光纤陀螺是一种新型的角速率传感器,具有动态范围宽、体积小、重量轻等优点。但是当外界环境温度的变化时,光纤陀螺的温度漂移严重影响了其输出精度,导致其工程实际中的应用也受到了严重影响。近年来,国内外对光纤陀螺温度漂移特性的研究做了很多工作,对于抑制光纤陀螺的温度漂移大多数通过三个方面进行研究:光纤陀螺机理结构的改善、硬件温控措施及软件建模补偿。由于工艺条件和元器件本身的限制等,从结构及机理上消除温度误差难度大,并且成本较高。因此现阶段软件建模及补偿的方法得到了广泛的研究。本文基于软件补偿的方法,主要对光纤陀螺温度漂移误差建模及补偿进行了研究。首先,介绍了光纤陀螺的基本原理,针对温度对光纤陀螺性能的影响进行分析,并对目前抑制光纤陀螺温度漂移的几种方法做了比较。为采用软件补偿的方法打下理论基础。其次,通过实测中等精度陀螺数据,研究影响陀螺漂移的各温度因素,对温度、温度变化率和温度梯度,进行了定性、定量分析。基于多项式拟合的方法,对光纤陀螺温度漂移采用分段建模补偿。通过仿真,光纤陀螺温度漂移明显减小,证明模型有效。再次,利用神经网络的非线性映射能力,采用BP神经网络对光纤陀螺的温度漂移误差进行建模并补偿。经比较,BP神经网络补偿精度要高于多项式拟合的方法。最后,结合多项式拟合与BP神经网络两种补偿方法,设计了光纤陀螺温度漂移误差总体补偿方案,针对区别恒温、变温两种情况,以温度变化率为主要判断因素,并设立的判断条件,最终形成统一的陀螺温度误差补偿方案。经补偿验证后光纤陀螺温度漂移误差可减小40%,说明在一定的温度变化率范围内对光纤陀螺温度漂移的辨识与补偿是有效的。