【摘 要】
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为减小刻度系数非线性误差,建立了陀螺刻度系数分段非线性插值标定方法。针对分段非线性插值方法的不足,建立刻度系数神经网络模型,用扩展卡尔曼滤波方法训练;并在此基础上对
【机 构】
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国防科学技术大学机电工程与自动化学院
【基金项目】
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兵器预研基金(2020203)资助项目
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为减小刻度系数非线性误差,建立了陀螺刻度系数分段非线性插值标定方法。针对分段非线性插值方法的不足,建立刻度系数神经网络模型,用扩展卡尔曼滤波方法训练;并在此基础上对神经网络进行再训练以提高其精度。实验结果表明,分段非线性插值方法有效地减小了刻度系数非线性误差;用训练好的神经网络可以代替分段非线性插值算法,并可简化实现过程;对刻度系数神经网络再训练,可提高神经网络对实际刻度系数的逼近程度,减小刻度系数的非线性误差。
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