СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ АЛГОРИТМОВ КАЛИБРОВКИ АКСЕЛЕРОМЕТРОВ В СОСТАВЕ БЕСПИЛОТНЫХ ЛЕТАТЕЛЬНЫХ АППАРАТОВ ДЛЯ МОНИТОРИНГА НЕФТЕПРОВОДОВ (500,00 руб.)

Первый автор	Осипова
Страниц	6

ID	871869
Аннотация	В статье рассмотрены известные алгоритмы калибровки акселерометров на основе фильтра Калмана, метода наименьших квадратов и нейронных сетей. Показаны их недостатки. Автором предложен новый алгоритм вычисления паспортных данных акселерометров на основе построения регрессионной модели, где в качестве зависимой переменной используются эталонные показания акселерометров, а факторами являются неоткалиброванные данные, полученные с приборов при закреплении их на трех осях и вращении поворотного стенда в разные положения. Также представлен алгоритм вычисления паспортных данных с помощью нейросетей прямого распространения, каждая из которых отвечает за получение паспорта для определенного акселерометра, сеть имеет три входных нейрона, один нейрон на выходе. Для упрощения моделирования рассмотрены нейросеть с одним скрытым слоем, линейной функцией активации выходного слоя и обучение с учителем. Результаты расчетов паспортных данных по двум алгоритмам показали совпадение с точностью до девятого знака после запятой и более. Выполнено сравнение двух выборок по критерию Стьюдента, одна из которых представляет разность между эталонными значениями и значениями, полученными с помощью уравнения регрессии, другая – разность между эталонными значениями и значениями, вычисляемыми нейросетевой моделью. Проверялась нулевая гипотеза о равенстве нулю математического ожидания этих разностей при альтернативной гипотезе, что оно не равно нулю и доверительной вероятности 0, 95. При этом нулевая гипотеза не отклонялась, что свидетельствует о нулевом различии выборок и правильности вычисления калибровочного паспорта. Такой результат получен для двух алгоритмов

Осипова, Н.В. СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ АЛГОРИТМОВ КАЛИБРОВКИ АКСЕЛЕРОМЕТРОВ В СОСТАВЕ БЕСПИЛОТНЫХ ЛЕТАТЕЛЬНЫХ АППАРАТОВ ДЛЯ МОНИТОРИНГА НЕФТЕПРОВОДОВ / Н.В. Осипова // Автоматизация и информатизация ТЭК .— 2023 .— №5 .— С. 45-50 .— URL: https://rucont.ru/efd/871869 (дата обращения: 10.04.2025)