光纤陀螺温度漂移建模是实现其温度补偿,提高测量精度的有效手段.通过实测数据分析,验证光纤陀螺的输出受温度和载体角速度的共同作用呈现复杂非线性.为准确描述这种复杂非线性关系以实现温度漂移高精度补偿,基于神经网络设计一种新型光纤陀螺温度漂移模糊系统结构,提出一种基于改进模糊推理的光纤陀螺温度漂移模型辨识新方法.由确定的模型结构设计模糊系统的模糊规则,并基于实测数据构建训练样本以被用于自适应调整变量隶属度函数的参数,从而建立基于误差方均根最小准则的光纤陀螺温度漂移补偿模型.试验结果表明,应用此方法得到的光纤陀螺温度漂移模型具有很高的精度、良好的适用性和预测性能.
光纤陀螺 温度漂移 自适应神经网络模糊推理 综合补偿 非线性分析 模型辨识