【摘 要】
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传统的径向基神经网络(RBFNN)在激光陀螺零偏的温度补偿过程中会由于随机选取中心不合适而导致算法效率降低和数值病态,故本文提出了一种基于Kohonen网络和正交最小二乘(OLS)
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传统的径向基神经网络(RBFNN)在激光陀螺零偏的温度补偿过程中会由于随机选取中心不合适而导致算法效率降低和数值病态,故本文提出了一种基于Kohonen网络和正交最小二乘(OLS)算法的RBFNN温度补偿方法。介绍了该方法的原理及建模步骤,设计了常温和变温环境下激光陀螺的数据采集试验及其温度补偿试验。由于结合了Kohonen网络的模式分类能力和OLS的优化选择能力,该方法可以快速、准确地辨识出受温度影响的激光陀螺零偏。利用逐步回归法、RBFNN法及其改进方法对多种温变环境影响的激光陀螺零偏进行了辨识与补偿试验,试验结果表明,在常温环境下,三者的辨识能力相当;随着温变速率的上升,改进RBFNN法不仅节省了时间,其补偿后的零偏也均小于5×10-4(°)/h(1σ),提高精度均能达86%以上。得到的结果表明改进RBFNN法提高了辨识精度且稳定、有效,适用于多种温度变化环境下激光陀螺零偏的温度补偿。
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