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基于神经网络的激光陀螺误差测试与建模
【机构】 西北工业大学自动化学院905教研室；
【摘要】 温度是影响激光陀螺精度的一个重要因素,激光陀螺随机漂移和刻度因子误差两项主要误差都与其有密切相关。与传统的线性温度模型补偿方法不同,本文用人工神经网络中的反向误差传播网络 (BP网络)来建立温度补偿模型,通过训练后的BP网络对刻度因子误差以及随机漂移进行温度补偿。经过温度补偿后,陀螺随机漂移约减小50％,刻度系数误差约减小75％,补偿效果优于线性温度模型。
- 【会议录名称】 中国惯性技术学会测试专业委员会第八次学术交流会论文集
- 【会议名称】中国惯性技术学会测试专业委员会第八次学术交流会
- 【会议时间】2003-10
- 【会议地点】中国北京
- 【分类号】V241.5
- 【主办单位】中国惯性技术学会测试专业委员会