环形激光陀螺温度误差补偿综述

本文综述了国内外环行激光陀螺温度补偿的现状，分析了温度对输出误差影响的因素和方式，介绍了减小和补偿温度误差的三种方法，北指出了今后的研究方向。     

机抖式激光陀螺温度误差补偿研究

通过对激光陀螺机抖构件谐振频率和抖动幅值温度特性的分析,初步提出了利用稳幅、稳频控制等措施来改善系统性能的思想.基于两种温度模型的比较研究,给出了温度模型的选择准则,并对系统测试设备及温度试验等发表了相应的看法,指出了课题未来的发展方向.     

机抖式激光陀螺温度误差补偿研究

通过对激光陀螺机抖构件谐振频率和抖动幅值温度特性的分析,初步提出了利用稳幅、稳频控制等措施来改善系统性能的思想。基于两种温度模型的比较研究,给出了温度模型的选择准则,并对系统测试设备及温度试验等发表了相应的看法,指出了课题未来的发展方向。     

机抖式激光陀螺温度误差补偿研究

通过对激光陀螺机抖构件谐振频率和抖动幅值温度特性的分析，初步提出了利用稳幅、稳频控制等措施来改善系统性能的思想。基于两种温度模型的比较研究，给出了温度模型的选择准则，并对系统测试设备及温度试验等发表了相应的看法，指出了课题未来的发展方向。     

激光陀螺组合零偏温度补偿研究

温度是影响激光陀螺零偏的重要因素。将激光陀螺零偏分成与温度无关的常值零偏和与温度有关的趋势项零偏两部分,常值零偏可通过标定实验补偿。对于趋势项零偏,在-40～+60℃全温范围内,通过大量的重复性温度实验,建立了趋势项零偏与温度变化的分段多项式回归模型。运用该模型对高低温实验数据进行补偿,然后进行标定补偿,补偿后结果表明,基本上消除了陀螺零偏,且满足工程上的实时性要求。因此,该补偿方法具有很强的工程实用价值。     

基于光纤陀螺的方位传感测井仪误差补偿算法

光纤陀螺的零位漂移和刻度因子随温度及温度梯度变化呈现复杂的非线性特征,目前被应用于工程上的常规建模方法的建模效果并不理想.提出了自适应模糊神经网络(ANFIS)的建模方法,它是一种新型的基于模糊神经网络的陀螺温度漂移建模方法,它实现了在模糊逻辑理论框架下同时对光纤陀螺零偏和刻度因子进行建模和补偿,达到了简化温度补偿步骤,提高补偿精度的效果.     

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。     

小型低成本激光陀螺标度因数与温度关系研究

为了更深入地研究小型低成本激光陀螺标度因数与温度的关系,在不增加硬件成本的前提下提高小型低成本激光陀螺性能,采用理论分析与实验相结合的方法,取得了定温度点和慢变温两种情况下标度因数随温度变化的数据。结果表明,标度因数随温度变化的实验数据与近似理论计算大致相符,用所得数据建立多项式进行补偿,能有效地减小标度因数的温度误差。     

基于动量BP神经网络激光陀螺调腔检测方法

为解决激光陀螺人工调腔质量低、效率不高等缺点,提出一种由CCD相机和光电倍增管构成的多传感器信息融合调腔检测方法,该方法同时检测光斑、光阑中心点及陀螺损耗值,并将这些信息送入融合中心,经过融合计算得到陀螺调腔是否合格的综合判断。融合系统采用动量BP神经网络对多源信息进行融合,根据调腔过程中的输入、输出情况,设计包含输入层、隐含层及输出层的3层网络拓扑结构。实验结果表明,此种方法对激光陀螺调腔质量是否合格判断准确率为93.81%,比人工采用单一传感器分步检测准确率提高了6%。     

采用BP神经网络的四频激光陀螺零偏的光强补偿方法

总结了环境因素对四频激光陀螺光强和零偏影响的3种常见方式,指出光强变化和零偏变化都是陀螺经环境因素作用后的外在表现,光强更能全面细致地反映环境因素对陀螺零偏的影响,提出了以光强为基准采用BP神经网络对零偏进行补偿的方法。建立了陀螺零偏的BP神经网络,采用该神经网络针对开机零漂、跳模和高低温冲击等3种不同的零漂产生机理分别进行了补偿实验,实验表明:该方法能够有效辨识产生零漂的不同机理并进行补偿,对提高复杂环境下陀螺的零漂性能有一定的参考意义。     

四频差动激光陀螺随机误差建模与滤波研究

根据四频差动激光陀螺随机误差的特性,对实验采集的某型四频差动激光陀螺的静态输出数据,使用p阶自回归q阶滑动平均模型(ARMA(p,q))进行分析,并采用BIC准则确定模型的阶数。基于建立的ARMA(p,q)模型,使用卡尔曼滤波对四频差动激光陀螺的静态输出数据进行滤波处理,检验结果表明,该方法能明显减小四频差动激光陀螺的随机误差。     

一种小型化激光陀螺SINS的温度补偿初步研究

针对小型化激光陀螺捷联惯导系统(SINS),建立了四种不同的温补模型,分析和对比了包含高温、低温和变温三种不同温度模式下的温补效果.试验结果表明:温度变化率是影响惯性器件误差的重要因素,考虑温度和温变率模型的动态模型温补效果明显优于单纯考虑温度的静态模型.另外,为了检验小型化SINS的稳定性以及温补模型与时间的关系,5个月后再一次对其温度特性进行研究,结果表明:SINS稳定性良好,温补模型基本不受时间影响,满足工程应用的需求.     

激光陀螺锁区影响因素分析

闭锁效应是激光陀螺的主要误差源.为了减小锁区阈值,本文基于激光陀螺的自洽方程组,推导了闭锁状态锁区阈值公式.通过MATLAB软件对三阶微扰下的lamb系数进行分析,研究了激光振荡频率、背向散射角和相对激发度对锁区阈值的影响.结果表明:腔长为0.28 m的激光陀螺,锁区阈值并不关于中心频率对称分布,也不严格随着背向散射角...     

神经网络在光纤陀螺标度因数温补中的应用

阐述了光纤陀螺标度因数受温度影响的机理,光纤长度、光纤环直径、中心波长、集成光学调制器调制系数以及2π复位电压值均影响标度因数的稳定性。在此基础上提出建立温度模型补偿法,对最小二乘法和BP神经网络补偿法进行了分析与比较。该文利用光纤陀螺输出实测数据进行了后仿真,结果表明,神经网络法进行光纤陀螺标度因数温度补偿可使误差明显减小,其效果要优于传统的最小二乘法,这样保证了光纤陀螺全温情况下在系统的使用精度。     

基于光纤陀螺温度漂移误差补偿方法研究

惯性导航系统中光纤陀螺的漂移受温度变化影响显著,导致其在导航系统中的应用受到各种制约。该文提出了一种软件上的温度补偿法,建立基于光纤陀螺多参量联合多项式温度补偿模型,并设计相应的试验方法对陀螺仪的漂移进行了温度补偿。试验证明,提出的温度模型准确有效,可补偿因温度变化引起的光纤陀螺仪的漂移影响,达到提高系统的导航精度及温度适应性的目的。     

基于BP神经网络算法的Ti-6Al-4V激光NiAl-VC合金化的工艺研究

为了进一步提高Ti-6Al-4V的性能,以满足其在工程中更广泛的运用,研究了在Ti-6Al-4V激光NiAl-VC合金化的工艺。以改变激光功率、激光扫描速度和粉末质量含量比例进行了工艺实验,采用BP神经网络(BP-NN)算法,建立了合金化层性能与工艺参数之间的关系模型,并通过验证实验表明预测效果良好,具有可行性。采用BP-NN算法进行了模拟实验,分析了不同工艺参数条件对合金化层深度、宽度、平均硬度、最高硬度的影响规律。本研究对Ti-6Al-4V激光NiAl-VC合金化的实践应用具有指导意义和参考价值。     

消除抖动偏频激光陀螺动态闭锁误差的实验研究

向抖动中注入高斯概率密度的随机噪声 ,以消除抖动偏频激光陀螺的动态闭锁误差。设计了随机噪声发生器及注入方案 ,并在自行研制的机抖陀螺上进行实验。结果表明 :动态闭锁误差因该随机噪声的注入而消除。     

激光陀螺电路系统对其精度影响的实验分析

在四频激光陀螺高精度数字一体化电路的基础上,通过控制激光陀螺两臂放电电流差值、两臂电流和值、两对模式的光强差值分别按照预定程序进行精确的改变,从而得到以上参量与陀螺零漂之间的关系系数.对陀螺进行长时间的测试,根据实际工作中各参量的精度计算得出电路系统对激光陀螺精度的影响.实验中为保证结论的一般性,选取两个精度相差较大的激光陀螺进行实验,结果表明,在现有方式下工作的高精度数字一体化电路系统对激光陀螺精度的影响在1%以内.     

基于BP神经网络的红外测温系统温度标定方法

介绍了红外测温系统温度标定方法和BP算法神经网络,将BP算法神经网络应用于温度标定物理实验中的灰度与温度的特性曲线拟合,并在MATLAB下通过训练和仿真验证了应用BP算法神经网络拟合实验曲线的优越性,其拟合精度远高于最小二乘拟合,为测温数据的软件处理提供了新的方法。