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

发布时间：2017-06-05 06:05

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【摘要】：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。
【作者单位】： 东南大学仪器科学与工程学院;
【关键词】： 经验模态分解 排列熵 多尺度 支持向量机
【基金】：国家自然科学基金(51375087,50975049)
【分类号】：TH74;TN96
【正文快照】： 光纤陀螺是基于sagnac效应的光学仪器[1],具有可靠性高、启动时间短、动态范围大、体积小等优点,已经成为现代导航、测量系统中的主要器件。构成光纤陀螺的核心部件对温度较为敏感,当环境温度发生变化时,在陀螺的输出信号中将产生非互易性相位误差[2],导致光纤陀螺产生温度漂

【参考文献】

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【共引文献】

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【相似文献】

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