基于BP神经网络的光纤陀螺误差补偿方法

光纤陀螺技术发展迅速,已成为研究热点,且在惯性导航系统中应用前景广阔,光纤陀螺的特性研究实验对提高大学生的物理实验能力有重要实践意义。但在实验中,光纤陀螺性能容易受到环境因素影响,而影响测量精度。本文采用BP神经网络模型,针对光纤陀螺因实验环境的影响而产生的误差进行补偿研究。通过BP神经网络训练实验数据样本,对误差进行补偿。实验结果表明,优化的模型提高了光纤陀螺输出光强的测量精度,减少了实验误差,补偿后的相对误差和方差均得到了有效降低。     

振动对光纤陀螺线形测量系统影响分析

在使用光纤陀螺测量系统对桥梁线形进行测量的过程中,来自汽车和路面的振动影响会给测量结果带来巨大的误差。使用Morlet小波对光纤陀螺采集到的信号进行时频分析,确定了27 Hz以上均为噪声信号。在对巴东长江大桥的线形测量中,使用切比雪夫滤波器去除光纤陀螺采集到的噪声信号,大大的提高了光纤陀螺线形测量系统的精度。     

光纤陀螺信号的小波包去噪及改进

光纤陀螺经过确定性误差补偿后,各种随机噪声成为其误差的主要来源。为了减小光纤陀螺的随机误差,研究基于小波包分析的滤波方法,分析了小波包滤波的原理以及滤波过程中阈值及阈值函数的选取问题,并进行了相应的改进。然后分别采用Allan方差法和功率谱密度(PSD)方法分析滤波前后光纤陀螺的随机误差特性,对滤波的效果进行理论上的分析。最后,选取光纤陀螺VG951的漂移数据进行仿真验证,结果表明,基于改进的小波包滤波方法能够有效地减小光纤陀螺的随机误差,从而提高测试的精度。     

基于小波神经网络的振动速度传感器幅频特性补偿研究

为了实现超低频振动速度测量, 提出补偿其幅频特性的小波神经网络方法.该方法以振动速度传感器动态实验数据为基础, 通过小波神经网络训练来确定传感器幅频特性补偿网络.介绍振动速度传感器幅频特性补偿原理, 分析网络的拓扑结构, 给出网络参数训练和初始化方法.采用引入动量项的最速下降法训练网络权值、尺度因子和平移因子, 将小波网络参数的初始化与小波类型、小波时频参数和学习样本等联系起来.结果表明, 采用小波神经网络进行振动速度传感器幅频特性补偿具有良好的鲁棒性,并能实现在线补偿,网络训练的速度和精度优于同等规模的BP网络,在测试领域有重要的实用价值. 关键词： 振动速度传感器 小波神经网络 幅频特性 补偿     

一种多算法融合的实时滤波在光纤陀螺中的应用

根据光纤陀螺输出信号的特点和应用环境的要求,在Mallat小波变换的基础上,研究了一种多算法融合的实时滤波算法.该算法在光纤陀螺刚启动,数据量偏少时,通过IIR滤波器进行滤波|采样数据量足够多时,通过施加滑动数据窗来实现小波实时去噪,采用周期对称延拓的方法去除小波去噪的边界问题,可有效去除光纤陀螺输出信号中高频部分的噪音,提高滤波效果,抑制陀螺的随机漂移.通过实验验证了该方法对陀螺输出信号进行滤波的可行性和有效性.     

一种多算法融合的实时滤波在光纤陀螺中的应用

根据光纤陀螺输出信号的特点和应用环境的要求,在Mallat小波变换的基础上,研究了一种多算法融合的实时滤波算法.该算法在光纤陀螺刚启动,数据量偏少时,通过IIR滤波器进行滤波;采样数据量足够多时,通过施加滑动数据窗来实现小波实时去噪,采用周期对称延拓的方法去除小波去噪的边界问题,可有效去除光纤陀螺输出信号中高频部分的噪音,提高滤波效果,抑制陀螺的随机漂移.通过实验验证了该方法对陀螺输出信号进行滤波的可行性和有效性.     

基于小波-ARMA模型的光纤陀螺自适应滤波

针对光纤陀螺输出是非平稳信号的特点,提出了小波-ARMA模型建模方法 ,并与ARIMA模型进行了对比分析;针对滤波方程中的量测噪声不能确定的问题,提出了基于量测噪声自适应的滤波方法,并与卡尔曼滤波进行了对比分析。研究结果表明:滤波方法相同时,小波-ARMA模型的滤波效果优于ARIMA模型;模型相同时,自适应滤波效果优于卡尔曼滤波;且建模精度大于滤波方法对滤波效果的影响。Allan方差分析表明:基于小波-ARMA模型的自适应滤波能很好地滤除光纤陀螺中的量化噪声,提高陀螺的输出精度。     

光纤陀螺静态温度综合误差建模及补偿

针对光纤陀螺温度稳定性低、受环境温度影响参数变化,导致使用精度不高的问题,提出了一种光纤陀螺静态温度综合误差建模补偿方法。综合考虑温度、光纤陀螺标度因数非线性以及零偏漂移的影响,建立了以时间、温度和输入角速率为参量的光纤陀螺静态温度混合模型;采用分类拟合方法确定模型阶次,辨识模型参数;基于温度速率实验,提出迭代补偿算法。实验结果表明,经过综合误差补偿后的光纤陀螺消除了温度和标度因数非线性对其性能的影响,使它在全温度和全速率下的测量精度得到了极大提高,从而证明了该方法的有效性。     

一种改进的MEMS陀螺信号去噪方法研究

 从工程实用的角度出发,探讨了MEMS陀螺仪随机漂移误差的有效补偿方法。根据小波阈值去噪原理,结合多项式函数插值法提出了一种MEMS陀螺仪输出信号的有效去噪补偿方法,克服了传统软、硬阈值去噪方法的缺陷,通过对MEMS陀螺数据分析研究,验证了该方法对于MEMS陀螺输出信号滤波消噪的优越性。     

中高精度光纤陀螺的分形噪音研究

本文在计算和分析光纤陀螺信号自相关函数的基础上,采用小波变换分析了光纤陀螺的噪音叠加模型,指出中高精度光纤陀螺的主要噪音成份为分形布朗运动(FBM).分析其噪音源并对系统进行改进。     

闭环光纤陀螺死区及光功率交扰误差的研究

数字闭环光纤陀螺引入的死区问题限制了其向更高性能惯性导航系统的应用。采用数学模型分析了数字闭环光纤陀螺死区的成因是反馈相关误差干扰,通过simulink仿真工具对死区现象进行了仿真,对比陀螺死区测试对模型进行了验证。以此为基础提出了电光合串扰造成死区的干扰模式,分析了干扰误差源的信号频域特征并使用频谱分析仪对受干扰的光功率信号进行了相关频点的测试,同时对比了干扰抑制后无死区的光功率信号相关频点的测试结果。通过抑制相关误差前后的测试结果对比,验证了与数字闭环反馈阶梯波相关的误差输入是死区形成的根本原因,除了电路交叉耦合之外,电路对光强的调制干扰也会造成死区问题。在采用针对干扰信号频率特性的退耦及PCB设计后,闭环光纤陀螺死区由0.2/h降低至0.02/h,满足系统应用需求。     

MEMS陀螺随机误差特性研究及补偿

为了提高MEMS陀螺输出角速度的精度,采用Allan分析法以及Kalman滤波算法对MEMS陀螺仪进行随机误差分析和补偿。由Allan方差分析陀螺的输出数据,对Allan方差进行最小二乘法拟合,得到各项随机噪声的定量评价指标;对陀螺的输出数据使用AR模型进行数学建模,采用AIC准则确定了AR模型的阶次,建立了陀螺零漂数据的离散时间表达式;在AR模型所建立的陀螺随机误差模型的基础上,设计了Kalman滤波器,对陀螺输出数据使用Kalman算法进行了滤波处理,对陀螺的随机误差进行了补偿;通过Allan方差对Kalman算法对陀螺随机误差的补偿效果进行分析。实验结果表明:角速率随机游走Kalman滤波前为槡0.148 7°/h~(1/2),Kalman滤波补偿后为槡0.004 1°/h~(1/2),,通过补偿可减小97.24%的角速率随机游走误差;零偏不稳定性Kalman滤波前为1.940 8°/h,Kalman滤波补偿后为0.054 2°/h,通过补偿可减小97.21%的零偏不稳定性误差;速率随机游走Kalman滤波前为2.698 5°/h~(3/2),Kalman滤波补偿后为0.334 3°/h~(3/2),通过补偿可减小87.61%的速率随机游走误差。Kalman滤波适用于MEMS陀螺的滤波处理,可有效降低陀螺的随机误差。     

动态Allan方差的理论改进及其应用研究

动态Allan方差(DAVAR)法是一种分析非平稳性信号的有效工具,但在辨识噪声时存在功率泄漏和定量表示单一的缺陷.为此,提出窗函数组合法和噪声量值的二维表示法对其加以改进,用于分析和定量描述光纤陀螺动态误差中的各种噪声项.窗函数组合法在光纤陀螺动态误差分解的基础上采用矩形窗和汉宁窗分别对其中的中低频噪声和高频噪声进行...     

基于时分复用技术的三轴光纤陀螺光路噪声及抑制技术研究

光纤陀螺小型化是光纤陀螺发展的一个重要方向,提出了一种基于时分复用技术的三轴光纤陀螺光路结构,通过复用一个光源和一个探测器大大减少了器件数量,有效地降低了成本,减小了体积。针对三轴光纤陀螺单信道多信号传感理论进行分析,给出了一种有效的信号提取方案,最后对光路串扰噪声进行了研究,提出一种噪声抑制技术并进行了实验验证。测试结果表明,噪声抑制技术效果良好,陀螺精度满足工程应用要求。     

PZT相位调制器温度漂移的控制

在光纤陀螺中,ＰＺＴ相位谳制器受温度变化影响会导致陀螺输出信号漂移。本文就这个问题提出一种解决方案,并通过实验进行验证。     

Reduced minimum configuration fiber optic gyro for land navigation applications

Further cost reduction of the fiber optic gyroscope is necessary in order to meet the economic requirements of land navigation systems. We have previously concentrated on the reduction of the number of splices and component improvements in the open-loop, minimum configuration. Now we eliminate nonessential components and splices. The source-detector coupler is not part of the Sagnac interferometer and serves solely to provide isolation between the broadband optical source and the photodetector. Many commercial laser diodes incorporate a back-facet photodetector to monitor laser intensity. The signal returned from the Sagnac interferometer traverses the laser, is received at this photodetector, and can be distinguished from the laser signal by the bias modulation. Configuring a gyro in this manner eliminates a directional coupler and the separate photodetector as well as up to three fiber splices in an all-fiber gyroscope. A production, open-loop, fiber optic gyroscope has been modified to demonstrate this principal. The gyroscope can be constructed with only two fiber splices and exhibits performance comparable to the conventional minimum configuration.     

基于逐步回归分析的激光惯导温度补偿研究

针对激光陀螺惯导的温度补偿,将影响激光陀螺零偏的各种可能的变量作为零偏补偿的状态变量,利用逐步回归分析方法,挑选出对零偏贡献较大的显著变量,建立精准的数学物理模型,并对实测的激光陀螺进行温度补偿建模。结果表明,温度变化率以及与温度的交叉积对温度补偿模型的影响不显著,得到的温度补偿模型可以对陀螺的零偏进行实时补偿,提高了陀螺的精度。     

基于人工神经网络的大量程光纤实时距离干涉测量仪

提出了一种基于人工神经网络的全光纤化大量程实时距离干涉测量仪.采用双正弦相位调制方法,即通过同时调制半导体激光器的波长和干涉仪的光程差实现外差测量.为了扩大干涉仪的测量范围和消除输出信号中的交叉敏感,采用人工神经网络进行信号处理,把两路经过初步解调的干涉信号作为输入样本,物体距离的实际值作为输出样本,对神经网络进行训练,以使其具有良好的推广能力.实验结果表明神经网络的使用不仅扩大了距离的测量范围而且提高了测量精度.