采用神经网络补偿压电陀螺的零位温漂1

【神经网络补偿压电陀螺零位温漂】技术是一种针对中低精度压电陀螺在不同温度下静态零位输出严重漂移问题的解决方案。压电陀螺因其小巧、低功耗、高可靠性等特点被广泛应用在姿态测量、航空航天等领域。然而，在温度变化较大的环境中，压电陀螺的静态零位输出会出现显著的非线性误差，这对精度要求较高的应用构成了挑战。 传统的解决办法包括温控法（恒温法），即保持陀螺工作环境温度恒定在最优工作状态，但这在实际操作中可能难以实现，尤其是在恶劣环境下。因此，研究者提出了利用**BP神经网络**进行补偿的方法。BP神经网络是一种反向传播算法，具有强大的非线性映射能力，能够学习并模拟复杂的数据关系。 在本研究中，通过实验分析了压电陀螺零位输出随温度漂移的原因，并构建了BP神经网络模型。该模型能够根据温度变化预测和补偿陀螺的零位输出误差。实验结果显示，这种方法在不改变陀螺原有结构的前提下，能显著降低静态零位温漂误差，提升至少一个数量级，从而使得中低精度的压电陀螺也能满足中高精度系统的应用需求。 BP神经网络的工作原理是通过迭代调整网络中权重和偏置，以最小化预测输出与实际输出之间的误差。在网络训练完成后，可以输入当前温度数据，网络会输出相应的补偿值，用以修正陀螺的测量结果，确保其在不同温度下的稳定性和准确性。 总结来说，采用神经网络补偿技术对于解决压电陀螺的温度敏感性问题提供了有效的途径。通过BP神经网络的非线性映射特性，能够在无法严格控制环境温度的情况下，依然保持压电陀螺的测量精度，拓展了其在严苛环境中的应用潜力。这一方法对于提高压电陀螺的稳定性和精度，特别是在军事和航空航天等领域的应用，具有重要的理论和实践意义。