基于多模型神经网络的光纤陀螺温度误差补偿方法

摘要

分析了光纤陀螺的温度特性和非线性特性.设计了-15°～45°温度范围试验,研究不同温度及温变速率对陀螺输出的影响.研究发现光纤陀螺在不同的温度区间温度特性存在明显差异.为提高光纤陀螺温度误差补偿精度,将陀螺温度特性分成高、中、低三个区间,提出分段建模思想,并利用神经网络进行拟合.利用所建模型对光纤陀螺进行温度补偿.结果表明所建模型有效改善光纤陀螺温度漂移,测试精度得到较大程度提高.