基于PSO-BP神经网络的激光陀螺温度补偿方法

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激光捷联惯导系统上电启动时,陀螺受温度影响其零偏会经历快速变化到逐渐稳定的过程,影响惯导系统应用精度。因此,提出了一种基于粒子群-反向传播神经网络(PSO-BP)的激光陀螺温度补偿方法,利用粒子群算法寻找神经网络模型的最优权值与阈值,以温度和温度梯度作为自变量,建立陀螺零偏输出的补偿模型。激光惯导系统工作温度范围内的温度试验结果表明:与传统反向传播神经网络算法相比,所提出的PSO-BP神经网络模型的速度提高了4倍,模型拟合精度更高,且避免了反向传播算法易陷入局部最优解的问题。经过粒子群-反向传播算法补偿后,陀螺零偏稳定性相比温补前提高了60%,进一步验证了模型的有效性。
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