导读:本文包含了陀螺误差补偿论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:光纤陀螺仪,非正交角,矩阵乘法器,分段查表法
陀螺误差补偿论文文献综述
曾玉兰,虞翔,戚帅[1]（2019）在《光纤陀螺非正交角温度误差补偿研究》一文中研究指出本文对光纤陀螺的非正交角的全温特性进行分析，采用矩阵乘法器分段查表法建立非正交角误差的温度补偿模型，并通过对叁轴光纤陀螺仪进行了试验验证，结果表明，补偿后非正交角全温误差量精度提高了一个数量级，从而提高光纤陀螺在温度变化环境中的适用性。(本文来源于《惯性技术与智能导航学术研讨会论文集》期刊2019-10-23）
戴邵武,郑百东,李文国,戴洪德[2]（2019）在《基于多参量模型的光纤陀螺温度误差补偿》一文中研究指出温度漂移误差是制约光纤陀螺精度的重要因素之一。针对传统光纤陀螺温度补偿方法仅对温度项建模导致补偿精度差的问题,提出了一种新型多参量模型来补偿光纤陀螺温度误差的方法。通过对陀螺零漂误差和温度各相关项进行相关性分析,将温度和温度速率的乘积项及温度梯度滞后项引入到温度漂移误差模型中,建立了多参量分段补偿模型对零偏进行补偿,显着改善了光纤陀螺的零偏稳定性。使用实测光纤陀螺数据对提出的补偿方法进行实验验证,结果表明采用该方法补偿后,零偏误差平方和降低2个数量级,陀螺漂移均值、方差稳定在零点附近,补偿效果优于温度项分段拟合方法,与非线性模型预测效果相当。(本文来源于《导航定位与授时》期刊2019年04期）
刘宁,马晓飞,苏中[3]（2019）在《基于RBF的金属壳谐振陀螺温度误差补偿方法》一文中研究指出针对金属壳谐振陀螺由于温度变化导致陀螺精度降低的问题,提出一种基于RBF神经网络的金属壳谐振陀螺温度误差补偿方法。在-4～60℃温度范围内,分别建立金属壳谐振陀螺的温度误差一阶多项式模型、二阶多项式模型和RBF神经网络模型,基于叁种温度误差模型对陀螺输出进行温度误差补偿。实验数据表明,基于RBF神经网络模型的补偿效果优于基于一阶多项式和二阶多项式模型的补偿效果,补偿后漂移标准差减少了66.31%,可大幅度降低温度变化对金属壳谐振陀螺精度的影响,在工程实际中有一定参考意义。(本文来源于《现代电子技术》期刊2019年10期）
杜仁杰,苏中,刘宁,李羚[4]（2019）在《MEMS陀螺标度因数非线性误差补偿方法研究》一文中研究指出在短时多变转速等高动态测量环境中,针对MEMS陀螺标度因数非线性误差使得载体姿态解算精度不理想问题,提出一种启发式分段回归拟合补偿方法。通过该方法可确定陀螺的线性区与非线性区;针对其数据特点建立连续的回归拟合模型。该方法可使标度因数非线性误差降低2个数量级,由15.71%降低到0.14%,耗时0.247 ms,满足高动态测量实时性要求。(本文来源于《仪表技术与传感器》期刊2019年03期）
杨锐,苏中,万承军,王楚[5]（2019）在《金属壳谐振陀螺温度误差补偿方法》一文中研究指出针对温度变化导致陀螺精度降低的问题,提出金属壳谐振陀螺温度误差补偿方法。分别建立金属壳谐振陀螺的温度误差线性模型和玻尔兹曼模型,基于两种模型对陀螺输出进行补偿。实验数据表明,基于玻尔兹曼模型的补偿效果优于线性模型,补偿后漂移标准差降低了80%以上,可大幅降低温度变化对金属壳谐振陀螺精度的影响。(本文来源于《仪表技术与传感器》期刊2019年02期）
骞微着,杨立保[6]（2018）在《基于小波神经网络的光纤陀螺误差补偿方法》一文中研究指出为了提高光纤陀螺的测量精度,提出了一种基于小波神经网络的误差补偿方法。首先使用小波分析中的Mallat分解算法提取出陀螺信号中的主趋势项,对其误差余项进行重构。然后将重构信号作为小波神经网络的目标输出,将原始陀螺信号作为训练样本。为了提高小波神经网络的训练速度同时防止其陷入局部极小值,采用增加动量因子和自适应调整学习速率的方法来改进训练方法。训练后建立的神经网络模型对光纤陀螺误差具有良好的估计能力。结果表明,经过小波神经网络方法补偿后,光纤陀螺的输出精度达到了0. 019 4°/s,光纤陀螺的测量性能得到了提高。(本文来源于《中国光学》期刊2018年06期）
杨辉,姜湖海,马欣,毛锐[7]（2018）在《改进小波阈值法与极限学习机在MEMS陀螺误差补偿中的应用》一文中研究指出MEMS陀螺随机误差是影响其精度的主要因素之一。针对MEMS陀螺随机误差的问题,提出一种基于改进的阈值函数的小波去噪结合极限学习机算法建模的补偿方法。通过改进小波阈值法提高去噪效果,然后由极限学习机构建MEMS陀螺误差补偿模型。通过实例研究,结果显示该方法能良好地补偿随机误差,与其他方法比较,具有更好的效果。(本文来源于《传感技术学报》期刊2018年10期）
佟林,覃方君,王智,黄春福[8]（2018）在《分段多模型光纤陀螺温度误差补偿改进方法研究》一文中研究指出由于在不同温度下光纤陀螺的误差特性存在明显差异,为提高光纤陀螺补偿精度,提出来分段多模型的温度误差补偿思路,此方法的核心在于确定最优匹配函数,使得拟合后的原数据与该函数的误差平方和最小。由于光纤陀螺的误差随温度的变化是非线性的,补偿的温度区间越大,其非线性程度越高,最优匹配函数的补偿效果越低,所以本文将补偿的区间进一步细分,以增强每一段的线性程度,提高温度补偿精度。与之前的分段多模型补偿方法进行比较,设计了-15~50℃区间内温度实验,将得到的大量实测数据进行分析,根据数据的走势与特点将其分成五个区间,利用粒子群优化算法确定最优匹配函数,分别建立不同阶次的温度误差模型。结果表明,本文改进方法能够进一步提高温度补偿精度。(本文来源于《2018惯性技术发展动态发展方向研讨会文集》期刊2018-06-28）
宋金龙,石志勇,王律化,王海亮[9]（2018）在《基于时变ARMA模型的MEMS陀螺随机误差补偿技术》一文中研究指出为了提高微机电系统(MEMS)陀螺的测量精度,提出了一种基于遗忘因子递推最小二乘估计的时变自回归滑动平均(ARMA)模型补偿方法.针对实测MEMS陀螺去除趋势项后的随机漂移信号,采用分段检验方式进行了平稳性分析,选取合适的基函数以及子空间维数进行时变ARMA模型建模.采用遗忘因子递推最小二乘估计的方式进行模型参数估计,通过设置遗忘因子,使得更新后的模型参数能够反映信号的动态变化.针对存在轻微波动的时变参数,采用5阶多项式对时变模型参数进行拟合,并提出一种解析法进行参数寻优,从而建立最优随机漂移模型.将建模结果应用于卡尔曼滤波,进行随机漂移补偿,将补偿结果与时不变ARMA模型建模补偿方式的补偿结果进行对比发现,所提方法补偿后的残差方差比时不变ARMA模型补偿后的残差方差降低了近40%,有效提高了MEMS陀螺随机漂移的补偿精度.(本文来源于《光子学报》期刊2018年07期）
孙伟,吴增林,段顺利[10]（2018）在《基于GA-WNN神经网络的MEMS陀螺随机误差补偿》一文中研究指出MEMS陀螺随机误差是制约器件精度重要因素,也是微惯性导航系统的主要误差源。针对MEMS陀螺随机误差具有非确定性、时变性,以及难以采用精确数学模型进行补偿的问题,提出一种基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)与小波神经网络(Wavelet Neural Network,WNN)相结合的MEMS陀螺随机误差补偿方案。利用小波函数作为网络中隐含层的激励函数,使得小波变换在时频域内既可对信号局部特征进行描述又兼顾神经网络所具有的自主学习和自适应等优点。通过结合遗传算法的全局性寻优特点可弥补小波函数的局部分析特性,将两者进行统一,进而得到具有全局寻优并兼顾局部寻优特点的一种学习训练方法。采用实验室现有的MEMS陀螺进行实验,将静态环境下的MEMS陀螺仪输出作为数据样本,对数据样本进行预处理,然后分别利用WNN和GA-WNN方法对MEMS陀螺仪随机误差开展预测。实验结果表明,GA-WNN方法不仅具有小波变换的局部分析特性和神经网络自主学习、自适应能力,而且还兼顾遗传算法的全局寻优性、适应性和鲁棒性,使得网络收敛速度快且预测更加准确,弥补了单一WNN方法存在的不足。(本文来源于《第九届中国卫星导航学术年会论文集——S02 导航与位置服务》期刊2018-05-23）
陀螺误差补偿论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
温度漂移误差是制约光纤陀螺精度的重要因素之一。针对传统光纤陀螺温度补偿方法仅对温度项建模导致补偿精度差的问题,提出了一种新型多参量模型来补偿光纤陀螺温度误差的方法。通过对陀螺零漂误差和温度各相关项进行相关性分析,将温度和温度速率的乘积项及温度梯度滞后项引入到温度漂移误差模型中,建立了多参量分段补偿模型对零偏进行补偿,显着改善了光纤陀螺的零偏稳定性。使用实测光纤陀螺数据对提出的补偿方法进行实验验证,结果表明采用该方法补偿后,零偏误差平方和降低2个数量级,陀螺漂移均值、方差稳定在零点附近,补偿效果优于温度项分段拟合方法,与非线性模型预测效果相当。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
陀螺误差补偿论文参考文献
[1].曾玉兰,虞翔,戚帅.光纤陀螺非正交角温度误差补偿研究[C].惯性技术与智能导航学术研讨会论文集.2019
[2].戴邵武,郑百东,李文国,戴洪德.基于多参量模型的光纤陀螺温度误差补偿[J].导航定位与授时.2019
[3].刘宁,马晓飞,苏中.基于RBF的金属壳谐振陀螺温度误差补偿方法[J].现代电子技术.2019
[4].杜仁杰,苏中,刘宁,李羚.MEMS陀螺标度因数非线性误差补偿方法研究[J].仪表技术与传感器.2019
[5].杨锐,苏中,万承军,王楚.金属壳谐振陀螺温度误差补偿方法[J].仪表技术与传感器.2019
[6].骞微着,杨立保.基于小波神经网络的光纤陀螺误差补偿方法[J].中国光学.2018
[7].杨辉,姜湖海,马欣,毛锐.改进小波阈值法与极限学习机在MEMS陀螺误差补偿中的应用[J].传感技术学报.2018
[8].佟林,覃方君,王智,黄春福.分段多模型光纤陀螺温度误差补偿改进方法研究[C].2018惯性技术发展动态发展方向研讨会文集.2018
[9].宋金龙,石志勇,王律化,王海亮.基于时变ARMA模型的MEMS陀螺随机误差补偿技术[J].光子学报.2018
[10].孙伟,吴增林,段顺利.基于GA-WNN神经网络的MEMS陀螺随机误差补偿[C].第九届中国卫星导航学术年会论文集——S02导航与位置服务.2018