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。     

RBF神经网络用于辨识光纤陀螺温度漂移

温度漂移是存在于光纤陀螺系统中使得输出信号产生较大偏置误差的一种不可忽略因素,准确地辨识漂移并有效地对其进行补偿直接关系到陀螺的测量精度。文中比较了前馈网络中的ＢＰ网络和径向基函数（ＲＢＦ）网络,采用ＲＢＦ网络进行温漂辨识,温漂辨识可以通过离线事先学习,因而在多种学习方法中选择了简单易行、精度高且运算速度快的正产郇小二乘（ＯＬＳ）法。通过仿真验证,采用ＲＢＦ网络及其ＯＬＳ学习算法可以快速、有效、高     

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．     

捷联陀螺漂移误差模型辨识及其应用

在对陀螺漂移数据建立时间序列模型的基础上，采用卡尔曼渺茫皮算法对船用捷联陀螺漂移数据进行了处理，以提高陀螺静态漂移系数的估计精度，并把得到的陀螺漂移误差模型实时补偿的捷联系统中，得到了满意的效果。     

光纤陀螺温度数据采集系统的研究

为提高光纤陀螺的精度,必须对其进行温度补偿.详细分析研究了光纤陀螺温度数据采集方法,采用FPGA和DSP设计并实现温度数据采集系统的硬件电路,提高了系统的集成度和稳定性,实现了温度数据的快速采集,为温度补偿奠定了基础.通过比较补偿前后的实验结果,可以看出陀螺精度确实得到很大提高.     

光纤陀螺的温度试验及温度补偿方法研究

分析了引起光纤陀螺非互易性效应的原因，针对光纤陀螺光、电路部分各自的特性对光纤陀螺整体温度特性的影响进行了高低温试验研究，并对温度试验结果进行了分析，试验结果证明了对光纤陀螺温度特性的理论分析．在试验研究的基础上给出了实施的温度补偿方案及补偿结果，并对补偿结果进行了分析．     

陀螺随机漂移ARMA模型的建立

本文讨论了陀螺仪漂移数据的预处理及统计特性分析,提出了用极大似然法建立陀螺漂移的ARMA模型.通过数字仿真表明,本方法的估计精度不低于其它方法,且可使用微型计算机来进行处理。     

光纤陀螺漂移误差的T-S模糊建模补偿算法

基于G-K聚类算法辨识T-S模糊模型前件参数理论,并采用最小二乘法辨识T-S模糊模型后件参数的误差模型,研究了一种光纤陀螺温度漂移误差的非线性补偿算法。在建立该模型的基础上对光纤陀螺零位输出进行了补偿,计算结果表明采用该种方法能够在不完全了解陀螺误差机理的情况下对其进行有效的补偿。其绝对误差与未补偿相比较降低了99%,同线性拟合补偿相比降低了96%和神经网络补偿比较降低了10%,其误差方差分别减少99%,98%,20%。     

动态偏置干涉型光纤陀螺温度噪声的研究

从理论上分析了动态偏置干涉型光纤陀螺的温度噪声．在此基础上，进一步研究了调制频率对温度噪声的影响．最后给出抑制这种噪声的有效方法．     

闭环光纤陀螺标度因数的温度稳定性研究

基于闭环光纤陀螺仪进行了标度因数的温度稳定性研究.建立了标度因数公式,分析了温度影响标度因数稳定性的主要原因,给出了相应参数的温度系数;利用闭环光纤陀螺样机进行了温度试验.试验结果表明:光纤陀螺仪标度因数的温度灵敏度由8.08×10-4/℃改变为1.70×10-5/℃.     

投影寻踪学习网络及其在控制系统中的应用展望

介绍了投影寻踪学习网络（ＰＰＬＮ）的结构原理，给出了其基本学习算法．讨论了ＰＰＬＮ算法结构改进及优缺点，分析了它对多变量控制系统建模、软测量及控制器设计问题的适用性，并展望了ＰＰＬＮ良好的应用前景．     

光纤S型环形腔的非互易性分析

用功能块模型的方法详细分析了由于转动而引起的萨格纳克(Sagnac)非互易效应对光纤S型环形腔输出频谱特性的影响。光纤S型环形腔在一定的条件下具有双峰结构，由于转动而产生的非互易效应，会使双峰的间距发生变化，间距的大小与转速近似成正比。     

光纤陀螺仪原理及数据读取方法研究

阐述了光纤陀螺仪(FOG)的基本特点,分析了Sagnac效应的基本原理,给出了VC 6.0环境下通过使用ActiveX控件进行串行通讯,实现光纤陀螺仪测量数据的读取的方法,分析了该方法具有的特点。为后续的数据处理作好准备。     

基于核的投影寻踪方法及其在模式分类中的应用

分析了一般投影寻踪方法存在的局限和核方法在处理非线性方面所具有的优势，在此基础上结合支持向量机的最新研究成果，提出了基于核的投影寻踪方法，并将其应用到滚动轴承的质量分类中，取得了较为理想的效果。     

基于DSP的分布式光纤测温系统

研究基于DSP的分布式光纤测温系统,介绍了拉曼(Raman)散射分布式光纤测温的原理,及基于DSP的分布式光纤测温系统的结构。     

基于K-Means动态聚类的投影寻踪分类模型

投影寻踪分类模型作为一种多因素影响问题的综合评价方法,已经被研究者广泛应用在各个领域并取得了良好的效果.然而模型本身还存在密度窗宽不确定以及模型无分类规则等尚需解决的问题.针对这些问题,提出一个基于K-Means动态分类的投影寻踪分类模型,定义了一个新的投影指标.实证分析说明了该模型的可靠性和可操作性.     

波分补偿型光纤温度传感器

提出一种新型热致变色效应光纤温度传感器的补偿技术。传感器探头部分充满钴盐的醇溶液，它对波长为６６７ｎｍ光的吸收特性随温度的变化而变化，用基于二向色性滤色片的滤波特性的波长分割技术对温度调制的光信号进行波长分割，分别作为测量信号和参考信号。实验表明：使用该技术的光纤温度传感器具有较高的测量精度和长期稳定性，而且该传感器具有体积小，抗电磁干扰的突出优点，可用于生物医学和电力工业等方面。     

一种改进型神经网络的光纤预警系统适应性研究

针对传统长距离光纤预警系统识别入侵事件误报率高的问题,提出了一种基于改进型神经网络的光纤预警系统并研究了该系统在不同环境下的泛化适应性.系统的分布式传感部分应用Phi-OTDR技术,信号识别部分采用一种改进型的神经网络对入侵事件进行识别分类.最后通过3种情况下的实验,探究了系统的适应性.结果表明,该系统在光纤振动信号识别中有优秀的分类效果,并且在不同的环境条件下也具备良好的适应性.