环形激光陀螺人工神经网络温度漂移建模

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研究了系统在常温条件下开机后,壳体密闭条件下环形激光陀螺(RLG)漂移的温度特性建模问题。一系列不同环境温度条件下的RLG自升温实验表明,由于系统壳体的保温和隔温功能,系统内部温度场变化缓慢、均匀,此时漂移的变化主要与内部温度场的温度值变化相关。利用一组25℃-55℃范围内静态漂移测试数据作为学习样本,建立起基于BP和RBF神经网络的温度漂移补偿模型,并利用四组不同测试条件下测得的静态数据对文中模型进行检验。结果表明,若采用均方根误差(RMS)指标进行评价,则得到的温度漂移模型可以有效补偿RLG的漂移输出
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