[发明专利]一种光纤陀螺分步温度补偿方法有效
申请号: | 202111144745.1 | 申请日: | 2021-09-28 |
公开(公告)号: | CN114046802B | 公开(公告)日: | 2023-05-02 |
发明(设计)人: | 马骏;梁鹄;李茂春 | 申请(专利权)人: | 中国船舶重工集团公司第七0七研究所 |
主分类号: | G01C25/00 | 分类号: | G01C25/00;G01C19/72;G06N3/0499;G06N3/084 |
代理公司: | 天津盛理知识产权代理有限公司 12209 | 代理人: | 刘英梅 |
地址: | 300131 天*** | 国省代码: | 天津;12 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 光纤 陀螺 分步 温度 补偿 方法 | ||
1.一种光纤陀螺分步补偿的方法,其特征在于,先利用神经网络对非线性残余温度漂移误差进行修正,然后利用多项式模型对线性温度漂移进行补偿,包括如下步骤:
步骤1、在设定的温度范围内,对2500轴光纤陀螺进行温度试验,同时采集陀螺的原始输出数据D与温度T,构建测试温度曲线,并利用下式计算出温度差ΔT:
ΔTn=Tn-Tn-1,n=1,2,3...
其中,n为采集的陀螺的原始输出数据D的长度;
步骤2、建立基于多层感知机的神经网络模型:
模型采用三层结构,包括输入层、隐藏层和输出层;输入层包含三个输入单元,分别为陀螺原始输出数据D、温度T及温度差ΔT;隐藏层包含2层,每层包含10个节点,每个节点的激活函数选择整流线性单元方法;输出层为基于仿射变换的单元,输出的是经神经网络修正后的陀螺数据D1;神经网络训练中的损失函数选择交叉熵误差函数,梯度计算时选择误差反向传播算法;
步骤3、对建立的神经网络模型进行训练:
选取步骤1中2500轴光纤陀螺的输出作为总体数据集,所有的数据先经过异常检测和归一化处理,然后将数据随机分为两部分:大部分数据用于训练,小部分数据用于测试,共进行几十次的迭代训练;训练后的模型的输出D1作为下一步骤的输入;
步骤4、建立多项式模型:
该模型采用6系数温度补偿模型,见下式:
Ω=Ω0+P0+P1·T+P2·T2+P3·T3+P4·ΔT+P5·ΔT2
其中,Ω为光纤陀螺温度漂移补偿值,Ω0为步骤3中训练后的模型的输出D1,T为步骤1中的采集的温度,ΔT为步骤1中计算出的温度差;
利用最小二乘法,计算6个温度系数P0~P5;
步骤5、进行温度补偿
利用步骤4的模型,获得光纤陀螺温度漂移补偿值Ω,将光纤陀螺的原始输出数据D减去光纤陀螺温度漂移补偿值Ω,即完成光纤陀螺的温度补偿。
2.根据权利要求1所述的光纤陀螺分步补偿的方法,其特征在于:步骤1中,实验用光纤陀螺的常温零偏稳定性为0.01°/h,将光纤陀螺放置在带有隔振台的高低温试验箱中进行测试,陀螺敏感轴指天,测试的温度范围是-43℃-70℃;数据采样间隔1s,采样的数据长度为54000。
3.根据权利要求1所述的光纤陀螺分步补偿的方法,其特征在于:步骤3中,80%的数据用于训练,20%的数据用于测试,共进行50次的迭代训练。
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