基于自适应小波回声神经网络的光纤陀螺测角仪温度误差补偿技术

《基于自适应小波回声神经网络的光纤陀螺测角仪温度误差补偿技术》是一篇探讨如何利用先进的人工智能算法来提升光纤陀螺测角仪精度的研究论文。光纤陀螺测角仪是一种广泛应用于导航、航空航天和惯性制导等领域的高精度角速度测量设备，其性能受多种因素影响，其中温度变化是导致测量误差的重要原因之一。因此，研究如何有效补偿温度引起的误差，对于提高系统的稳定性和可靠性具有重要意义。

本文针对光纤陀螺测角仪在不同温度环境下的输出误差问题，提出了一种基于自适应小波回声神经网络（Adaptive Wavelet Echo Neural Network, AWENN）的温度误差补偿方法。该方法结合了小波变换的多尺度分析能力和回声神经网络（Echo State Network, ESN）的动态建模优势，旨在构建一个能够自适应调整参数并准确预测温度误差的模型。

在研究中，作者首先分析了光纤陀螺测角仪的温度误差特性，通过实验获取了不同温度条件下的输出数据，并对这些数据进行了预处理，包括去噪、归一化等步骤。随后，引入了小波变换对原始数据进行分解，提取出不同尺度下的特征信息，以增强模型对非线性误差的识别能力。接着，将处理后的数据输入到回声神经网络中，利用其独特的结构和训练机制，实现对温度误差的建模与预测。

为了提高模型的自适应能力，作者设计了一个自适应机制，使得网络能够在不同温度条件下自动调整权重和阈值，从而更好地拟合实际误差曲线。这种方法不仅提高了模型的泛化能力，还增强了其在复杂环境下的鲁棒性。实验结果表明，与传统补偿方法相比，基于自适应小波回声神经网络的补偿方法在多个温度点上的误差显著降低，系统精度得到了明显提升。

此外，论文还对所提出的算法进行了性能评估，通过对比实验验证了其有效性。实验结果表明，该方法在不同温度范围内的补偿效果均优于传统方法，特别是在高温和低温极端环境下表现尤为突出。这表明该方法具有良好的应用前景，可以为光纤陀螺测角仪在实际工程中的使用提供可靠的误差补偿方案。

综上所述，《基于自适应小波回声神经网络的光纤陀螺测角仪温度误差补偿技术》这篇论文通过引入先进的自适应小波回声神经网络算法，为解决光纤陀螺测角仪在温度变化下的误差问题提供了新的思路和方法。该研究不仅在理论上具有创新性，而且在实际应用中也展现出良好的潜力，为相关领域的发展提供了重要的参考价值。