光纤陀螺零漂数据滤波方法的研究

在对光纤陀螺零偏稳定性数据建立时间序列模型（ARMA模型）的基础上,采用卡尔曼滤波算法对光纤陀螺的漂移数据进行了处理,并采用Allan方差法和最小二乘法对滤波后的数据进行了处理,拟合,最后求出滤波后数据中各噪声的误差系数。     

多次循环干涉型光纤陀螺仪的实验研究

详细介绍了循环干涉型光纤陀螺仪的实验装置及测试结果，给出了无源和有源补偿的两种敏感环结构下陀蛇分辨率公式。在实验装置中采用了大功率光源和低耦合比输入耦合器，以提高光波在敏感环中的循环次数。实验结果表明：光束在敏感环中循环了2－3次，并达到了较好的零偏稳定性。     

向高精度发展的干涉型光纤陀螺仪技术

光纤陀螺仪是惯性系统中目前发展较快的全固态惯性敏感器.在光纤陀螺仪的发展过程中,先有开环式光纤陀螺仪用于战术级和大量民用,而后又发展成为全数字闭环干涉式光纤陀螺仪,逐渐用于导航级惯性系统.到20世纪90年代中期,人们看到了干涉型光纤陀螺仪的高精度发展潜力,开始了精密级光纤陀螺仪及其系统技术的研究工作.从发展角度看,高精度光纤陀螺仪将成为21世纪前期的发展重点.     

基于前向线性预测算法的光纤陀螺零漂的神经网络建模

在详细分析光纤陀螺零漂的基础上,提出了先用滤波算法对光纤陀螺信号进行预处理,然后采用RBF神经网络对滤波后的信号进行建模的方法。针对光纤陀螺信号特点分别采用FLP算法、小波滤波算法、解相关变步长LMS自适应滤波算法对其进行了预处理,比较三种滤波方法,小波滤波算法效果优于其它两种预处理方法,但针对基于预处理后的陀螺信号采用RBF神经网络进行建模时,小波滤波预处理后的信号在建模精度上却是最差的,而对FLP算法滤波后的信号进行RBF建模,建模精度提高了两个数量级。结果表明:基于FLP算法的RBF神经网络在光纤陀螺中的建模是有效的,可大大提高建模的精度。     

气压变化对光纤陀螺仪零偏稳定性的影响及改进

研究了气压变化对光纤陀螺仪零偏稳定性的影响,提出了降低光纤陀螺仪气压灵敏度的设计方法。理论分析并实际测量了气压变化对光纤陀螺仪零偏稳定性的影响,试验研究了光纤环浸胶固化和密封这两种降低光纤陀螺仪气压灵敏度设计方法的有效性。结果表明,变气压条件下光纤陀螺仪的零偏稳定性劣化1~2个量级,对光纤环浸胶固化后,光纤陀螺仪的气压灵敏度减小1倍,可以在一定程度上减小空气的扰动,改善气压变化对光纤陀螺仪的影响。而对光纤陀螺仪进行密封设计是一种更有效的措施。对光纤陀螺仪进行密封设计后,光纤陀螺仪的气压灵敏度为零,光纤陀螺仪零偏稳定性基本不受变气压环境的影响,解决了光纤陀螺仪受气压变化影响精度的问题。     

开环光纤陀螺仪特点及应用

该文简要说明了开环光纤陀螺仪的特点，综述了国外研制和应用情况。重点介绍了俄罗斯物理光学所的光纤陀螺仪制作工艺和我国对其进行的技术引进工作。     

陀螺仪在线性能及故障AR模型和神经网络方法的研究

本着眼于惯导系统中在线运行的陀螺仪性能和故障诊断的研究。针对无故障和两种故障下采集到的陀螺仪前置放大器在线输出信号,分别采用AR模型法和神经网络法进行分析,并绘出相应的模型功率谱图。通过比较和分析之后,得出信号模型功率谱图可作为判断陀螺仪性能和故障的一种依据的结论。     

一种新型的光纤陀螺仪信号采集方法

针对惯性导航系统中，光纤陀螺的动态测量范围宽、精度高、实时性强的要求，设计了一种新型的数据采集方法，该方法具有精度高、量程宽、速度快的优点。通过与惯性导航系统中光纤陀螺的几种常用的数据采集方法进行分析比较，介绍了各自的优缺点，并着重介绍了这种方法的电路实现。     

陀螺仪温度模型建模方法介绍

本文简单介绍陀螺温度特征试验系统及陀螺仪温度模型的建模方法。陀螺在温度试验箱内，温度范围为—４０℃～＋６０℃，用１１个温点进行六位置试验及速率试验。根据测试数据，建立陀螺常值漂移、标度因数及与ｇ有关项漂移系数的温度模型。模型采用一元线性回归方程，对建模结果进行了分析和讨论，并对今后的工作提出一些设想。     

静电陀螺仪用光纤传感器实验研究

以静电陀螺仪用光纤传感器原理样机为基础，开展了信号拾取的实验研究。基于球形模拟转子的实验表明，该光纤传感器能够满足静电陀螺仪极轴信号拾取的灵敏度要求。文中分析了影响光纤传感器信号拾取性能的相关因素，设计了光纤准直器的有关参数，提出了光纤传感器小型化的设想，为光纤传感器的实用提供了参考。     

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。     

光纤陀螺在惯导系统中的建模及其应用

提出了一种适用于高精度光纤陀螺（FOG）的静态输出信号建模的改进型二阶自回归AR（2）模型，建立了FOG随机误差的实时卡尔曼滤波器，并在FOG捷联惯导系统（SINS）中进行了实际应用。Allan方差分析和实际应用表明，该建模和滤波方法有效减小了高精度FOG误差，在一定程度上提高了FOGSINS的静态初始对准精度，明显降低了导航漂移，提高了导航精度，具有较好的实际应用价值。     

BP混沌混合神经网络在光纤陀螺温度漂移预测中的应用

提出使用BP混沌混合神经网络建立FOG温度漂移模型的方法.该方法在BP算法中采用了改进型Logistic-Map映射生成的混沌变量,能够避免陷入局部最小,可迅速达到全局最优.应用该方法分析某型FOG温度漂移实测数据,结果表明其具有良好的预测效果.     

寻北仪中光纤陀螺斜坡漂移估计与比较

寻北仪中光纤陀螺信号中的斜坡漂移是影响寻北精度的因素之一。对信号中的斜坡漂移部分,采用抗差估计拟合其系数再对其进行补偿;对信号中残留的噪声项以及干扰项,在不同情况下比较了直接平均、抗差估计和小波滤波三种方法的处理效果。算例结果表明:对信号中的斜坡漂移进行补偿,可以显著提高寻北精度;当无异常干扰时,采用小波滤波效果较好;当有异常干扰时,采用抗差估计效果较好。     

陀螺寻北仪中测量信号的在线建模与滤波

针对光纤陀螺寻北仪中光纤陀螺(FOG)和加速度计的随机误差,采用改进型二阶自回归AR(2)模型,在线建立了光纤陀螺和加速度计随机误差模型。根据该模型,建立了FOG陀螺寻北仪的12阶Kalman滤波器,实现了两个FOG和两个加速度计测量信号在寻北过程中的实时滤波。仿真、Allan方差分析与寻北试验结果表明:FOG信号中随机游走、零偏不稳定性、变化率随机游走、变化率斜坡和量化噪声五项噪声源误差系数都小于滤波前的二分之一;在减小光纤陀螺和加速度计测量信号中的随机误差,提高其精度的同时,FOG寻北仪的寻北误差减小了0.3 mil。     

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。     

基于进化人工神经网络的组合系统滤波技术

在组合系统运用Kalman滤波器技术时,准确的系统模型和可靠的观测数据是保证其性能的重要因素,否则将大大降低Kalman滤波器的估计精度,甚至导致滤波器发散.为解决上述Kalman应用中的实际问题,提出了一种新颖的基于进化人工神经网络技术的自适应Kalman滤波器.仿真试验表明该算法可以在系统模型不准确时、甚至外部观测数据短暂中断时,仍能保证Kalman滤波器的性能.     

微机电陀螺零点漂移数据滤波方法的研究

微机电石英音叉陀螺虽然有突出的优点，但也存在噪声比较大的缺点。普通的数字滤波方法通常会造成比较大的滞后，减小了系统的相位裕度，而且对截止频率以内的噪声不起作用。作者在对石英音叉陀螺零点漂移数据建立时间序列模型（AR模型）的基础上，采用卡尔曼滤波算法对石英音叉陀螺的漂移数据进行了处理。仿真实验表明，所采用的滤波方法合理有效。     

光纤陀螺加速退化试验的可行性

以可靠性试验技术为基础,对加速退化试验方法在光纤陀螺产品中实施的可行性进行了探索研究。对光纤陀螺所用器件在长期使用条件下性能变化及其对陀螺整机性能的影响进行了分析,阐述了光纤陀螺性能退化存在的可能性,并通过光纤陀螺长期使用实验数据进行验证,得出了光纤陀螺具有性能退化特性的结论。采用可靠性摸底试验方法对光纤陀螺性能退化在温度环境应力下的可加速性进行了探索,通过温度加速应力下光纤陀螺实际工作性能数据分析得出其性能退化具有加速性,对光纤陀螺实施加速退化试验可行。