本发明专利技术公开了一种基于神经网络进行温度补偿的光纤陀螺，是采用神经网络学习算法进行的温度漂移补偿方式，经该温度补偿方法获得的修正温度补偿系数是为光纤陀螺高精度输出提供参数。根据光纤陀螺工作时，温度对光纤陀螺输出造成的影响，分别在光源处安装温度传感器Ａ、Ｙ波导处安装温度传感器Ｂ、光纤环内侧安装温度传感器Ｃ和光纤环外侧安装温度传感器Ｄ，通过四个温度传感器采集的温度变化、以及采用神经网络学习算法进行温度补偿模型训练，使所建温度漂移补偿具有较好的非线性映射能力、自学习能力和泛化能力；对温度漂移补偿的系数测量是在调试阶段测得的，减少了使用时陀螺运算量。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种对干涉型光纤陀螺输出精度进行温度漂移补偿的方法，更特别地说，是指一种基于神经网络进行温度漂移补偿的光纤陀螺。
技术介绍
干涉型光纤陀螺是一种测量角速度的仪器，其硬件包括光源1、耦合器2、Y波导3、光纤环4、探测器5和信号处理装置6组成(请参见图1所示)。所述的信号处理装置6包括用于检测探测器5输出的光功率信号的检测电路61、A/D转换器62、中心处理器63、D/A转换器64和放大调理电路65组成(请参见图2所示)。干涉型光纤陀螺对角速度的测量是通过在光纤环4中传播的两束相向的光在光纤陀螺自身的转动中，引起的非互易相位差的大小来表征的。陀螺是敏感相对于惯性空间角运动的装置。它作为一种重要的惯性敏感器，用于测量运载体的姿态角和角速度，是构成惯性系统的核心器件。应用在飞行器导航、舰船导航和陆用导航中。光纤陀螺受温度影响显著。温度对光纤陀螺的影响主要体现在光纤环、光源及Y波导上。由于Shupe噪声，温度梯度将使光纤环产生热致非互易噪声和温度相位波动噪声。光源的输出功率、中心波长、光谱宽度等都随温度变化而改变。温度对Y波导的影响主要体现消光比及分束比上。采用神经网络来补偿温度对光纤陀螺输出的影响，其具有良较好的非线性映射能力、自学习能力和泛化能力，能较好的补偿光纤陀螺的温度漂移，从而有效地提高了光纤陀螺输出测量值的精确度。
技术实现思路
本专利技术的目的是提出基于神经网络进行温度漂移补偿的光纤陀螺，所获得的光纤陀螺在较大的温度范围内具有较高的输出精度。本专利技术通过在光纤环4内外两侧、-->光源1及Y波导3设置四个温度传感器，以监测光纤环4上的温度梯度和光源1、Y波导3上的温度值及其变化，从而进行光纤陀螺的温度漂移的建模与补偿。在建模阶段，采集四个温度传感器的实时温度与光纤陀螺产生的温度漂移数据，并进行基于神经网络的光纤陀螺温度漂移补偿建模，从而获得修正的神经网络权值系数。陀螺正常使用时，由在光纤环4内外两侧、光源1、及Y波导3设置的四个温度传感器进行温度读取，由当前温度值与建模阶段获得的神经网络权值系数计算出神经网络输出，即为当前温度漂移的补偿值。在陀螺的输出结果中减去当前温度漂移的补偿值获得补偿后的陀螺输出，完成陀螺的温度补偿。本专利技术是一种基于神经网络进行温度补偿的光纤陀螺，首先对所需温度补偿权值系数采用神经网络学习算法进行获取，然后通过对四个温度传感器实测的温度进行比较，从而实现光纤陀螺在有温度影响的条件下的补偿。在本专利技术中，温度补偿两个步骤在于神经网络的权值系数提取及使用神经网络的权值系数进行温度补偿。一、神经网络的权值系数提取的步骤如下：(A)对输出权值wj、输入权值vij进行初始化，其中，wj＝0.5，vij＝0.5；(B)接收光源温度T1、Y波导温度T2、内环温度T3、外环温度T4和建模阶段光纤陀螺产生的温度漂移数据AIM；(C)使用(B)步骤接收到的数据采用迭代运算调节(A)步骤中的输出权值wj、输入权值vij，获得修正后输出权值awj、修正后输入权值avij。当获得修正后输出权值awj、修正后输入权值avij后，使用的神经网络学习算法结束。二、使用修正后神经网络的权值系数进行温度补偿的步骤如下：(A)正常工作时，中心处理器63实时在线接收当前光源温度t1C、当前Y波导温度t2C、当前内环温度t3C、当前外环温度t4C；(B)并将由(A)步骤采集的当前温度数据与修正后输出权值awj、修正后输入权值avij运用温度补偿模型计算出温度漂移补偿值d；(C)采用中心处理器63中的当前角速度信息a减去(B)步骤的温度漂移补偿值d得到工作状态下的陀螺输出ao。-->经实验验证，补偿后的陀螺输出ao精度提高了60～80％。对工作温度造成的干涉型光纤陀螺输出影响进行温度漂移补偿，大大提高了光纤陀螺工作的温度范围-20℃～60℃内的精度，使干涉型光纤陀螺具有更强的温度适应性。采用神经网络进行温度补偿模型训练，使所建温度漂移补偿具有较好的非线性映射能力、自学习能力和泛化能力；对温度漂移补偿的权值系数测量是在调试阶段测得的，减少了使用时陀螺运算量。附图说明图1是本专利技术干涉型光纤陀螺装配有传感器的结构示意图。图2是干涉型光纤陀螺的信号处理装置的结构框图。图3是本专利技术获取权值的算法原理框图。图4是本专利技术温度补偿模型结构示意图。图中： 1.光源 2.耦合器 3.Y波导 4.光纤环5.探测器 6.信号处理装置 61.检测电路 62.A/D转换器 63.中心处理器64.D/A转换器 65.放大调理电路7.温度传感器A 8.温度传感器B 9.温度传感器C 10.温度传感器D具体实施方式下面将结合附图对本专利技术作进一步的详细说明。本专利技术是一种基于神经网络进行温度补偿的光纤陀螺，是采用神经网络学习算法进行的温度漂移补偿方式，经该方式获得的修正温度漂移补偿横暴权值系数是为光纤陀螺高精度输出提供必要参数。请参见图1所示，根据光纤陀螺工作时，温度对光纤陀螺输出造成的影响，分别在光源1处安装温度传感器A7、Y波导3处安装温度传感器B8、光纤环4内侧安装温度传感器C9和光纤环4外侧安装温度传感器D10，所述温度传感器A7用于采集光源1处的光源温度T1，所述温度传感器B8用于采集Y波导3处的Y波导温度T2，所述温度传感器C9用于采集光纤环4内侧处的内环温度T3，所述温度传感器D10用于采集光纤环4外侧处的外环温度T4。-->在本专利技术中，四个温度传感器将采集到的温度数据输出给中心处理器63进行相关信息的处理，其该温度补偿方法的系数在调试阶段计算出来，以在实际应用陀螺时进行温度补偿。本专利技术是一种基于神经网络进行温度补偿的光纤陀螺，首先对所需温度补偿权值系数采用神经网络学习算法进行获取，然后通过对四个温度传感器实测的温度进行比较，从而实现光纤陀螺在有温度影响的条件下的补偿。在本专利技术中，温度补偿模型编写在所述光纤陀螺的信号处理装置6的中心处理器63中，温度补偿两个步骤在于神经网络的权值系数提取及使用神经网络的权值系数进行温度补偿(如图1、图3、图4所示)。一、神经网络的权值系数提取的步骤如下：(A)对输出权值wj、输入权值vij进行初始化，其中，wj＝0.5，vij＝0.5；(B)接收光源温度T1、Y波导温度T2、内环温度T3、外环温度T4和建模阶段光纤陀螺产生的温度漂移数据AIM；(C)使用(B)步骤接收到的数据采用迭代运算调节(A)步骤中的输出权值wj、输入权值vij，获得修正后输出权值awj、修正后输入权值avij。当获得修正后输出权值awj、修正后输入权值avij后，使用的神经网络学习算法结束。采用神经网络进行温度补偿模型训练，使所建温度漂移补偿具有较好的非线性映射能力、自学习能力和泛化能力；对温度漂移补偿的系数测量是在调试阶段测得的，减少了使用时陀螺运算量。二、使用修正后神经网络的权值系数进行温度补偿的步骤如下：(A)正常工作时，中心处理器63实时在线接收当前光源温度t1C、当前Y波导温度t2C、当前内环温度t3C、当前外环温度t4C；(B)并将由(A)步骤采集的当前温度数据与修正后输出权值awj、修正后输入权值本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种基于神经网络进行温度补偿的光纤陀螺，包括有光纤陀螺，所述光纤陀螺由光源（１）、耦合器（２）、Ｙ波导（３）、光纤环（４）、探测器（５）和信号处理装置（６）组成，其特征在于：还包括有四个温度传感器和基于神经网络的温度补偿模型，所述温度补偿模型编写在所述光纤陀螺的信号处理装置（６）的中心处理器（６３）中；温度传感器Ａ（７）安装于光源（１）上，用于采集光源（１）的光源温度Ｔ↓［１］；温度传感器Ｂ（８）安装于Ｙ波导（３）上，用于采集Ｙ波导（３）处的Ｙ波导温度Ｔ↓［２］；温度传感器Ｃ（９）安装于光纤环（４）内侧上，用于采集光纤环（４）内侧的光纤环内侧温度Ｔ↓［３］；温度传感器Ｄ（１０）安装于光纤环（４）外侧上，用于采集光纤环（４）外侧的光纤环外侧温度Ｔ↓［４］；所述中心处理器（６３）对四路实时温度信息进行基于神经网络的温度补偿，所述温度补偿两个步骤在于神经网络的权值系数提取及使用神经网络的权值系数进行温度补偿。
【技术特征摘要】
1、一种基于神经网络进行温度补偿的光纤陀螺，包括有光纤陀螺，所述光纤陀螺由光源(1)、耦合器(2)、Y波导(3)、光纤环(4)、探测器(5)和信号处理装置(6)组成，其特征在于：还包括有四个温度传感器和基于神经网络的温度补偿模型，所述温度补偿模型编写在所述光纤陀螺的信号处理装置(6)的中心处理器(63)中；温度传感器A(7)安装于光源(1)上，用于采集光源(1)的光源温度T1；温度传感器B(8)安装于Y波导(3)上，用于采集Y波导(3)处的Y波导温度T2；温度传感器C(9)安装于光纤环(4)内侧上，用于采集光纤环(4)内侧的光纤环内侧温度T3；温度传感器D(10)安装于光纤环(4)外侧上，用于采集光纤环(4)外侧的光纤环外侧温度T4；所述中心处理器(63)对四路实时温度信息进行基于神经网络的温度补偿，所述温度补偿两个步骤在于神经网络的权值系数提取及使用神经网络的权值系数进行温度补偿。2、根据权利要求1所述的基于神经网络进行温度补偿的光纤陀螺，其特征在于神经网络的权值系数提取的步骤有：(A)对输出权值wj、输入权值vij进行初始化，其中，wj＝0.5，vij＝0.5；(B)接收光源温度T1、Y波导温度T2、内环温度T3、外环温度T4和建模阶段光纤陀螺产生的温度漂移数据AIM；(C)使用(B)步骤接收到的数据采用迭代运算调节(A)步骤中的输出权值wj、输入权值vij，获得修正后输出权值awj、修正后输入权值avij。3、根据权利要求1所述的基于神经网络进行温度补偿的光纤陀螺，其特征在于修正后神经网络的权值系数进行温度补偿的步骤：(A)正常工作时，中心处理器(63)实时在线接收当前...
【专利技术属性】
技术研发人员：金靖，宋凝芳，南书志，潘雄，李敏，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：11[中国|北京]
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