光电工程
光電工程
광전공정
OPTO-ELECTRONIC ENGINEERING
2004年
12期
4-7
,共4页
光纤陀螺%刻度因子%RBF神经网络%建模
光纖陀螺%刻度因子%RBF神經網絡%建模
광섬타라%각도인자%RBF신경망락%건모
针对低精度光纤陀螺(FOG)刻度因子线性度较差的问题,提出了采用径向基函数(RBF)神经网络对刻度因子进行建模的方法,以减小光纤陀螺输出误差.通过测量数据对RBF神经网络进行训练,获得神经网络参数,根据神经网络结构和参数可以得到非线性刻度因子的解析表达式,将其作为刻度因子的模型,来提高FOG的精度.同时将RBF神经网络对刻度因子进行建模的结果与传统的建模结果进行了比较,验证了采用RBF神经网络对低精度刻度因子建模是非常有效的.
針對低精度光纖陀螺(FOG)刻度因子線性度較差的問題,提齣瞭採用徑嚮基函數(RBF)神經網絡對刻度因子進行建模的方法,以減小光纖陀螺輸齣誤差.通過測量數據對RBF神經網絡進行訓練,穫得神經網絡參數,根據神經網絡結構和參數可以得到非線性刻度因子的解析錶達式,將其作為刻度因子的模型,來提高FOG的精度.同時將RBF神經網絡對刻度因子進行建模的結果與傳統的建模結果進行瞭比較,驗證瞭採用RBF神經網絡對低精度刻度因子建模是非常有效的.
침대저정도광섬타라(FOG)각도인자선성도교차적문제,제출료채용경향기함수(RBF)신경망락대각도인자진행건모적방법,이감소광섬타라수출오차.통과측량수거대RBF신경망락진행훈련,획득신경망락삼수,근거신경망락결구화삼수가이득도비선성각도인자적해석표체식,장기작위각도인자적모형,래제고FOG적정도.동시장RBF신경망락대각도인자진행건모적결과여전통적건모결과진행료비교,험증료채용RBF신경망락대저정도각도인자건모시비상유효적.
