基于小波神经网络的光纤陀螺误差补偿方法

• 作者: 杨立保 骞微著
• 来源期刊: 中国光学
• 学科: 工学
• 关键词: 光纤陀螺 小波神经网络 小波分析 误差补偿 趋势项提取
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 光学设计与工艺
• 页码范围: 1024-1031
• 页数: 8页
• 分类号: TH824
• 字数: 4208字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/CO.20181106.1024

摘要

为了提高光纤陀螺的测量精度,提出了一种基于小波神经网络的误差补偿方法.首先使用小波分析中的Mallat分解算法提取出陀螺信号中的主趋势项,对其误差余项进行重构.然后将重构信号作为小波神经网络的目标输出,将原始陀螺信号作为训练样本.为了提高小波神经网络的训练速度同时防止其陷入局部极小值,采用增加动量因子和自适应调整学习速率的方法来改进训练方法.训练后建立的神经网络模型对光纤陀螺误差具有良好的估计能力.结果表明,经过小波神经网络方法补偿后,光纤陀螺的输出精度达到了0.0194°/s,光纤陀螺的测量性能得到了提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨立保	中国科学院长春光学精密机械与物理研究所	9	29	3.0	5.0
5	骞微著	中国科学院长春光学精密机械与物理研究所	1	5	1.0	1.0