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摘要:
目前光纤陀螺应用广泛,但是其性能容易受到环境温度影响,从而影响到惯性导航系统的性能.光纤陀螺的温度特性具有非常复杂的非线性特点,而BP神经网络具有良好的逼近复杂非线性函数能力.使用BP神经网络建立光纤陀螺温度特性的黑箱模型,不对零漂和标度因子进行补偿,而直接对陀螺输出进行校正.经实际数据检验,该建模补偿方法比未经补偿和经过传统工程补偿方法的精度提高了两个数量级.与传统的线性模型相比较,本文基于BP神经网络建立的光纤陀螺温度模型具有补偿方法简单,精度高,通用性好等优点.
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文献信息
篇名 基于BP神经网络的光纤陀螺仪温度建模研究
来源期刊 光电工程 学科 航空航天
关键词 光纤陀螺仪 黑箱模型 BP神经网络 温度补偿
年,卷(期) 2006,(6) 所属期刊栏目 惯性传感器
研究方向 页码范围 135-138,144
页数 5页 分类号 V241.5
字数 2880字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-501X.2006.06.032
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 熊智 南京航空航天大学导航研究中心 191 2091 24.0 33.0
2 刘建业 南京航空航天大学导航研究中心 518 6244 33.0 51.0
3 赖际舟 南京航空航天大学导航研究中心 105 1338 20.0 30.0
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研究主题发展历程
节点文献
光纤陀螺仪
黑箱模型
BP神经网络
温度补偿
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
光电工程
月刊
1003-501X
51-1346/O4
大16开
四川省成都市双流350信箱
1974
chi
出版文献量(篇)
4776
总下载数(次)
5
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