静电陀螺静态漂移误差模型系数的UKF标定方法

针对静电陀螺漂移误差特性,采用一种新的非线性建模方法UKF(Unscented KalmanFilter)对ESG漂移系数进行了标定.该方法基于UT(Unscented Transformation)原理,在保持陀螺漂移模型非线性基础上,使高斯随机变量在非线性方程中传播,实现非线性模型参数的估计.试验结果表明,与最小二乘法和扩展Kalman滤波比较,这种非线性建模方法能够对ESG漂移误差模型进行准确的标定.     

用于干涉型光纤陀螺温度漂移辨识的RBF神经网络改进算法

针对干涉型光纤陀螺(IFOG)温度漂移的辨识,推导了径向基神经网络(RBFNN)中隐含层神经元、网络的抗噪声性能和拟合精度三者之间的关系,并在此基础上提出了一种新的径向基函数神经网络辨识学习规则.该方法具有很强的抗噪声性能,网络输出不会被陀螺噪声所污染,同时能动态地确定神经元数,辨识精度高,有效地避免了传统RBF网络学习算法中事先固定网络结构可能存在的盲目性.实验结果表明,该方法能够快速、准确地辨识IFOG的温度漂移.     

光纤陀螺温度漂移模型的PPLN辨识

环境温度变化造成的较大温度漂移始终是制约光纤陀螺(FOG)性能提高的重要因素．FOG温度漂移本质上是一组与温度有关的多变量非线性时间序列，为此采用投影寻踪学习网络(PPLN)方法建立新的FOG温度漂移模型．该方法结合了统计学中投影寻踪算法节点函数灵活的非参数估计特点和人工神经网络的自学习功能，具有简捷的网络结构和良好的鲁棒性能，对未知模型辨识能力较强．将该方法应用于某型FOG温漂模型实测数据的辨识中，经验证表明其具有良好的预测效果．     

光纤陀螺非线性温度漂移模型的辨识

光纤陀螺对环境温度的敏感性一直是影响其漂移特性的重要因素，对于陀螺的漂移特性一般是利用线性ＡＲ，ＡＲＭＡ模型表示，但在温度变化情况下，用线性模型很难得到好的拟合效果和对漂移进行预测和补偿。试用小波网络对光纤陀螺进行非线性温度模型的辨识，经实测数据验证，表明具有较好预测的效果。     

陀螺随机漂移的神经网络预报方法研究

针对惯性导航系统中陀螺仪的漂移特性,在时间序列分析及神经网络理论的基础上提出了一种时间序列神经网络结构,并采用此种网络模型对某捷联惯导系统中所用的陀螺仪漂移数据进行了预报。预测结果表明,这种预测方法对于陀螺漂移建模及预报是可行的。     

改善MEMS陀螺误差温度稳定性的驱动力补偿方法

由于微机电系统(MEMS)陀螺通常采用微加工工艺生产制造,因此总是受微加工过程带来的的各种精度缺陷影响。对于MEMS陀螺,其零位输出误差因受环境因素影响而无法保持稳定,随时间表现出漂移特性,这种特性严重限制了MEMS陀螺在更高精度应用中的可用性。该文研究了一种改善MEMS陀螺零位误差温度稳定性的方法。通过分析陀螺运动特性及主要误差源,阐明陀螺驱动力对检测方向的耦合作用是零偏误差同相分量产生并随温度漂移的主要原因之一。为抑制陀螺驱动力耦合作用,提出对陀螺检测轴施加补偿静电力的方法。温度试验结果表明:施加补偿作用后,陀螺零偏误差同相分量的温度稳定性在12～60℃范围内提高了3倍以上。     

光纤陀螺温度漂移自适应建模研究

针对光纤陀螺温度漂移模型参数随环境温度或陀螺本身工作状态的不同产生缓慢变化的现象，通过自适应建模的方法，自动修正模型参数，准确揭示了陀螺温度漂移特性．     

捷联惯导用挠性陀螺静态漂移误差建模

运用极轴翻滚试验,研究了捷联惯导系统使用的动力调谐式挠性陀螺的静态漂移误差的建模方法。仿真分析和试验验证表明,本方法具有建模准确、估计参数较多,对试验数据异常值不敏感等优点,具有较强的实用性。     

基于改进灰色模型的MEMS陀螺仪零偏温度补偿

微机电系统(micro-electro mechanical system,MEMS)陀螺仪的零点漂移是影响陀螺仪测量精度的主要因素.针对MEMS陀螺仪零点漂移随温度变化的非线性问题,以MEMS惯性传感器为试验对象,采用小波变换对MEMS陀螺静态实验零偏数据进行滤波,结合改进灰色预测模型估计零偏随温度变化趋势,获得基于小波变换和改进灰色预测的温度补偿模型.与常规补偿模型算法比较表明,基于小波变换和改进灰色预测的温度补偿模型均方根误差和平均绝对误差更小,MEMS陀螺仪零点漂移的均方根误差和平均绝对误差分别减少到0.025 0和0.018 0,验证了该补偿模型的可行性,对提高陀螺测量精度具有较好的理论意义和工程应用价值.     

近似非线性滤波在陀螺漂移误差模型辨识中的应用

提出了应用近似非线性滤波技术，辨识陀螺漂移误差模型的方法。这一方法可以由伺服法测试数据中分离出陀螺漂移误差曲线，并通过粗精两种估计，能精确地辨识出陀螺误差模型。对静电陀螺仪实验数据分析结果表明，文中提出的方法完全能满足高精度陀螺仪漂移误差模型的建模要求。