基于改进径向基函数神经网络的激光陀螺温度补偿
本文关键词：基于改进径向基函数神经网络的激光陀螺温度补偿
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【摘要】：传统的径向基神经网络(RBFNN)在激光陀螺零偏的温度补偿过程中会由于随机选取中心不合适而导致算法效率降低和数值病态,故本文提出了一种基于Kohonen网络和正交最小二乘(OLS)算法的RBFNN温度补偿方法。介绍了该方法的原理及建模步骤,设计了常温和变温环境下激光陀螺的数据采集试验及其温度补偿试验。由于结合了Kohonen网络的模式分类能力和OLS的优化选择能力,该方法可以快速、准确地辨识出受温度影响的激光陀螺零偏。利用逐步回归法、RBFNN法及其改进方法对多种温变环境影响的激光陀螺零偏进行了辨识与补偿试验,试验结果表明,在常温环境下,三者的辨识能力相当;随着温变速率的上升,改进RBFNN法不仅节省了时间,其补偿后的零偏也均小于5×10-4(°)/h(1σ),提高精度均能达86%以上。得到的结果表明改进RBFNN法提高了辨识精度且稳定、有效,适用于多种温度变化环境下激光陀螺零偏的温度补偿。
【作者单位】： 哈尔滨工程大学自动化学院;
【关键词】： 激光陀螺 RBF神经网络(RBFNN) Kohonen网络 正交最小二乘(OLS)
【基金】：国家自然科学基金资助项目(No.61273081)
【分类号】：TH824.3;TP183
【正文快照】： 1引言激光陀螺作为高精度的光学角速率敏感器件,其输出性能的稳定性直接影响构成系统的精度。激光陀螺不可避免地工作在复杂和快速的温度变化环境中,温度变化影响了激光陀螺物理特性、几何形状及其工作的气体流场等诸多因素,这些因素的变化会激活介质的反常色散效应,从而影响
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本文编号：766572
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