基于小波神经网络的光纤陀螺误差补偿方法

为了提高光纤陀螺的测量精度,提出了一种基于小波神经网络的误差补偿方法。首先使用小波分析中的Mallat分解算法提取出陀螺信号中的主趋势项,对其误差余项进行重构。然后将重构信号作为小波神经网络的目标输出,将原始陀螺信号作为训练样本。为了提高小波神经网络的训练速度同时防止其陷入局部极小值,采用增加动量因子和自适应调整学习速率的方法来改进训练方法。训练后建立的神经网络模型对光纤陀螺误差具有良好的估计能力。结果表明,经过小波神经网络方法补偿后,光纤陀螺的输出精度达到了0. 019 4°/s,光纤陀螺的测量性能得到了提高。     

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。     

光纤陀螺热致漂移分析及算法补偿技术研究

通过对光纤陀螺温度漂移的剖析推导,分析了温度扰动引起陀螺漂移误差的深层次原因,并结合过程相关性理论,对各个温度项影响因子与光纤陀螺实际输出相关性进行验证分析,提出一种同时考虑温度、温变速率、温度梯度以及三者乘积耦合项的算法补偿模型。对该模型的补偿效果进行离线补偿验证,结果表明,采用该算法补偿模型能明显抑制光纤陀螺的变温零漂。为了进一步验证该模型的有效性,把离线获得的补偿参数载入陀螺存储器,经过多样本实验测试,补偿后可有效提高光纤陀螺的全变温零偏稳定性,验证了该补偿算法在工程上的可实施性和推广价值。     

高精度干涉式光纤陀螺热漂移分析

为了改进干涉式光纤陀螺的测量精度和温度性能,建立了该仪器输出偏置的解析模型。通过把光纤双折射这一从未被考察过的相位微扰与其它已知误差源进行线性叠加,该模型首次显式地把陀螺性能直接与光纤的力学、光学、热学和几何参数联系起来。利用该模型对常用于10-3 deg/h精度量级光纤陀螺的64层四极对称环圈进行计算,结果表明,保偏光纤所固有的高双折射及其温度涨落对陀螺输出偏置及其热漂移的影响分别在10-3 deg/h和10-2 deg/h量级,而过去研究较多的单模光纤中的舒普效应和热致光弹效应的影响分别在10-4 deg/h和10-3 deg/h量级。该模型表明保偏光纤所固有的高应力双折射是干涉式光纤陀螺的主要误差源,同时较为完备地描述了光纤陀螺中源于光纤性能的误差,也解释了该误差对光纤双折射的非线性依赖。     

单轴光纤陀螺寻北仪四位置寻北误差分析

基于光纤陀螺寻北仪误差模型和光纤陀螺的误差特性,从理论上对光纤陀螺寻北仪寻北误差进行了分析,提出寻北仪主要包括系统误差和器件误差两个方面的误差源,并分别对不同误差源引起的寻北误差进行推导,得到光纤陀螺寻北仪寻北精度主要受陀螺零偏漂移、安装误差和转台测角精度决定的结论。对光纤陀螺寻北仪各误差源引起的寻北误差进行仿真实验,在考虑系统误差的条件下,0.01°/h精度的光纤陀螺寻北误差最大可达0.045°,实验结果证明了理论分析的正确性。     

基于BP神经网络模型时钟同步误差补偿算法

误差补偿是保证水下传感器网络时钟同步精度的一个重要保障,现有研究方法主要采用线性拟合和最小二乘法对时钟同步参数进行误差补偿,但该类方法并未考虑受海流影响时节点移动所导致的时钟同步精度问题.针对此问题,本文提出一种基于BP神经网络模型的时钟同步误差补偿算法.首先采用深海拉格朗日洋流模型描述水下节点运动规律,模拟水下节点运动速度,进而建立时钟同步参数模型,最后构建符合水下环境的BP神经网络时钟同步误差补偿模型,通过定义激励函数,引入正则项因子和补偿性因子避免模型过拟合,建立误差反向传播的BP神经网络模型时钟同步误差补偿算法.仿真实验表明,本文提出的算法与TSHL算法、MU-sync算法、MM-sync算法相比,在时钟同步精度(即时钟同步时间与标准时间的误差)上分别提升了37.42%, 17.29%和21.86%,并且均方误差得到显著降低.     

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。     

偏振串扰对光纤陀螺零漂及随机游走影响的研究

针对保偏光纤陀螺静态参数受光路偏振串扰误差的影响而使陀螺精度受到制约的问题,从实际应用的角度,研究了保偏光纤陀螺光路中由于各光学器件不理想和熔接点对轴角度误差等因素引起偏振串扰误差的机制。基于琼斯矩阵和相干矩阵,并引入随温度变化的保偏光纤双折射变量,建立了变温环境下保偏光纤陀螺的光路传输模型,对变温环境下偏振串扰误差对保偏光纤陀螺零漂和随机游走的影响进行了理论分析和估算。同时开展了变温环境下光纤环偏振串扰对其静态参数影响的相关实验。实验结果与模型分析结果基本一致,表明该模型是合理的。     

关节臂式坐标测量机空间误差建模

关节臂式坐标测量机误差源多且复杂,其测量空间的误差存在不确定性,为了准确快速的得到关节臂式坐标测量机测量空间中的误差,利用标准锥窝对关节臂式坐标测量机进行了空间单点测量精度实验,获得了训练样本和测试样本。利用BP神经网络对空间误差进行了建模,为了提高其收敛速度和运算速度,引入粒子群优化算法(PSO)对BP神经网络模型进行了优化,并对模型进行了预测和验证。结果表明,BP神经网络和PSO-BP神经网络都可以对关节臂式坐标测量机进行空间点误差预测,PSO-BP神经网络模型的预测结果更加精确,相对误差更小。     

基于TDLAS的CO检测系统调制参数优化与温度补偿

在可调谐激光吸收光谱(TDLAS)技术中,携带气体浓度信息的二次谐波信号易受激光扫描信号与调制信号的幅值、频率等参数影响。基于TDLAS技术搭建了CO浓度检测硬件系统,与对应仿真模型进行比较分析,研究了调制参数对二次谐波信号峰值、信噪比、对称性以及峰宽的影响,总结出具体变化规律。实验确定了系统最优调制参量,在硬件不变的情况下提高了检测精度。对CO在1567.7nm的吸收光谱进行了检测,发现测量浓度随着温度的升高而降低,最大相对误差已超过15%。为了减少温度变化对测量的影响,分别采用RBF及BP神经网络、PSO优化BP神经网络和WOA优化BP神经网络算法对系统进行补偿。结果表明,WOA优化BP神经网络方法的补偿效果最好,修正后浓度相对误差降至1%以下,有效提高了系统在变温环境下的准确性和稳定性。研究为系统的调制参数设置以及精准检测提供参考,为后续实验提供了有价值的指导。     

光纤陀螺温度误差模型研究

对由Shupe效应引起的误差进行了理论分析,光纤环径向温阶会产生光纤陀螺零偏漂移。设计和完成了测量环境温度对光纤温度的影响试验,环境温度变化率与Shupe效应误差存在线性关系。在此基础上,设计和完成了在测量环境温度变化时光纤陀螺输出的试验,分别使用环境温度变化率的一阶、二阶和三阶项对陀螺输出的变化趋势进行建模,对模型的有效性进行了验证。结果表明:一阶模型与二阶、三阶模型相比,模型更简单、稳定性更高,能够准确地反映由Shupe效应引起的误差值,补偿效果好,与理论分析结果相符。     

基于PSO-SVR的光纤陀螺温度误差建模与实时补偿

根据在线补偿对于实时性和精度的要求,提出利用粒子群算法优化支持向量回归的方法建立光纤陀螺温度误差补偿模型,并采用多数据窗的温度变化率实时获取方法,满足在线补偿和模型输入的要求。将光纤陀螺置于温箱内进行-15～50℃变温试验,获得实测数据,将温度和温度变化率作为输入,分别进行最小二乘、径向基函数神经网络以及粒子群优化支持向量回归建模,对比结果表明,提出的模型取得了最佳的补偿效果。通过实时补偿对比试验,验证了提出的模型具有良好的实时补偿性能及对于非训练数据的泛化能力。     

干涉式光纤陀螺光路系统的物理模型

光路系统的偏振误差极大地制约着光纤陀螺精度的提高。利用相干矩阵和琼斯矩阵对光纤陀螺中光学器件和熔接点的光学参数进行描述,建立了干涉式光纤陀螺光路系统的物理模型。与之前相关文献报道相比,该模型所表达的光路系统更加接近于工程实际。在此基础上,提出一种分析光学器件和熔接点缺陷,以及光路损耗对光纤陀螺偏振误差影响的新方法。该方法可以有效地分析光路系统缺陷对零偏和标度因数的影响,在工程上可作为评价干涉式光纤陀螺光路系统性能的一个途径。     

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Allan方差的光纤陀螺随机漂移建模与仿真

随机漂移是影响光纤陀螺精度的主要因素之一,建立陀螺随机漂移模型以便在滤波时加以修正是提高系统精度的有效方法。针对传统随机漂移模型建模耗时长、过敏感等问题,提出基于Allan方差的光纤陀螺随机漂移模型。通过各噪声项的功率谱密度函数推导出随机微分方程,用Allan方差分析出光纤陀螺各噪声项量化参数,将量化参数代入以单位白噪声驱动的随机微分方程,得到随机漂移模型。实验结果表明,该模型拟合出的随机漂移单项噪声误差不超过8.6％,远低于传统模型产生的单项噪声误差58.3％,是一种有效的光纤陀螺随机漂移建模方法。     

基于Allan方差的MEMS陀螺随机误差建模

针对由于MEMS陀螺随机误差较大而影响MEMS惯性测量系统测量精度的问题,提出一种利用Allan方差分析随机误差并建模的方法。在分析Allan方差原理的基础上,通过Allan方差分析法分离和辨识了MEMS陀螺仪的各项随机误差以及误差系数,并利用随机误差系数进行了数学建模。通过与ARMA模型比较,表明利用Allan方差建立的模型更加精确。该方法为MEMS惯性导航系统中姿态测量的误差补偿和滤波提供了新的思路,对提高MEMS惯性测量系统的测量精度具有一定的实际应用价值。     

人工鱼群算法在单轴旋转惯导系统轴向陀螺漂移辨识中的应用

在惯性导航系统中,采用单轴旋转技术可以调制垂直于旋转轴方向上的惯性器件误差,而对沿旋转轴方向的误差没有抑制作用,因此旋转轴方向上激光陀螺漂移成为影响惯性导航系统精度的主要因素之一。为精确地辨识旋转轴方向上激光陀螺漂移,提高激光陀螺单轴旋转惯导系统的精度,利用人工鱼群算法AFSA（artificial fish swarm algorithm）建立了单轴旋转惯导系统轴向陀螺漂移辨识模型,给出了AFSA 辨识的详细步骤和方法。实验结果表明:AFSA可以对轴向激光陀螺漂移进行精确建模,补偿后的激光陀螺零偏不稳定性达到0.000 4 /h。     

双光程光纤陀螺偏振误差模型与仿真

光路系统的偏振误差极大地制约着双光程光纤陀螺精度的提高。为了提高新型双光程光纤陀螺的精度,利用相干矩阵和琼斯矩阵对光路中光学器件和熔接点的光学参数进行描述,通过分析顺时针光波与逆时针光波中耦合次波列与主波列间的相干叠加机理,建立了相应的偏振误差模型。利用Matlab以接近于工程实际的参数设置,对光路系统中熔接点、各光学器件缺陷对偏振误差的影响进行了仿真分析,并在此基础上提出了一种可有效抑制双光程光纤陀螺偏振误差的尾纤匹配法。仿真结果表明,通过适当的尾纤长度匹配,双光程光纤陀螺的偏振误差由0.145°/h减小为0.017°/h,其随温度变化的峰谷值也由0.25°/h减小至3×10-4°/h,双光程光纤陀螺的偏振误差得到有效抑制。     

光源偏振度对光纤陀螺零漂影响的研究

以Y波导集成光学调制器保偏型干涉式光纤陀螺作为研究对象,根据各光学元器件的参数建立了各器件的琼斯矩阵以及光路传输模型,在此基础上进行了光路偏振误差的理论分析。通过推导,得到了保偏型干涉式光纤陀螺的偏振误差表达式,并首次分析了光源偏振度对光纤陀螺零漂的影响。借助光源尾纤输出的光谱,对由0%~3%之间呈线性变化的偏振度以及对经实验测试的光源偏振度的实际值引起的偏振模式耦合误差的零漂值进行了仿真计算。结果表明,当光路中其它参数不变时,由光源偏振度变化引起的零漂值为0.001°/h,满足了高精度光纤陀螺的精度要求。     

随钻测斜仪中光纤陀螺光纤环Shupe效应仿真

针对井下近钻头处随钻测斜仪内径受限、井下环境温度梯度大等特殊恶劣环境,设计了一种用于测量石油井眼轨迹惯性的椭圆柱形光纤陀螺。由于光纤环存在热致非互易相移问题,以光纤环的Shupe误差为基础,采用4极对称绕法,建立了椭圆柱形光纤环的三维温度瞬态响应数学模型。结合光纤陀螺实际的工作环境,利用有限元法对椭圆柱形光纤环进行了数值仿真,定量分析其工作温度梯度下光纤环的Shupe误差,实验验证了模型的正确性。在光纤长度、光纤环层数和光纤环半径一定的条件下分别对圆柱形光纤环和椭圆柱形光纤环施加相同的温度激励,比较两种光纤环的热致误差速率。结果表明:椭圆柱形光纤环热致误差速率比圆柱形光纤环小35%~39%,在满足井下测量仪器体积受限的同时,可提高井眼轨迹惯性测量的精度。