[发明专利]基于BP神经网络半球谐振陀螺多元温度补偿系统及方法

说明书

本发明涉及基于BP神经网络半球谐振陀螺多元温度补偿系统及方法，本发明通过测温元件和测温电路提取多组的温度、温度梯度和温度变化率，模数转换器通过电极提取谐振子的数据信息，并将数据信息输入归一化模块进行解算，得到多组陀螺频率、驻波方位角和陀螺输出等信息，然后通过采用径向基核函数提取样本特征，训练BP神经网络，建立补偿模型权值关系。将补偿模型嵌入陀螺控制程序方式，实现温变环境下陀螺输出的在线补偿。本发明能够有效改善陀螺的温度特性，提升陀螺长时工作的零偏稳定性。

技术领域

本发明属于惯性仪表控制技术领域，尤其是基于BP神经网络半球谐振陀螺多元温度补偿系统及方法。

背景技术

谐振陀螺仪作为一种固体波动陀螺仪，包括石英半球谐振陀螺、金属筒形谐振陀螺、嵌套环陀螺和微半球陀螺等，是一种具有长寿命、高可靠性、高精度的固体波原理陀螺，具有替代各类光学陀螺的趋势。其核心敏感元件谐振子，由于材料、加工、工艺不完美等因素，致使具有质量、刚度分布不均和存在缺陷等非理想特性；同时谐振子几何和物理性质均受外界环境影响，产生增益误差、交叉阻尼误差等长时漂移，影响工作状态和陀螺精度。

力反馈工作模式下，通过在敏感模态施加驱动信号，维持驻波位置恒定。但由于回路响应信号中由交叉阻尼引起的两模态耦合同相误差分量与外界角运动进动效应产生的信号相位相同，因而难以从陀螺输出信号中将该误差剔除。当陀螺处于振动环境或温变环境下，同相误差分量发生漂移，导致陀螺零位波动，降低陀螺零偏稳定性。通常对该误差采用建模标定的方式进行补偿，然而陀螺零偏与温度、温度梯度等参量均存在相关性，并且通常耦合表现为非线性，依靠传统的多项式建模方式难以达到理想的补偿效果。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提出基于BP神经网络半球谐振陀螺多元温度补偿系统及方法，能够有效改善陀螺的温度特性，提升陀螺长时工作的零偏稳定性。

本发明解决其技术问题是采取以下技术方案实现的：

基于BP神经网络半球谐振陀螺多元温度补偿系统，包括谐振子、电极、底座、外壳、缓冲放大器、模数转换器、信号提取模块、测温元件、测温电路、归一化模块、补偿模型模块、误差补偿模块、输出估计模块、信号降噪模块、特征提取模块和模型训练模块，所述电极连接谐振子用于驱动和检查谐振子振动，谐振子固装在底座上，外壳通过激光焊接固定在底座上形成真空密闭空间，测温元件置于底座上，电极、缓冲放大器、模数转换器、信号提取模块、误差补偿模块和输出估计模块串联，测温模块、测温电路、归一化模块、补偿模型模块和误差补偿模块串联，信号提取模块、归一化模块、信号降噪模块、特征提取模块和模型训练模块串联；

所述测温电路扫描全温范围，测温电路、缓冲放大器、模数转换器、信号提取模块和归一化模块记录陀螺频率、温度、温度梯度、温度变化率及陀螺输出信息，并重复实验获取多组数据样本；

所述信号降噪模块采用如小波降噪平滑或滤波手段，对原始数据进行降噪，提高信噪比，提升后续训练环节计算精度；

所述特征提取模块采用升降维方法分析模型变量与陀螺漂移的相关程度，进行参量优化，剔除弱相关项；

所述模型训练模块将优化后数据样本送入配置好的BP神经网络训练集中，计算模型权值；

所述信号提取模块实时获取各误差信号，并将其解算归一化为训练集范围；

所述模型训练模块将归一化误差信号代入BP神经网络补偿模型，计算当前工况下陀螺的实时补偿数据，形成补偿信号；

所述误差补偿模块将陀螺原始信号与补偿信号相融合，并根据陀螺的标度因数，估计当前外界输入角速度，实现误差补偿，并通过输出估计模块将补偿后的输出发送给用户。

基于BP神经网络半球谐振陀螺多元温度补偿系统的补偿方法，包括以下步骤：

步骤1、通过测温元件以及测温电路获取陀螺的温度信息和底座的温度信息；