基于神经网络的石英加速度计的二维时、温漂移补偿

摘要

针对捷联惯导系统中石英挠性线加速度计输出偏值在快速启动和不同温度条件下漂移较大的问题,从理论和大量试验上研究了其静态时、温漂特性,提出了采用LM算法的BP神经网络进行二维补偿的方法.将工作时间和观测温度作为输入变量,其偏值输出电压作为目标信号通过网络训练得到该状态下的估计量进行补偿,算法具有收敛速度快、对初始值的设定鲁棒性强的特点.训练完成后,采用建立数据库的方法,供直接调用,其数据读取硬件延时为微秒级,完全满足系统实时应用要求.试验结果表明,该方法拟合的零位漂移最大误差为4.9882×10-6,较传统最小二乘法提高了近一个数量级.