● 摘要
光纤陀螺利用固态的全光纤结构来实现载体自转角速度的测量，这种全固态结构具有寿命长、成本低、抗电磁干扰和耐冲击等优点，被广泛的应用于航空航天、武器导航、机器人控制、石油钻井及雷达等领域。但由于光纤陀螺仪的核心器件对温度较为敏感，其零位漂移在温度变化时明显加剧，严重影响着光纤陀螺仪全温下的精度。因此，克服温度对陀螺仪的影响是光纤陀螺仪工程化的一项重要工作。 首先，本文根据光纤陀螺仪的工作原理以及国内外光纤陀螺仪的发展状况，确定了引起光纤陀螺仪温度漂移的主要因素。其次，本设计建立了温度采集实验系统，可实时采集多点温度，用以建立陀螺周围及内部温场。该温度采集实验系统具有结构简洁、较好的稳定性和抗干扰性、温度节点易扩展、外围电路简单、可移植性强等特点。在此基础上，对自行研制的光纤陀螺仪进行了大量的温度实验，并采用了概率与数理统计相应知识选取了典型有效数据。 在补偿模型上，本文提出两种温度漂移补偿方法。一种是基于逐步回归的线性补偿模型，其具有结构简单、易于实现的特点，但补偿精度有限。另一种是基于神经网络的非线性模型。基于神经网络的非线性模型相对结构复杂，但其具有良好的非线性映射能力、自学习能力和泛化能力。本文分别对两种模型进行了结构设计并使用温度场数据与相应陀螺温度漂移数据对模型进行了训练，得到了两种补偿模型的数学表达式，从而建立了与陀螺温度漂移特性相适应的补偿模型。 最后使用求得的温度漂移补偿模型来对陀螺输出进行了温度漂移补偿。补偿结果表明：在某特定温度环境下，光纤陀螺仪未经补偿时温度漂移为1.155°/h。光纤陀螺仪经逐步回归的线性模型补偿之后，温度漂移为0.805°/h，减少了30.3%。而经神经网络非线性模型补偿之后，温度漂移为0.3271°/h，减少了71.7%。可见，温度漂移都有了显著改善, 补偿效果明显。