基于改进RBF神经网络的激光陀螺温度补偿方法

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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。
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