【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于陀螺仪，具体为一种基于交叉尺度informer神经网络的陀螺仪非对称误差预测方法。
技术介绍
1、全角陀螺仪作为一种高精度的角速度传感器，广泛应用于航空、航天、航海、自动驾驶和消费电子等领域。其核心功能是通过检测物体在三维空间中的旋转运动，提供精确的角速度信息。然而，实际应用中，由于制造工艺、环境条件和物理特性等因素的影响，全角陀螺仪不可避免地会引入各种误差，这些误差直接影响到全角陀螺仪的测量精度和可靠性。因此如何有效辨识与校正这些误差，成为提高全角陀螺仪性能的关键问题。
2、目前，传统的全角陀螺仪非对称误差辨识方法主要依赖于理论建模和实验室测试，这种方法能够提供对误差机理的基本理解，但难以捕捉复杂的非线性和时变误差，且需要大量的实验数据支持。传统的仿真方法主要用于验证和优化全角陀螺仪的设计参数，但存在以下局限性：
3、传统的仿真方法通常基于简化的数学模型，忽略了实际系统中的复杂非线性和时变效应，如阻尼交叉耦合和刚度交叉耦合等，这导致陀螺测量角速度的效果与实际情况存在一定偏差，且多侧重于静态或准静态...
【技术保护点】
1.基于交叉尺度Informer神经网络的陀螺仪非对称误差预测方法，其特征在于，包括如下步骤；
2.根据权利要求1所述的基于交叉尺度Informer神经网络的陀螺仪非对称误差预测方法，其特征在于，步骤1中，搭建陀螺谐振子仿真模型的步骤如下：
3.根据权利要求2所述的基于交叉尺度Informer神经网络的陀螺仪非对称误差预测方法，其特征在于，步骤1.2中，提取X模态和Y模态的同相分量和正交分量的过程如下：
4.根据权利要求2所述的基于交叉尺度Informer神经网络的陀螺仪非对称误差预测方法，其特征在于，步骤1.3进行全角模式陀螺谐振...
【技术特征摘要】
1.基于交叉尺度informer神经网络的陀螺仪非对称误差预测方法，其特征在于，包括如下步骤；
2.根据权利要求1所述的基于交叉尺度informer神经网络的陀螺仪非对称误差预测方法，其特征在于，步骤1中，搭建陀螺谐振子仿真模型的步骤如下：
3.根据权利要求2所述的基于交叉尺度informer神经网络的陀螺仪非对称误差预测方法，其特征在于，步骤1.2中，提取x模态和y模态的同相分量和正交分量的过程如下：
4.根据权利要求2所述的基于交叉尺度informer神经网络的陀螺仪非对称误差预测方法，其特征在于，步骤1.3进行全角模式陀螺谐振子运动轨迹参数计算的公式为：
5.根据权利要求1所述的基于交叉尺度informer神经网络的陀螺仪非对称误差预测方法，其特征在于，构建数据集的过程如下：
6.根据权利要求1所述的基于交叉尺度informe...
【专利技术属性】
技术研发人员：李崇，包思睿，韩莎莎，孟相睿，綦声波，
申请(专利权)人：中国海洋大学，
类型：发明
国别省市：
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