陀螺漂移模型变量的最优选择

陀螺漂移模型变量的选择在建模中具有重要作用。本文讨论了变量选择的多种方法，提出一种改进的子集比较法，并结合陀螺测漂实例对实现模型变量的最优选择进行了研究。     

基于多模型分段拟合的光纤陀螺温度误差补偿方法

传统光纤陀螺温度误差采用单一模型进行建模与补偿,存在模型适配性较差的问题。考虑到光纤陀螺在不同温度区间的温度特性存在明显差异,为提高光纤陀螺温度误差补偿精度,提出了基于多模型分段拟合的光纤陀螺温度误差补偿方法。设计了-15⁵0℃区间内温度实验,在大量实测数据分析基础上,将陀螺温度特性按照低、中、高三个温度区间,分别建立三种不同阶次的温度误差模型。采用分段拟合的方法进行误差建模,并利用所建模型对光纤陀螺进行了温度误差补偿。实测数据表明,提出方法能够有效改善光纤陀螺的温度漂移,补偿后漂移标准差减少66.67%。     

光纤陀螺敏感线圈的温度漂移特性与绕圈技术研究

敏感线圈的热非互易性是引起光纤陀螺温度漂移的重要因素之一，因而人们多采用四极对称技术（ＱＡＤ）绕制光纤线圈。本文结合光纤陀螺研制中的实际状态，对Ｍｏｈｒ温度模型进行了修正和推广，研究了非理想ＱＡＤ环圈结构的温度漂移特性。这对于光纤陀螺及其环圈的优化设计具有指导意义。     

光纤陀螺温度漂移误差的建模与补偿综述

结合近年来国内外的科研成果,介绍了光纤陀螺温度效应机理,综述了温度漂移误差的建模与补偿方法,并着重介绍了软件建模补偿的进展状况.当前,软件建模补偿的方法得到了广泛的应用,对于中低精度光纤陀螺,补偿后的精度普遍能够达到使用要求;对于中高精度光纤陀螺,也能够做到有条件的适用,但是距离实际应用还有待于进一步的提高.最后,结合自己对于中高精度光纤陀螺温度补偿的工作情况,针对温度试验的设计、软件建模的方法等提出了几点看法.     

优化BP神经网络的光纤陀螺温度漂移建模与补偿

光纤陀螺(FOG)温度漂移误差是影响其输出精度的主要误差源之一。针对基于传统BP神经网络FOG温度误差补偿方案适用性较差的问题,提出了优化预测数据的BP神经网络补偿算法,利用最优线性平滑技术以及滑动平均技术对神经网络待补偿数据进行预处理,可以有效减小FOG输出白噪声对温度漂移网络模型补偿精度的干扰,优化神经网络模型的补偿效果。使用FOG温度漂移实测数据对所提出的优化算法进行验证,结果表明利用本文提出的两种建模及补偿方案进行补偿后的FOG温度漂移数据标准差相比传统BP神经网络补偿方法减少50%以上。     

基于LS-WSVM的光纤陀螺漂移辨识

提出了一种最小二乘小波支持向量机(LS-WSVM)的光纤陀螺的漂移辨识算法.该方法将Mexihat小波函数作为核函数,与最小二乘支持向量机(LS_SVM)相结合建立起通用模型;用光纤陀螺漂移数据训练通用模型,从而得到该光纤陀螺的漂移模型.并用F法则检验了该模型的适应性.试验表明,在相同条件下,与基于Gauss核函数的最小二乘支持向量机模型相比,该模型拥有更高的辨识精度.证明了用最小二乘小波支持向量机对光纤陀螺的机漂移辨识是合适的,有效的.     

一种光纤陀螺温度误差分段补偿新方法（英文）

分析了光纤陀螺的温度特性,设计了大范围的温度测试,研究了不同温度和温度变化率对光纤陀螺输出的影响,研究了光纤陀螺在不同温度范围内的温度特性。为了提高温度误差补偿精度,根据陀螺温度特性将温度分为低、中、高三个区间,分别利用人工神经网络进行误差建模,提出了一种多模型分段拟合的新方法。根据建立的模型进行温度误差补偿,补偿结果表明,建立的模型能有效地减小了光纤陀螺的温度漂移,精度提高了一个量级。     

基于双模型的光纤陀螺温度补偿方法（英文）

基于Sagnac效应的光纤陀螺(FOG),因其自身的优点广泛地应用在捷联惯性导航系统中(SINS)。然而,温度对FOG的影响包括常值影响和随机影响,仍是制约光纤陀螺性能的关键因素之一。针对不同性质的漂移,首先建立基于相关性分析的多项式模型补偿常值漂移;然后结合时间序列分析的方法,利用Kalman滤波抑制经多项式模型补偿后残差信号中的随机成分,进一步提高FOG的精度。单轴光纤陀螺试验结果表明,传统的单多项式补偿模型,FOG的零偏稳定性能由0.05(°)/h仅提高到0.04(°)/h;采用常值和随机的双补偿模型,FOG的零偏稳定性能由0.05(°)/h提高到了0.01(°)/h。证明了双温度建模与补偿方法的有效性,在工程上有一定的参考价值。     

基于漂移布朗运动的光纤陀螺加速贮存寿命评估

众多"长期贮存,一次使用"的军事应用需求决定了光纤陀螺的贮存寿命指标的重要性,为此针对在贮存期内具有长寿命、高可靠性特点的光纤陀螺,实施加速贮存退化试验,并采用基于漂移布朗运动的方法,对光纤陀螺的贮存寿命与可靠性进行评估.依据光纤陀螺的贮存故障模式影响及危害性分析结果,确定了加速模型,并结合线性漂移布朗运动的特点,建立了光纤陀螺可靠性评估模型.利用加速贮存退化试验的试验数据对光纤陀螺贮存寿命进行评估,得到了评估结果,从而验证了方法的适用性.     

线圈隔热层对光纤陀螺温度误差的影响分析

针对温度变化所引起的光纤陀螺非互易相移误差,详细研究了隔热材料对减小热漂移误差的作用,并详细比较了使用不同厚度隔热层的光纤陀螺在相同变温历程下的热漂移误差大小以及达到热平衡状态所需的时间。仿真结果表明,当隔热层的厚度由0mm变化到4mm的过程中,热漂移误差的峰值由0.12(°)/h降低到了0.08(°)/h,同时达到热平衡的时间从2 520 s增加到了3 600 s。利用该仿真结果,可以在保证热启动时间满足条件的前提下找到一个最优的隔热层厚度,从而使热漂移误差的峰值最小。     

改善闭环光纤陀螺标度因数线性度的方法

当光纤陀螺的输入角速率较小时,其测量误差比较大,很难满足卫星等对测量精度要求较高的应用领域要求。文中主要从闭环反馈主回路探测器误差分析开始,分别从电子串扰、Y波导的非线性及D/A转换器的非线性等几方面,论述了在小角速率输入的情况下,分别对光纤陀螺标度因数非线性的影响,并且给出了改善的方法。试验结果显示,采取相应措施后,光纤陀螺的标度因数线性度有明显的提高。     

神经网络在陀螺漂移误差模型辨识中的应用

神经网络具有很强的自学习、自适应能力及非线性变换特性，为模型的辨识提供了一条十分有效的途径。本文基于反向传播（Back-Propagation）网络的研究，将神经网络应用于陀螺漂移误差模型辨识，通过陀螺的实际测试数据对神经网络的加权进行训练，得到了较为满意的结果。     

静电陀螺监测器中静电陀螺仪的漂移误差模型

本推导了静电陀螺仪转子动量矩的运动方程,根据此方程并应用向量场理论,将造成静电陀螺漂移的外部干扰力矩划分为守恒力矩和非守恒力矩两部分。按照进动规律,最终得到静电陀螺监控器中陀螺仪漂移误差模型的全量形式。     

基于小波变换的陀螺漂移建模与实验研究

在基于小波变换陀螺漂移建模方法的基础上对其进行了实验研究,详细阐述了实验的步骤,提出了有关工程问题的解决方法。实验结果表明,基于小波变换的陀螺漂移建模方法的精度高且明显优于传统方法。     

用灰色理论和神经网络理论建立陀螺漂移模型初探

本文就灰色理论和神经网络技术在建立陀螺漂移模型上的应用进行了初步探讨；介绍了这两种理论工程应用上的方法和特点以及相关的一些问题。     

惯性组件中两正交陀螺漂移模型的建立与补偿

在双轴位置转台上同时标定两个正交陀螺的漂移系数是在捷联系统测试中遇到的实际问题。本文提出了在双轴转台上采用多位置法来标定两正交陀螺的漂移系数。文中还对陀螺漂移模型及误差补偿作了理论上的探讨，并用实验进行了验证。     

电涡流传感器温度漂移的自动补偿

本文分析了影响电涡流传感器温度漂移的主要因素，经过理论分析提出一种减少温度漂移行之有效的方法，实践结果表明此方法有很好的温度漂移自由补偿效果。     

激光陀螺漂移的数据建模和滤波

在对激光陀螺漂移数据建立时间序列模型的基础上,采用卡尔曼滤波算法对激光陀螺的漂移数据进行了处理,并用频谱分析和Ａｌｌａｎ 方差分析的方法,对滤波的结果进行了分析,表明此方法能有效地提高激光陀螺的精度。