光纤陀螺具有较高实际应用价值,其性能与温度变化密切相关,导致测量系统的测量精度不稳定,针对光纤陀螺的非线性变化特性,提出一种小波神经网络的光纤陀螺温度漂移误差补偿模型。首先收集光纤陀螺温度漂移误差与光纤陀螺输出之间历史样本,然后采用神经网络对它们的关系进行非线性逼近,并引入小波基函数克服传统神经网络泛化能力差的缺陷,建立光纤陀螺温度漂移误差补偿模型。实验结果表明,本文光纤陀螺温度漂移误差补偿模型具有简单、易实现等优点,而且性能要其于其它类型的神经网络,补偿精度得到不同程度的提高。
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