基于小波神经网络的光纤陀螺误差补偿方法

	基于小波神经网络的光纤陀螺误差补偿方法
	骞微著; 杨立保
刊名	中国光学
	2018
期号	06 页码:1024-1031
关键词	光纤陀螺小波神经网络小波分析误差补偿趋势项提取
英文摘要	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。
内容类型	期刊论文
源URL	[http://ir.ciomp.ac.cn/handle/181722/61391]
专题	中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
推荐引用方式 GB/T 7714	骞微著,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(06):1024-1031.
APA	骞微著,&杨立保.(2018).基于小波神经网络的光纤陀螺误差补偿方法.中国光学(06),1024-1031.
MLA	骞微著,et al."基于小波神经网络的光纤陀螺误差补偿方法".中国光学 .06(2018):1024-1031.