运用神经网络代数算法的陀螺仪非线性误差补偿

摘要

为了提高陀螺仪的测量精度,基于神经网络代数算法提出一种新的非线性误差补偿模型.由于该算法将复杂非线性优化问题转化为线性代数方程组问题,所以该模犁具有速度快、实时性好和能实现样本空间精确映射的优点.通过实验对比证明该模型比曲线拟合精度要高,多次重复性实验证明该模型能够将误差限制在0.1(°)/s以内,满足实际控制要求.