一种基于Bi-LSTM强编码器的陀螺振型成像方法

本发明公开了一种基于Bi‑LSTM强编码器的陀螺振型成像方法，属于MEMS陀螺仪技术领域。该方法首先获取包括驻波角、振幅、相位和能量等随时间变化的陀螺仪表征参数，并对数据进行预处理；搭建基于Bi‑LSTM强编码器的陀螺振型成像模型，该模型将预处理后的陀螺仪表征参数输入Bi‑LSTM单元，输出隐藏状态序列；将隐藏状态序列输入到Transformer编码器中提取序列的特征，将Transformer编码器的输出和Bi‑LSTM单元的输出进行残差连接；最后通过全连接层和重塑模块得到陀螺仪谐振子表征分布。该方法利用深度学习方法自动学习陀螺仪内部变量之间的复杂非线性关系，而非停留在陀螺设备表层及其对电学信号的影响上，提升了图像重建的精度和质量，增强了陀螺仪内部结构的透明度。