压电陀螺漂移特性的灰色神经网络建模研究

在不同温度和运行时间下,压电陀螺的静态零位漂移和刻度因子变化表现为非线性和多值对应关系,基于时间序列的ARMA模型和直接采用温度单输入的前馈神经网络模型都无法正确描述压电陀螺的这种误差特性。提出一种将温度和时间作为输入,分别同时对应陀螺静态零位和刻度因子输出的三维空间下的单值对应关系,在运用灰色理论对数据进行预处理基础上,采用多输入单输出的RBF神经网络实现了对陀螺漂移特性的描述。仿真实验结果验证了该建模方法的有效性。     

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%。     

陀螺角度误差的温度测试与补偿

温度漂移是陀螺角度误差的主要误差源之一,严重影响了陀螺的测量精度,因此需要对陀螺角度输出误差进行补偿.而温度测量精度越高,对陀螺角度误差的补偿精度就越高,对提高陀螺的测量精度具有重要意义.设计了一个温度测试与补偿系统,对压电陀螺进行了温度误差的测量、分析与补偿,将陀螺角度测量均方差从31.418 2降至0.547 7,证明了软硬件设计的有效性.     

粒子滤波和ANFIS级联滤波的去噪技术

为实现实际应用中的非线性、非高斯系统中的状态估计,结合粒子滤波非线性估计的优势和自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的非线性逼近功能,建立了ANFIS粒子滤波模型。该模型首先通过ANFIS消除测量信号中有色噪声的影响,再运用粒子滤波实现对状态的最优估计,从而进一步提高估计精度。仿真结果表明ANFIS与PF的级联滤波较单一的粒子滤波均值减少了65%,方差减小了74.4%。ANFIS粒子滤波对于强非线性系统的噪声消除效果显著,使状态估计精度得到了较大提高,证明了该级联滤波模型的有效性。