改进径向基神经网络提升激光陀螺温度补偿效率

本文主要探讨的是"基于改进径向基函数神经网络的激光陀螺温度补偿"这一研究领域。激光陀螺是一种高精度的角速度传感器，其性能受到温度影响，导致零偏误差增大。传统的径向基神经网络在进行温度补偿时，由于中心节点的选择具有随机性，可能会导致算法效率下降和数值不稳定的问题。针对这些问题，研究人员提出了创新性的解决方案。 新方法将径向基函数神经网络（RBFNN）与正交最小二乘算法相结合，旨在提高温度补偿的效率和准确性。首先，文章详细介绍了这种改进方法的原理，包括如何利用RBFNN的模式分类能力来快速识别出受温度影响的激光陀螺零偏，以及正交最小二乘算法如何优化选择合适的参数，减少计算复杂性和提高模型的稳定性。 接下来，作者设计了实验，分别在常温和变温环境下对激光陀螺进行了数据采集和温度补偿试验。实验结果显示，即使在温变速率增加的情况下，改进的RBFNN与正交最小二乘方法能够显著节省时间，并显著提高补偿后零偏的精度，其精度提升达到了检定标准以上的水平。这证明了该方法在多种温度变化条件下对激光陀螺零偏的补偿效果优于传统方法，具有更高的辨识精度和稳定性。 关键术语包括激光陀螺、径向基神经网络、正交最小二乘法以及模式分类。文章还提到了相关的中图分类号和文献标识码，显示了这项研究在学术界的定位和规范性。这篇文章是一项具有实用价值的研究，对于提高激光陀螺在极端温度条件下的性能具有重要意义，为相关领域的工程师和研究人员提供了有效的温度补偿策略。