基于多模型集成算法的光纤陀螺温度补偿及实现

为降低光纤陀螺因温度效应产生的零偏漂移,以基于最小二乘法的多项式补偿模型和经遗传算法优化后的BP神经网络模型(GA-BP)为基学习器,通过集成学习算法建立了光纤陀螺的温度补偿模型,并对补偿后的光纤陀螺进行在线温度补偿实验。实验结果表明,该模型在-40～+60℃温变环境下将光纤陀螺的全过程零偏漂移降低了85%以上,且补偿后的启动段零偏输出均值更接近零位。