo-hua,SHISong-jiao,RENSi-cong,TENGYu-kun(1.Dept.ofAutomati

3、on,ShanghaiJiaotongUniv.,Shanghai200030,China;2.Dept.ofAutomaticControl,NorthwestPolytechnicUniv.,Xi'an710072)Abstract:Greysystemtheorywasappliedinconstructingamodelbetweentemperatureanddriftofady-namicallytunedgyroscopeinordertocompensatethethermaldriftandimprovethe

4、accuracyofthegyro-scope.Themethodsofstateestimation,baddatadetectionandidentificationwereappliedingreysystemmodelingtogetsomemorereasonableresultscomparingtotheconventionalgreysystemmodelingmeth-ods.Theproposedmethodscanbeusedasdatapreparationtechniquestodetectbaddat

5、a.Themodelingaccuracyofgreysystemsisgreatlyimprovedbysuchmethods.Keywords:dynamicallytunedgyroscope;thermaldrift;greysystemtheory;datapreparation在惯性导航系统中,陀螺仪是核心敏感元件,而值,更好地提高补偿效果.陀螺漂移又是惯性导航系统的主要误差源之一.温灰色系统理论自80年代初创立以来,已在经[1,2]度变化可导致陀螺产生漂移.目前,随着计算机济、社会、农业和电力等系统得到了较广泛的应

6、用.技术的发展,应用计算机技术是提高陀螺仪精度的灰色系统理论属于系统论的范畴,灰色是指信息不一个途径.利用热漂移的量测数据,建立热漂移的数完全,灰色系统是指信息不完全的系统.灰色系统具学模型,通过模型对热漂移进行估计并实时修正陀有建模所需信息少,建模精度较高等特点.本文运用螺的输出,以提高陀螺的使用精度,是近年来惯导工灰色系统理论,建立某动力调谐陀螺漂移和温度之作者普遍关心的问题,并被称为陀螺热漂移的软件间的数学模型,以补偿热漂移,提高动力调谐陀螺的补偿技术.目前,在实际工程中所选用的陀螺漂移的使用精度.将状态估计与不良数据辨识

7、理论作为数测漂时间为1h,并未实现严格意义上的实时补偿.据预处理技术应用于灰色系统建模,以观测数据为为了达到补偿的最佳效果,应该有效地利用历史数依据进行状态估计,避免了常规建模将观测数据与据对陀螺漂移进行建模预测,尽可能逼近实际漂移实际数据同等对待的弊端.对数据作检测与辨识,使剔除不良数据后的状态估计结果更为精确,以提高收稿日期:1999-10-29灰色系统建模精度.第2期伏玉笋,等:灰色系统理论、数据预处理及其应用269新息GM(1,1)模型相似,只是前者在加入新息的同1灰色系统理论建模时,去掉一个老数据,然后在此基础上建立G

8、M(1,1.1等间隔序列建模1)模型.1.1.1常规GM(1,1)模型设原始序列为1.2非等间隔序列建模(0)(0)(0)(0)X={x(1),x(2),…,x(n)}建模中,一般要求原始数据是等距的,这个要求这是一组信息不完全的灰色量,具有很大的随机性,在以时

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