基于改进RBF神经网络的激光陀螺温度补偿方法

• 作者: 丁继成 张健 赵琳 陈帅
• 来源期刊: 弹箭与制导学报
• 关键词: Kohonen神经网络 正交最小二乘 激光陀螺仪 温度补偿
• 年，卷（期）: 2014,（6）
• 所属期刊栏目: 导弹与制导技术
• 页码范围: 17-20,24
• 页数: 5页
• 分类号: V241.5|V249.322
• 语种: 中文

摘要

针对温度及温度变化对激光陀螺仪温度漂移的影响,在RBF神经网络的基础上,文中提出了基于Kohonen神经网络和正交最小二乘(OLS)算法的RBF神经网络温度补偿方法.该方法可以快速、准确辨识激光陀螺的温度漂移.文中分别采用改进RBF神经网络法、传统RBF神经网络法及多元线性回归法,分别进行辨识与补偿试验.结果表明,经过改进RBF神经网络模型补偿后的陀螺零偏能够满足陀螺恒温测试精度要求,而且避免了陀螺输出受温度及温变速率的影响.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵琳	哈尔滨工程大学自动化学院	161	1456	20.0	31.0
2	丁继成	哈尔滨工程大学自动化学院	41	332	7.0	17.0
3	张健	哈尔滨工程大学自动化学院	97	890	16.0	26.0
4	陈帅	哈尔滨工程大学自动化学院	6	36	4.0	6.0