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。