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。     

基于粒子群优化算法的光纤陀螺温度误差分段补偿方法

针对光纤陀螺的温度误差单一模型补偿方法适配性较差的问题,提出一种基于粒子群优化(PSO)算法的光纤陀螺温度误差分段补偿方法。此方法基于分段建模补偿的思想,在建模时加入温度和温度变化率影响因子,并引入PSO算法极值寻优,得到最优补偿函数。为了验证此方法的补偿效果,设计了?15℃~50℃区间内光纤陀螺温度实验,分别利用所提方法和传统方法对其温度误差进行补偿。试验结果表明,使用所提方法能够极大地降低温度误差,与传统算法相比,在保证补偿后陀螺零偏稳定性一致的前提下陀螺零偏均值降低了一个数量级,并且具有实时补偿性。     

基于提升小波与灰色神经网络的光纤陀螺振动误差建模

光纤陀螺在振动环境下的输出具有噪声大、漂移强的特性,必须建立合理的振动误差模型,以便使用精确的算法进行补偿,从而提高光纤陀螺的输出精度。文中首先使用Allan方差分析法分析了某型号的数字闭环光纤陀螺在振动环境下的输出信号,随后利用提升小波分离出了光纤陀螺误差模型中的白噪声及漂移误差,并提出了基于灰色理论和RBF神经网络的漂移误差建模方法。仿真结果表明,相较于传统的RBF神经网络模型,基于提升小波的灰色RBF神经网络的漂移误差建模方法能有效滤除白噪声,并将漂移误差模型的建模精度提高了一倍左右。该方法能够有效提高光纤陀螺在振动环境下的输出精度,对光纤陀螺在振动环境下的误差研究具有重要指导意义。     

环形激光陀螺人工神经网络温度漂移建模

研究了系统在常温条件下开机后,壳体密闭条件下环形激光陀螺(RLG)漂移的温度特性建模问题。一系列不同环境温度条件下的RLG自升温实验表明,由于系统壳体的保温和隔温功能,系统内部温度场变化缓慢、均匀,此时漂移的变化主要与内部温度场的温度值变化相关。利用一组25℃-55℃范围内静态漂移测试数据作为学习样本,建立起基于BP和RBF神经网络的温度漂移补偿模型,并利用四组不同测试条件下测得的静态数据对文中模型进行检验。结果表明,若采用均方根误差(RMS)指标进行评价,则得到的温度漂移模型可以有效补偿RLG的漂移输出趋势项,使陀螺的稳定性指标提高20%-40%,且BP网络建模补偿精度优于常规最小二乘中的一阶线性分段拟合,RBF网络建模优于二阶抛物线分段拟合。     

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。     

一种基于多尺度和改进支持向量机的光纤陀螺温度漂移建模与补偿方法

为了提升光纤陀螺温度漂移模型建模的准确性及补偿的效果,提出了一种基于改进支持向量机的多尺度建模和回归方法。首先分析了造成光纤陀螺温度漂移的关键因素,给出了建模的属性参数和温度试验。然后根据经验模态分解得到的本征模态函数排列熵的变化趋势,得出了回归精度和熵之间的变化关系,进而提出了基于信号分解的多尺度回归方法。为了提高上述多尺度回归算法的适应性,在传统支持向量机的基础上,提出了基于组合核函数的支持向量机回归算法,以适应不同特性的回归数据集。为了进一步提高回归精度,基于降低回归数据复杂度的分段回归思想,在上述多尺度回归的基础上提出了双-多尺度回归,并验证了方法的有效性。最后,将提出的算法以实际的光纤陀螺温度漂移数据进行验证,结果表明,相比于传统的支持向量机和反向传播神经网络具有更好的回归精度,温度漂移模型也更加精确,以均方误差指标为例,回归精度提升了两个数量级。     

连续旋转的光纤陀螺全温失准角快速建模与补偿方法

在全温范围内应用的光纤陀螺,其输入轴失准角随温度的变化是影响光纤陀螺惯性系统性能的重要指标之一。特别是在大角速率或者高精度应用时,失准角的变化误差甚至超过零偏漂移误差和标度因数误差。采用温度补偿技术是一种提升光纤陀螺温度性能的有效方法,其中建立精确的温度模型是关键。提出了一种连续旋转的光纤陀螺全温失准角快速建模补偿方法。基于单轴速率转台的连续旋转,可以有效识别光纤陀螺失准角在全温范围内的变化拐点,提高建模和补偿的精度。试验结果表明,某型光纤陀螺全温输入轴失准角变化约14″,补偿后全温输入轴失准角变化小于1″,精度提高了一个数量级以上。在高精度光纤陀螺惯性系统中,该方法可用于指导光纤陀螺失准角的实时温度补偿技术研究及工程实现。     

一种低精度惯性测量单元的精确标定技术

低精度惯性测量单元的温度特性和非线性严重，为补偿光纤陀螺的温度特性和非线性，通过高低温、多速率的标定实验研究了光纤陀螺输出电压与温度、转速的关系，采用零偏和标度因数统一标定的思想提出了光纤陀螺分段模型；为补偿MEMS加速度计的温度特^陛，通过高低温位置实验研究了加速度计输出电压与温度、输入加速度的关系，提出了加速度计分段模型。采用逐步线性回归对以上模型进行了简化。实时补偿效果表明，当温度从-30℃到60℃变化时，在±60（°）／s转速内角速度误差基本小于0．02（°）／s，加速度误差小于0．005g．     

四频差动激光陀螺三种误差模型对寻北精度的影响

分析了四频差动激光陀螺漂移信号的特性,将陀螺输出的漂移误差信号分为常值漂移误差和随时间变化的一次项、二次项漂移误差,并据此建立陀螺漂移误差模型,分别对陀螺漂移进行零次拟合、一次拟合及二次拟合.针对这些模型结合寻北推导了误差的补偿算法,并通过寻北实验精度比较,验证了不同误差模型的补偿效果.实验结果表明,就本文实验所用陀螺,含二次项误差的模型寻北精度较高,使寻北精度从零次拟合模型的1密位降低到0.5密位.     

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.