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用Allan方差法对激光陀螺漂移数据的各种误差源及其整个噪声统计特性进行细致的表征和辨识.根据有效信号与各种噪声信号的频谱差异,用Mallat算法对RLG漂移信号进行塔式分解,采用软阈值消噪法去除噪声.对小波去噪前后的激光陀螺零漂信号用Allan方差进行对比分析表明,小波变换有效的减小了激光陀螺零漂信号中的角度随机游走、角速度随机游走、速率斜坡和量化噪声,提高了激光陀螺零偏输出的稳定性. 相似文献
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光学陀螺随机误差特性的混合理论方差方法分析 总被引:1,自引:0,他引:1
为更有效地测试和分析光学陀螺的随机误差特性,提出采用混合理论方差(TheoH)的方法全面表征和分析陀螺输出数据。该方法建立在Allan方差和去偏的#1理论方差(Theo1)的基础上,解决了Allan方差计算的平均时间只能够达到数据持续时间长度的一半,以及长相关时间下置信度下降的问题,同时构造的新方法能够自动去除Theo1方差相对于Allan方差的偏差。对比分析了新方法对白噪声特性以及光纤陀螺实测数据中随机噪声的类型和噪声水平的辨识结果。实验结果表明,通过去除偏差和提高方差估计的置信度,新混合理论方差方法对估计各种白噪声以及长相关时间下光纤陀螺噪声特性提取更有效,精度更高,同时能够兼容Allan方差对量化噪声、角度随机游走、零偏不稳定性、速度随机游走、速率斜皮5种噪声进行无偏估计。 相似文献
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光纤固定胶粘剂对光纤陀螺低温零偏误差影响较大,选用和使用不当可导致陀螺精度劣化。理论分析了温度和应力对干涉型光纤陀螺(简称光纤陀螺)零偏误差的影响,以及温度变化时胶粘剂对光纤产生的轴向应力大小与影响因素;通过胶粘剂性能试验,验证了低温环境下胶粘剂的玻璃化转变温度、固化温度和使用温度差异、胶体内气泡缺陷是光纤陀螺零偏误差产生的主要原因。理论分析和试验结果表明,选用的胶粘剂玻璃化转变温度处于使用温度范围外,低模量和模量随温度的变化量小,适宜的固化温度能够降低光纤陀螺低温环境下的零偏误差,可提高光纤陀螺精度。 相似文献
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基于时间序列分析方法的FOG随机漂移建模与辨识 总被引:1,自引:1,他引:1
为了对光纤陀螺(FOG)随机漂移(启动漂移、慢变漂移和快变漂移)的各项参数进行快速有效的辨识,建立了含未知模型参数(慢变漂移的相关系数)的FOG随机漂移状态方程模型,通过对FOG随机漂移进行时间序列分析,辨识了未知的模型参数以及慢变漂移和快变漂移的白噪声方差,以卡尔曼滤波/平滑技术计算了FOG随机漂移的3项分量。对实测的FOG随机漂移数据进行了模型辨识与适用性检验,结果表明,该方法能够准确计算FOG随机漂移的各项参数和分量。通过建立FOG随机漂移的状态方程模型,首次将时间序列分析方法与卡尔曼滤波/平滑技术相结合,快速计算了启动漂移、慢变漂移的相关系数以及慢变漂移和快变漂移的白噪声方差,这对于修正FOG单独工作或与其他设备组合时的导航误差具有重要的参考价值。 相似文献
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光纤陀螺仪在稳定平台上的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
讨论了一种由两个光纤陀螺与两个石英加速度计构成的两轴稳定平台,着重对光纤陀螺在稳定回路中应用进行了分析与设计,并针对光纤陀螺较为特殊的随机游走误差对稳定系统的影响进行了分析. 相似文献
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针对光纤陀螺零偏与温度之间复杂的非线性关系,引入极限学习机(extreme learning machines,ELM)模
型补偿光纤陀螺的零偏温度误差;针对单个ELM 在预测准确性和稳定性不足及其对奇异样本敏感的问题,引入自适
应增强算法(adaptive boosting,AdaBoost)建立ELM-AdaBoost 预测模型改善光纤陀螺性能,分析光纤陀螺的温度误
差机理及模型参数对预测精度的影响,给出ELM 算法隐含层神经元个数及AdaBoost 算法迭代次数的确定方法。仿
真结果表明:基于ELM-AdaBoost 预测模型的补偿效果优于多元线性回归模型和单个ELM 神经网络模型,并具有良
好的泛化性能和温度适用性,补偿后陀螺零偏均方根误差降低93%以上,显著改善了光纤陀螺零偏稳定性能。 相似文献
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针对传统的陀螺噪声特性分析方法出现拟合模型不准确的问题,提出一种基于6 类噪声项的拟合模型及分段拟合方法。采样某型光纤陀螺数据,分析了导致拟合模型不准确的内在机理,指出在光纤陀螺随机噪声中存在低频正弦项噪声成分,该项噪声在传统的5 类噪声拟合模型中通常被忽略。对于精度较高的光纤陀螺,这种忽略处理导致其拟合模型不合理、拟合系数结果不准确。通过对实测陀螺信号进行时域、频域分析,确定正弦项噪声的频率,将正弦项噪声纳入拟合模型中,提出一种包含6 类噪声项的拟合模型,同时为减小正弦项噪声、量化噪声项、零偏不稳定项、速率斜坡项等因相关时间相近而带来的耦合误差,提出一种分段拟合方法。针对某型光纤陀螺的实测数据的Allan 方差,基于6 类噪声项的拟合模型,采用文中所提方法进行噪声特性分析。结果表明:六类噪声项的拟合模型的拟合误差很小,拟合系数准确、可信。 相似文献
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