粒子群算法在石英挠性加速度计温度补偿中的应用

"该文研究了一种基于粒子群优化算法的石英挠性加速度计温度补偿方法，针对光纤惯性导航系统中低精度石英加速度计在宽温范围内输出稳定性的问题。通过分析石英加速度计的温度特性，设计了一种温补算法，并在实验平台上验证了其有效性，显著提高了补偿后的零偏稳定性。" 在光纤惯性导航系统中，石英挠性加速度计是关键组件之一，用于测量物体的加速度。然而，这类传感器的输出会受到工作环境温度的影响，导致温度漂移，进而影响整个系统的精度和稳定性。特别是在宽温域(-40℃~60℃)下，这种温度效应尤为显著，限制了系统的性能。 为了克服这个问题，研究者提出了一个基于粒子群优化算法(PSO)的温度补偿策略。粒子群优化是一种仿生算法，模拟鸟群寻找食物的行为，用于全局搜索最优解，适应于解决非线性和复杂优化问题。在本研究中，PSO被用来寻找最佳参数，以调整加速度计的输出，抵消由温度变化引起的误差。 首先，对石英加速度计进行温度特性分析，收集不同温度下的输出数据，了解其温度漂移规律。然后，利用PSO算法对这些数据进行处理，找出一个优化模型，该模型能预测温度变化对加速度计输出的影响。最后，将这个模型应用到实际的加速度计上，进行温度补偿。 试验结果显示，应用了PSO算法的温度补偿方法后，石英加速度计的零偏稳定性得到了显著改善，零偏漂移减少了数量级。这表明该方法对于提高光纤惯性导航系统的精度和可靠性具有重要意义。 关键词涵盖石英挠性加速度计的温度补偿技术，以及粒子群算法的应用。该研究为提高宽温范围内的传感器性能提供了新的思路，对于在极端环境下工作的惯性导航系统设计具有重要的参考价值。 这项工作强调了采用智能优化算法如PSO来解决物理设备（如石英挠性加速度计）在温度变化下的性能问题。通过实验验证，这种方法可以有效提升传感器的稳定性，有助于提升整体系统性能，特别是在航空航天、交通运输等领域有着广泛的应用前景。