基于CSAPSO-BP神经网络的光纤陀螺温度补偿研究

摘要： 光纤陀螺是惯导系统的重要组成器件，环境温度变化会造成光纤陀螺的零偏发生漂移，从而降低测量精度。运用传统的BP神经网络进行预测易陷入局部极小值，导致补偿失败。该文采用混沌模拟退火粒子群BP神经网络的光纤陀螺零偏温度补偿模型，优化了网络参数。通过在-40～60℃的升降温实验对模型进行验证，实验结果表明，该温度补偿模型的零偏稳定性比补偿前约有70%的精度提升，与以往BP模型相比，其预...