[发明专利]基于小波降噪和神经网络的光纤陀螺温度漂移补偿方法在审
| 申请号： | 201910228032.X | 申请日： | 2019-03-25 |
| 公开（公告）号： | CN109916388A | 公开（公告）日： | 2019-06-21 |
| 发明（设计）人： | 侯宏录;李光耀;李媛;王利国;郭宏伟;任梦茹;姜珊 | 申请（专利权）人： | 西安工业大学 |
| 主分类号： | G01C19/72 | 分类号： | G01C19/72 |
| 代理公司： | 西安新思维专利商标事务所有限公司 61114 | 代理人： | 黄秦芳 |
| 地址： | 710032 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明涉及一种基于小波降噪和神经网络的光纤陀螺温度漂移补偿方法。其克服了现有技术存在的抑制温度漂移效果有限的问题。本发明采用的步骤为步骤(1):对光纤陀螺进行温度测试实验，获得学习样本数据；步骤(2):对光纤陀螺温度漂移原始数据和温度数据进行平滑处理，便于后续处理；步骤(3):通过小波分解对光纤陀螺原始数据进行处理，降低原始数据中的随机噪声，保留由温度带来的漂移量；步骤(4):将步骤(2)得到的温度数据和经步骤(3)滤波后的光纤陀螺数据作为学习样本，采用粒子群算法优化BP神经网络模型得到光纤陀螺温度漂移模型；步骤(5):根据步骤(4)中温度漂移模型，预测光纤陀螺在不同温度条件下的漂移量，实时补偿温度漂移。 | ||
| 搜索关键词： | 光纤陀螺 温度漂移 原始数据 温度漂移补偿 神经网络 温度数据 小波降噪 漂移量 光纤陀螺数据 学习样本数据 粒子群算法 后续处理 平滑处理 实时补偿 随机噪声 温度测试 温度条件 小波分解 学习样本 滤波 保留 预测 优化 | ||
【主权项】：
1.基于小波降噪和神经网络的光纤陀螺温度漂移补偿方法，包括如下步骤：步骤(1):对光纤陀螺进行温度测试实验，获得学习样本数据；步骤(2):对光纤陀螺温度漂移原始数据和温度数据进行平滑处理，便于后续处理；步骤(3):通过小波分解对光纤陀螺原始数据进行处理，降低原始数据中的随机噪声，保留由温度带来的漂移量；步骤(4):将步骤(2)得到的温度数据和经步骤(3)滤波后的光纤陀螺数据作为学习样本，采用粒子群算法优化BP神经网络模型得到光纤陀螺温度漂移模型；步骤(5):根据步骤(4)中温度漂移模型，预测光纤陀螺在不同温度条件下的漂移量，实时补偿温度漂移。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于西安工业大学，未经西安工业大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201910228032.X/，转载请声明来源钻瓜专利网。
