二频机抖激光陀螺小范围温度漂移补偿模型的研究

从实验上研究了环境温度变化在10℃范围内二频机抖陀螺的零偏和温度的关系。通过大量高低温环境的重复性温度实验，利用逐步回归法建立了一种零偏温度补偿模型，并对该模型的补偿效果进行了实验测试。结果表明，在小范围内二频机抖陀螺的零偏和温度、温度梯度及温度速率有较好的线性关系和重复性，可以通过建立温度补偿模型来提高陀螺的精度，而且该模型完全满足工程上的实时补偿要求。     

光纤陀螺温度漂移建模与补偿

分析了光纤陀螺温度漂移产生的基本原理及其主要的影响因素.在对某型光纤陀螺进行大量高低温环境试验的基础上,根据试验数据,建立了一种零偏温度补偿模型.采用最小二乘逼近的方法,确定了模型参数,实现了对该陀螺零偏的补偿.通过对未参加建模的试验数据进行补偿,进一步验证了模型的正确性和通用性.实验结果表明,光纤陀螺经模型补偿后零偏基本可以减小2个数量级,零偏稳定性可以改善近80%,完全满足实时补偿的要求,具有较强的工程实用价值.     

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。     

基于最优子集回归的光纤陀螺变温零偏补偿

变温环境下,Shupe效应会对陀螺零偏产生影响,建立线性模型对其进行补偿是工程中常用的一种辅助手段。首先分析陀螺输出漂移与温度的相关性,然后以温度、温度梯度及二者高阶项、交叉项为自变量集合,针对随着补偿模型自变量个数逐渐增加,光纤陀螺补偿后输出漂移极差存在最低值的特性,提出基于最优子集回归,确定模型自变量数量,建立多元多项式回归模型近似求解零偏输出与温度及其相关量的关系。实验与仿真结果表明,当环境温度在-40~60℃变化时,100s滑动平均处理后,该模型使最终的漂移极差减小71.05%,零偏输出减小94%,有效地降低了温度对陀螺零偏的影响,同时具有占用资源少、实时性好的优点。     

光路温度特性对激光陀螺零偏的影响

偏置漂移使得激光陀螺输出信号产生较大偏置误差,准确地辨识漂移并有效地对其进行补偿,直接关系到激光陀螺的测量精度.为了提高激光陀螺的精度,研究了光路温度特性对激光陀螺零偏的影响.通过大量的重复性高低温实验,利用最小二乘法证明了光强与温度的线性关系,得到了拟合直线表达式,并分析了利用光强对陀螺零偏的补偿效果.提出了从硬件设...     

热传递对异面腔四频差动激光陀螺温度漂移补偿的影响

为了减小四频激光陀螺零漂的温度敏感性,对数学补偿模型和安装结构热设计进行了研究。通过高低温实验研究了四频激光陀螺零漂与温度的关系。第一次采用普通铜支架将四频激光陀螺固定在屏蔽盒内,由于两放电支路的温度变化不对称,温度变化率是数学补偿模型的显著项。第二次设计了专用铜支架,使两放电支路的温度对称地变化,因而温度变化率在数学补偿模型中的重要性大大降低。改进支架之后,补偿后的零漂残差从0.018 Hz降低到0.01 Hz,即便采用温度多项式补偿模型也能达到0.012 Hz。这些结果表明:在设计四频激光陀螺系统时,安装结构热设计能够提高数学模型补偿的效果,温度补偿是提高四频激光陀螺的精度的有效方法,在-40~60℃温度范围内补偿后的百秒标准差达到0.013/（（）h）。     

基于人工鱼群算法的机抖激光陀螺温度补偿

温度是影响激光陀螺精度的主要因素之一,对温度引起的机抖激光陀螺漂移进行精确建模,对提高激光陀螺捷联惯导系统的精度具有十分重要的意义。介绍了机抖激光陀螺的温度特性,建立了基于改进人工鱼群算法（Improved Artificial Fish Swarm Algorithm,IAFSA）的机抖激光陀螺温度补偿模型,给出了IAFSA 建模的详细步骤和方法, 对传统的逐步回归方法和IAFSA 进行了比较。结果表明:IAFSA可以对温度引起的激光陀螺漂移进行精确建模,补偿后的激光陀螺零偏不稳定性达到0.001 85（）/h,比传统的逐步回归方法建模精度提高了15.5%,得到的温度补偿模型可以对陀螺的零偏进行实时补偿,设计了两种典型的温度试验,获得了满意的补偿效果。     

基于CSAPSO-BP神经网络的光纤陀螺温度补偿研究

光纤陀螺是惯导系统的重要组成器件,环境温度变化会造成光纤陀螺的零偏发生漂移,从而降低测量精度。运用传统的BP神经网络进行预测易陷入局部极小值,导致补偿失败。该文采用混沌模拟退火粒子群BP神经网络的光纤陀螺零偏温度补偿模型,优化了网络参数。通过在-40～60℃的升降温实验对模型进行验证,实验结果表明,该温度补偿模型的零偏稳定性比补偿前约有70%的精度提升,与以往BP模型相比,其预测性能和补偿效果更好。     

机抖激光陀螺捷联惯导系统的温度补偿方法

分析了系统温度对机抖激光陀螺捷联惯性导航系统的影响因素,介绍了降低和补偿捷联系统温度误差的4种方法.通过重复性温度实验,利用逐步回归法分析了激光陀螺零偏与温度的关系:通过多项式拟合,分别得到了加速度计的零偏、标度因子和IF转换电路的温度补偿模型,并在捷联系统中得到应用.对其中的两种方法进行了实验研究和导航测试,并对两种方法的补偿效果进行了对比.结果表明:通过温度实验得到惯性器件的温度补偿模型对其温度误差进行实时补偿是捷联系统最理想的补偿方法.补偿后系统定位测试1 h的圆概率误差(CEP)优于0.3 n mile/h.达到国内先进水平.     

基于插值法的MEMS陀螺温度补偿方法

温度对微机电系统(MEMS)陀螺零偏影响较大,是影响其测量精度的主要因素之一。该文通过温度循环试验,建立了陀螺零偏与温度间的关系。采用多元逐步回归法和温度分段插值法建立了陀螺零偏温度补偿模型。试验结果证明,两种方法均能准确地反映陀螺零偏随温度变化的情况,且温度分段插值法可以消除明显的趋势项。与多元逐步回归法相比,补偿后全温零偏误差的峰峰值由0.025 (°)/s减小到0.015 (°)/s,全温零偏稳定性由32.9 (°)/h提高到14.2 (°)/h。     

MEMS陀螺混合误差标定方法研究

微机电系统(MEMS)陀螺仪具有尺寸小,可靠性强的特点,已广泛应用于各种微姿态仪中,而陀螺的安装误差是影响姿态仪输出精度的主要因素之一。现有的陀螺安装误差模型是建立在确定的刻度因子和零偏基础上,但实际应用中,陀螺的刻度因子存在误差,且零偏随温度和转速发生变化。该文提出了一种改进的误差标定和补偿方法,并针对模型中MEMS的零偏温度和转速非线性误差问题,运用BP神经网络,实现了模型零偏动态补偿。实验表明,采用该文提出的标定方法,陀螺的角速率误差由1.5(°)/s提高至0.05(°)/s。验证了标定方法的可行性。     

基于半参数回归模型的微陀螺仪温度补偿技术

设计了一种基于半参数回归模型的微陀螺仪温度补偿方法.针对微陀螺仪启动时受温度变化影响明显、角速度输出误差较大的问题,提出对于温度的补偿不仅要考虑趋势项,而且要估计模型误差.建立了温度补偿的半参数回归模型,采用补偿最小二乘进行求解.实验结果表明,对于某型微陀螺仪采用温度补偿的半参数回归模型是可行且有效的,相对于常规的多项式拟合方法,补偿后的信号噪声降低了1个数量级,优于0.005 (°)/s,从而有效缩短了陀螺仪启动稳定时间.     

二频机抖激光陀螺抖动频率与温度关系的研究

针对激光陀螺的零偏受温度影响较大,为提高陀螺精度,研究了二频机抖激光陀螺抖动频率与温度之间的关系。通过大量的重复性高低温实验,证明了抖动频率与温度的线性关系,并得到了拟合直线表达式。结果表明,抖动频率与温度具有较好的线性关系,抖动频率可作为温度测量的计量,而且具有较好的重复性。由于测量抖动频率的精度较高,故由抖动频率测量温度具有很高的分辨率。同时用抖动频率对陀螺的零偏进行补偿,提高了陀螺的精度。     

基于PSO优化RBF神经网络的MEMS陀螺温度补偿

针对微电子机械系统(MEMS)陀螺温度变化影响其零偏误差的问题,提出了一种基于粒子群优化(PSO)和径向基函数(RBF)神经网络的陀螺零偏补偿方法.通过RBF神经网络对预处理后的陀螺零偏的温度误差建立模型,用PSO 搜索RBF神经网络的最优参数来提高其泛化能力后,将PSO-RBF神经网络最优参数用于补偿陀螺零偏.实验结果证明了该算法的有效性,经PSO-RBF神经网络算法补偿后,MEMS陀螺零偏的最大误差从0.046(°)/s减小到0.003 4(°)/s,标准差从0.042 7(°)/s减小到0.001 3(°)/s,有效提升了陀螺的零偏稳定性.     

半球谐振陀螺温度特性及补偿分析

半球谐振陀螺仪(HRG)是一种高精度、高可靠、长寿命的新型固体振动陀螺仪。温度变化会影响半球谐振陀螺的漂移、零偏等性能指标。为减小这种影响,该文通过研究分析半球谐振陀螺的温度特性,设计了温度补偿电路。采用温度补偿电路后,半球陀螺漂移精度从0.05 (°)/h提高到0.03 (°)/h。     

激光捷联惯导系统射前自标定方法

在分析激光捷联惯导系统静态误差模型的基础上,从系统实际应用情况出发,该文研究了激光捷联惯导系统射前自标定法。该方法充分利用了激光捷联惯导系统自身测量数据,在不依赖外界基准信息情况下,通过导弹起竖和转动获取所需标定位置,完成了误差系数自标定。实验结果表明,该文研究的激光捷联惯导系统射前自标定法能够达到标定精度要求,实现简单方便,具有较强的工程实用性。     

基于24位置的MEMS惯性传感器快速标定方法

针对微惯性测量单元原始输出信息受零偏、标度因数、非正交误差等误差项干扰影响测量精度的问题,提出一种无需借助高精度转台的MEMS IMU快速原位标定方案。在分析MEMS惯性传感器输出特性的基础上建立传感器误差模型,利用六面体夹具设计IMU 24位置连续转停标定方案,以重力及各次旋转角度为参考信息完成传感器误差标定。针对加速度计零偏、标度因数、非正交误差9个参数构造标定模型,采用牛顿法估计误差参数最优值,考虑陀螺仪零偏与标度因数6个误差参数,利用最小二乘法计算误差参数最优估值。分别进行加速度计、陀螺标定补偿实验,实验结果表明,提出的MEMS IMU快速原位标定方法能快速得到传感器误差参数,提高了输出数据精度。     

基于GSA-SVR算法的MEMS温度漂移补偿方法

针对微机电系统(MEMS)仪表零偏受温度变化影响较大的问题,该文提出了一种基于引力搜索算法-支持向量回归(GSA-SVR)的MEMS零偏温度漂移补偿方法。先通过小波变换对MEMS陀螺和MEMS加速度计输出信号进行预处理,再采用GSA-SVR算法对MEMS在不同工作状态下进行温度建模并补偿。实验结果表明,在稳定工作阶段,与补偿前相比,补偿后加速度计和陀螺的输出标准差分别降低了90%和85%。与传统SVR相比,该文方法准确性较高,实用性较好,GSA-SVR算法将加速度计和陀螺输出的标准差分别降低了6%和10%。