光纤陀螺仪误差分析与补偿

摘要对于自主移动机器人，自我确定在环境ｒ｝】的位置是一项基本能力。

在未知环境中，惯性定位方式是移动机器人定位系统中一种完全自主的定位方式并且是不可替代的，然而由于惯性定位器件的输出漂移所带来的累积误差是实现有效定位的最大障碍，本文的主要内容是针对光纤陀螺仪的误差，误差对定位的影响以及如何抑制误差进行了分析和研究。

本文首先对基于多传感器信息融合的移动机器人定位系统平台进行了简介，阐述了基于航迹推算的惯性定位原理，分析了光纤陀螺仪的漂移误差对定位的影响。

目前，对惯性定位器件所带来的累积误差，基于卡尔曼滤波的组合导航是实现有效校正的最佳方式，其中各传感器误差模型的获取是实现误差校正的前提条件。

本文在了解光纤陀螺仪的工作原理、误差产生机理及其分布的情况下，利用Ｅ．ｃｏｒｅｌ０００ＲＤ光纤陀螺仪的漂移测量数据，结合目前各种光纤陀螺仪漂移分析的方法，在此基础上采用时问序列分析方法进行研究和分析，并且得出了一系列的结论。

（１）光纤陀螺仪漂移是一个非平稳随机时间序列，它包含随机漂移和常值漂移，但是在温度相对稳定的情况下，其漂移近似为平稳时间序列；（２）由于光纤陀螺仪漂移受环境温度的影响，误差模型具有时变性，其中，常值漂移量与温度是一种非线性关系；（３）通过Ａ｛｛！Ｉ｛Ａ（ＡｕｔｏＲｅｇｒｅｓｓｉｖｅ啪ｏｖｉｎｇＡｖｅｒａｇｅｍｏｄｅｌ）模型对漂移测量数据进行模型拟合，计算得出ＡＲ（１）为光纤陀螺仪漂移输出的适用模型；（４）最后，结合移动机器人的工作特性，根据光纤陀螺仪漂移误差模型具有时变特性，提出了基于递推最小二乘的在线模型参数估计和校正算法，以提高系统的实用性，并且通过模型的一步预测曲线与样本序列的拟合程度证实所求模型的有效性。

光纤陀螺仪误差模型的获得为以后传感器的观测数据滤波处理、基于多传感器信息融合定位系统的实现以及传感器的实时故障诊断提供了必要的条件。

关键词多传感器信息融合，移动机器人定位，光纤陀螺仪漂移，ＡＲＭＡ，在线估计ＡＢＳＴＲＡＣＴＦｏｒａｕｔｏｍｏｂｉｌｅｒｏｂｏｔ，ｓｅｌｆ－ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎｊｓａｍｎｄａｍｅｎＣａｌａｂｉｌｉ哆ｌｎｅｒｔｉａＮａｖｉｇａｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍｉｓａｓｅｌ■１０ｃａｌｉｚａｔｉｏｎｗａｙａｎｄｉｓｎｏｔａｂｌｅｔｏｓｕｂｓｔｉｔｕｔｅｉｎｔｈｅｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇｓｙｓｔｅｍｏｆｔｈｅｍｏｂｉｌｅｒｏｂｏｔｉｎｕｎｋｎｏ、ｖｎｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ．Ｈｏｗｅｖｅｒ，ｔｈｅｅｒｒｏｒｃａｕｓｅｄｂｙｔｈｅｄ—Ｒｏｆｔｈｅｉｎｅｎｉａｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓｉｓｔｈｅｎｅｃｋｏｆｂｏｔｔｌｅｔｏａｃｃｏｍｐｌｉｓｈｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ．ＩｔｉｓｔｈｅｍａｉｎｔａｓｋｆｏｒｔｈｉｓｔｈｅｓｉｓｔｏａｎａｌＹｚｅ柚ｄｔｏｍｏｄｅｌｔｈｅＦＯＧ’ｓｄｎｆｔ，ｔｈｅｉｎｆｌｕｅｎｃｅｏｆｔｈｅｄｒｉＲｔｏｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇａｎｄｈｏｗｔｏｒｅｓｔｒａｉｎｔｔｈｅｄｒｉｆｔ．Ｔｈｅｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇｓｙｓｔｅｍｂａｓｅｄｏｎｍｕｌｔｉ—ｓｅｎｓｏｒｉｎｆｏｒｎｌａｔｉｏｎ如ｓｉｏｎｈａｓｂｅｅｎｉｎｎ．ｏｄｕｃｅｄｉｎｔｈｉｓｔｈｅｓｉｓ．Ｔｈｅｐｒｉｎｃｉｐｌｅｏｆｄｅａｄｒｅｃｋｏｎｉｎｇｓｙｓｔｅｍｈａｓｂｅｅｎｄｅｓｃｒｉｂｅｄ．Ｔｈｅｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇｅｒｒｏｒｃａｕｓｅｄｂｙｔｈｅｄｒｉｆｔｏｆｔｈｅｉｎｅｒｔｉａｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓｈａｓｂｅｅｎａｎａｌｙｚｅｄ．ＴｈｅＫａｌｍａｎ矗ＩｔｅｒｉｓａｎｏｐｔｉｍａｌｗａｙｔｏｒｅｓｔｒａｉｎｔｔｈｅｅｒｒｏｒｏｆＩｎｅｒｔｉａＮａＶｉｇａｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍ，ｂｕｉｌｄｉｎｇｔｈｅｅｒｒｏｒｍｏｄｅｌｊｓｔｈｅＤｒｅｌｉｍｉｎａｒｙｃｏｎｄｉｔｉｏｎｔｏｒｅａｌｉｚｅ．ＡｆｔｅｒｉｎｔｒｏｄｕｃｉｎｇｔｈｅＦＯＧ’ｓｐｒｉｎｃｉｐｌｅａｎｄｔｈｅｃａｕｓｅｏｆｔｈｅＦＯＧ’ｓｄ—ｆｔ，ｔｈｅｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓｉｓａｄｏｐｔｅｄｔｏａｎａｌｙｚｅｔｈｅｄｒｉｎｄａｔａｏｆＥ．ｃｏｒｅｌ０００ＲＤＦＯＧａｎｄｉｔｉｓｃｏｎｃｌｕｄｅｄｔｈａｔ（１）ｔｈｅＦｏＧ’ｓｄｒｉＲｉｓａｎｏｎ．ｓｔａｔｉｏｎａｒｖｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓａｎｄｉｎｃｌｕｄｅｓｒａｎｄｏｍｃｏｍｐｏｎｅｎｔａｎｄｃｏｎｓｔａｌｌｔｃｏｍｐｏｎｅｎｔ，ｂｕｔｉｔｉｓａｓｔａｔｉｏｎａｒｙｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓａｓｔｈｅｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｉｓｓｔａｂｌｅ；（２）ｔｈｅｅｒｒｏｒｍｏｄｅｌｏｆｌｈｅＦＯＧ’ｓｄｒｉｆｔｉｓｔｉｍｅ－ＶａｒｙｉｎｇａｎｄｔｈｅｃｏｎｓｔａｎｔｃｏｍｐｏｎｅｎｔｏｆｔｈｅＦＯＧ’ｓｄｒｉＲｈａｓａｒｅＩａｔｉｏｎｏｆｎｏｎｌｉｎｅａｒｔｏｔｈｅｔｅ埘Ｉｐｅｒａｔｕｒｅ；（３）ｔｈｅｅｒｒｏｒｍｏｄｅｌｏｆｍｅＦＯＧ’ｓｄｒｉｆｔｉｓｅｘｐｒｅｓｓｅｄａｓＡＲ（１）；（４＞ａｔ１ａｓｔ，ｃｏｍｂｊｎｉｎｇｗｉｔｈｔｈｅｃｈａｒａｃｔｃｒｏｆｔｈｅｒｏｂｏｔｗｏｒｋｉｎｇ，ＲＬＳｉｓａｄｏｐｔｅｄｔｏａｄｊｕｓｔｔｈｅｍｏｄｅｌｐａｍｍｅｔｅｒｏｎｌｉｎｅ，ｔｈｅｏｎｅ—ｓｔｅｐ·ｐｒｅｄｉｃｔｅｄ—ｏｕ印ｕｔｉｓｕｓｅｄｔｏｃｏｎｆｉｍｌｈｅａｖａｉｌａｂｉｌｉｔｖｏｆｔｈｅｍｏｄｅｌ．Ｉｔｉｓａｎｅｃｅｓｓａｒｙｃｏｎｄ｛ｔｉｏｎｔｏｃｏｎｓｔｒｕｃｔｔｈｅＦＯＧ’ｓｅ啪ｒｍｏｄｅｌｆｏｒｅｓｔｉｍａｔｉｎｇａｎｄｄｉａｇｎｏｓｉｎｇｔｈｅｆ’ａｕｌｔｏｆｓｅｎｓｏｒｓａｎｄａｃｈｉｅｖｉｎｇｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇｓｙｓｔｅｍｂａｓｅｄｏｎｍｕｌｔｉ·ｓｅｎｓｏｒｉｎｆｏ珊ａｔｉｏｎ缸ｓｉｏｎ．ＫＥＹＷＯＲＤＳｍｕｌｔｉ—ｓｅｎｓｏｒｉｎｆｏｍａｔｉｏｎ如ｓｉｏｎ，ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇｏｆｍｏｂｊｌｅｒｏｂｏｔ，ＦｉｂｅｒｏｐｔｉｃａｌＧｙｒｏｓｃｏｐｅ’ｓｄｒｉｎ（ＦＯＧ’ｓｄｒｉｎ），ＡＲＭＡ，ｏｎｌｉｎｅｅｓｔｉｍａｔｅ！堕盔兰塑！兰些堡：！——～一一…一——』！堡第一章绪论１．１引言陀螺是我国一种古老的玩具。

光纤陀螺输入轴失准角温度补偿研究随着科技的发展，光纤陀螺在工程技术领域发挥着重要作用。

它具有高精度、超大灵敏度和可靠性等优点，可以用于各种测量与控制应用中。

光纤陀螺的轴失准角（Axial Misalign Angle，简称AMA）在温度环境变化时会发生变形，严重影响其精准度。

因此，如何解决其失准角随温度变化而发生变形的问题是学术界非常关注的课题。

本文针对这一问题，采用理论分析的方法，提出了一种有效的温度补偿措施，以提高光纤陀螺的精度和可靠性。

对于光纤陀螺的失准角温度变化，传统的补偿方法主要采用的是参数补偿的方法，它的原理是通过在指定的温度范围内调整光纤陀螺的棱镜或反射锥的几何尺寸，从而抵消AMA与温度之间的耦合效应。

然而，这种补偿方法在超高温或超低温环境时会出现精度较低的现象，因此限制了其广泛应用的可能性。

有鉴于此，本文提出了一种新的温度补偿方法，即采用高级控制系统实施温度补偿控制。

该系统不仅能够有效补偿AMA随温度变化而发生变化而造成的失精度，而且能够有效调节AMA变化的累积误差，从而大大提高温度补偿控制的精度。

为了验证该温度补偿控制方法的有效性，本文通过实验分析了AMA随温度变化而变化的规律，并采用该系统对测量结果进行模拟补偿。

实验结果表明，该温度补偿控制系统能够有效抑制AMA随温度变化而发生的变形，并大大提高AMA的精准度。

本文的研究结果表明，温度补偿控制系统是有效抑制AMA随温度变化而发生变形的一种有效补偿措施，可以有效提高光纤陀螺的测量精度和可靠性。

后续研究将结合实际应用，探索更多改进措施，以提高光纤陀螺的质量和性能。

此外，也可以考虑通过调整陀螺整体设计来解决失准角温度补偿问题，并将设计原理进行理论分析和实验验证，从而使其在温度梯度大的地方得到良好应用。

总之，本文提出的温度补偿措施可以有效抑制AMA随温度变化而发生变形，有效提高光纤陀螺的测量精度和可靠性，为今后的研究与应用奠定了良好的基础。

光纤陀螺温度效应误差及其补偿技术研究光纤陀螺温度效应误差及其补偿技术研究摘要：温度效应误差是目前制约光纤陀螺高精度应用的瓶颈之一。

文中分析了光纤陀螺温度效应的成因及影响机理，介绍了温度效应误差补偿技术的研究现状，重点阐述了一种基于误差建模的软件补偿方法。

该方法建立了以温度、温度变化率和温度梯度为变量的误差模型，使用温循实验数据进行模型参数拟合，通过DSP 技术在系统中实现了对温度效应误差的补偿。

仿真试验结果表明，使用该方法可以将某型光纤陀螺的温度效应误差降低约一个数量级。

关键词：光纤陀螺；温度效应误差；误差建模经过几十年发展，光纤陀螺加工工艺逐渐成熟，潜在优势日益显现，已经成为新一代惯性导航系统中的理想器件[1]。

目前，光纤陀螺面临着高精度的发展要求。

而温度效应在很大程度上增大了光纤陀螺的输出漂移，是制约其高精度工程应用的瓶颈。

文章通过对光纤陀螺温度效应误差成因与机理的分析，结合国内外温度误差补偿技术的研究现状，提出了一种基于误差建模的软件补偿方法。

仿真试验表明，该方法能有效抑制温度效应对光纤陀螺精度的影响。

1 光纤陀螺温度效应误差分析温度效应是光纤陀螺的重要误差源之一，主要是指温度条件变化导致光纤陀螺输出漂移的现象。

引发温度效应的热量来源主要有两个：一是工作时陀螺各个元器件的自身产热；二是外界温度环境的影响[2]。

光纤陀螺内部（核心器件是光纤环）的温度是这两个热源综合作用的结果。

开机后的一段时间内，光纤陀螺自身产热导致的升温效应较为显著，器件内部的温度持续上升，直至产生的热量与散失的热量基本相当，形成动态平衡。

之后，外部温度环境的影响占主导作用。

在实际的工作环境中，陀螺外部的温度环境始终在变化，陀螺内部很难形成稳定不变的温度场，温度效应误差始终存在。

光纤陀螺内部受温度影响的元器件较多，温度效应可以看成多种相关因素共同作用的结果[3]。

光纤陀螺系统由光路与电路两部分组成：光路部分包括光纤环、光源、Y波导、耦合器和光电探测器；电路部分包括光源驱动电路和信号处理电路[4]。

33第2卷　第8期产业科技创新　2020，2（8）：33~34Industrial Technology Innovation 光纤陀螺零偏温度特性分析及补偿模型程文明，张国财，王　浩（浙江航天润博测控技术有限公司，浙江　杭州　310000）摘要：在光纤陀螺发展的过程当中，制约它的精度发展的一个重要的原因就是温度漂移的误差。

为了能够进一步的去建立一个光纤陀螺的温度补偿模型，首先要设计一个光纤陀螺的温度实验，通过实验来分析光纤陀螺的特性。

温度误差的模型可以分为升温模型和降温模型，然后分别建模，能够有效地提高模型的精度。

文章当中将就光纤陀螺零偏温度特性进行分析。

关键词：光纤陀螺；零偏温度特性；补偿模型中图分类号：TH824.3　文献标志码：A　文章编号：2096-6164（2020）08-0033-02光纤陀螺是一种角速度传感器。

光纤陀螺具有许多的优点，比方说，它的可用寿命是比较长的，且制作的成本也比较低，可以应用的范围也比较广，有很高的可靠性。

正是因为这些优点，光纤陀螺经常被用在航空航天以及军用或者是民用领域。

而温度漂移误差则是制约光纤陀螺得到更好发展的一个重要原因。

因为温度漂移误差可以影响光纤陀螺的输出精准度。

除此之外，光纤陀螺仪的一些光学器件也会导致顺逆时针所传输出来的光出现非互易性相移，这样也会导致光纤陀螺的输出精度受到影响。

解决光纤陀螺温度漂移的问题主要由两种方法。

第一种是硬件补偿，第二种是软件补偿。

在这两种方法当中，更倾向于软件补偿的方式。

因为软件建模的方法成本是比较低的，并且应用起来也比较灵活，很适合去研究。

通过人工鱼群算法对数据函数进行一个寻优处理，在变温实验当中可以充分的验证软件建模的方法是具有一定适应性的。

通过温度梯度以及陀螺输出滞后等来解释陀螺的温度漂移模型的变量可以发现建模方法是具有可行性的。

在陀螺信号的处理当中，比较经常应用的是人工神经网络。

因为它具有非常强的非线性自适应处理能力。

南京航空航天大学硕士学位论文摘要在光纤捷联惯导系统中，光纤惯性测量单元（IMU）的测量误差是影响惯性导航系统精度的重要因素。

建立IMU误差模型，利用误差补偿算法求取误差参数，在导航解算中加以补偿，可以有效提高系统的导航精度。

本文在研究光纤陀螺国军标测试方法的基础上，总结了光纤陀螺主要性能指标的分类、意义及测试方法，并对实际光纤陀螺组件进行了较全面的性能测试，为研究光纤IMU误差标定技术与光纤陀螺温度补偿技术提供理论依据和实测数据。

本文针对常规位置标定算法可扩展性差，无法充分利用冗余标定数据的问题，提出了多位置融合算法（MPFA）；针对常规速率标定算法不能辨识陀螺零偏，并且光纤陀螺（FOG）输出又受温度影响的问题，提出了自适应递推最小二乘算法（ARLS）。

同时，将以上标定算法与计算机软件开发技术相结合，利用VC开发了一套光纤捷联惯导系统标定测试软件。

为了减小温度漂移对光纤陀螺输出的影响、提高其精度，本文以光纤陀螺静态温度实验为基础，深入研究了光纤陀螺温度补偿技术。

一方面，研究了基于多项式的温度补偿技术，建立了光纤陀螺温度漂移的多项式模型；另一方面，在对传统BP神经网络改进的基础上，利用改进算法对FOG温度漂移进行辨识。

通过大量温度实验对上述两种温度补偿方法的有效性进行验证。

最后，本文通过实际光纤捷联惯导系统的静态和转动实验，进一步证明了本文提出的光纤IMU误差标定技术与光纤陀螺温度补偿技术能有效提高导航精度，具有重要的工程意义和实用价值。

关键词：光纤陀螺，误差标定，标定平台，温度漂移，温度补偿，BP神经网络光纤IMU误差标定及温度补偿技术的研究与实现ABSTRACTIn stapdown inertial navigation system (SINS) based on fiber optic gyroscope (FOG), the error of FOG Inertial Measurement Unit (IMU) has an important effect on the precision of navigation system. After analyzing the IMU error model, the error parameters can be calculated by the error compensation algorithm, and the performance of navigation system can be greatly improved by error compensation in the process of navigation solution.On the basis of studying the FOG national military standard (NMS), the classification, meaning and test method of FOG’s major performance index is generalized. Besides, the actual FOG’s performance test is done in detail, and the test can provide not only theoretical basis but also lots of test data for error calibration and temperature-induced-error compensation technique for FOG IMU.For the reason that the expandability of the conventional algorithm was weak, and also the redundant calibration data can’t be made full use of, a calibration algorithm called multi-position fusion algorithm (MPFA) is brought forward; For the bias of FOG can’t be identified by the conventional method of angular velocity calibration, and the output of FOG is effected by temperature fluctuation, a new calibration algorithm called adaptive recursive least square (ARLS) is brought forward. Meanwhile, combining the calibration algorithms above with development technology of computer software, a set of calibration software for FOG SINS is developed by VC.For the purpose of reducing the temperature-induced drift and improving the precision of FOG, the technique of compensating the FOG’s temperature drift is studied by the static temperature test. On the one hand, the temperature error compensation based on polynomial approximation method is studied, and the model of the temperature-induced drift for FOG is established; On the other hand, on the basis of improving the conventional algorithm of BP neural network, the improved algorithm is used for identifying the temperature-induced drift of FOG. And the validity of the above temperature error compensation algorithm is demonstrated by南京航空航天大学硕士学位论文the temperature test.Finally, by static and rotary tests of the actual FOG SINS, it is approved that the technique of error calibration and temperature-induced-error compensation for FOG IMU, can effectively improve the precision of the navigation system, and has important value in engineering application.Key Words: FOG, error calibration, calibration platform, temperature-induced drift, temperature error compensation, BP neuron network南京航空航天大学硕士学位论文图清单图1.1 Litton公司的LN-251组合系统 (5)图1.2 Photonetics公司的PHINS惯导系统 (5)图1.3 本文的主要内容和组织结构 (7)图3.1 摇摆实验横滚角结果比较 (27)图3.2 补偿前后导航姿态角误差比较图 (34)图4.1 温度上升曲线（测试数据1） (38)图4.2 X轴陀螺零偏与温度变化曲线 (38)图4.3 Y轴陀螺零偏与温度变化关系 (38)图4.4 Z轴陀螺零偏与温度变化关系 (38)图4.5 温度上升曲线（测试数据2） (38)图4.6 X轴陀螺零偏与温度变化曲线 (38)图4.7 Y轴陀螺零偏与温度变化关系 (39)图4.8 Z轴陀螺零偏与温度变化关系 (39)图4.9 温度上升曲线（测试数据3） (39)图4.10 X轴陀螺零偏与温度变化曲线 (39)图4.11 Y轴陀螺零偏与温度变化关系 (39)图4.12 Z轴陀螺零偏与温度变化关系 (39)图4.13 温度下降曲线（测试数据4） (39)图4.14 X轴陀螺零偏与温度变化曲线 (39)图4.15 Y轴陀螺零偏与温度变化关系 (40)图4.16 Z轴陀螺零偏与温度变化关系 (40)图4.17 温度下降曲线（测试数据5） (40)图4.18 X轴陀螺零偏与温度变化曲线 (40)图4.19 Y轴陀螺零偏与温度变化关系 (40)图4.20 Z轴陀螺零偏与温度变化关系 (40)图4.21 温度下降曲线（测试数据6） (40)图4.22 X轴陀螺零偏与温度变化曲线 (40)图4.23 Y轴陀螺零偏与温度变化关系 (41)光纤IMU误差标定及温度补偿技术的研究与实现图4.24 Z轴陀螺零偏与温度变化关系 (41)图4.25 升温阶段的3组温度曲线对比 (41)图4.26 升温阶段X轴陀螺温度漂移曲线 (41)图4.27 升温阶段Y轴陀螺温度漂移曲线 (41)图4.28 升温阶段Z轴陀螺温度漂移曲线 (41)图4.29 降温阶段的3组温度曲线对比 (42)图4.30 降温阶段X轴陀螺温度漂移曲线 (42)图4.31 降温阶段Y轴陀螺温度漂移曲线 (42)图4.32 降温阶段Z轴陀螺温度漂移曲线 (42)图4.33 6组测试的X轴陀螺温度漂移曲线 (42)图4.34 6组测试的Y轴陀螺温度漂移曲线 (42)图4.35 6组测试的Z轴陀螺温度漂移曲线 (42)图4.36 X轴陀螺6组测试结果的合成样本 (42)图4.37 Y轴陀螺6组测试结果的合成样本 (43)图4.38 Z轴陀螺6组测试结果的合成样本 (43)图4.39 3阶多项式温度漂移模型 (44)图4.40 3阶多项式温度漂移补偿结果 (44)图4.41 10阶多项式温度漂移模型 (44)图4.42 10阶多项式温度漂移补偿结果 (44)图4.43 Z轴温度漂移补偿前后对比（数据1） (45)图4.44 Z轴温度漂移补偿前后对比（数据2） (45)图4.45 Z轴温度漂移补偿前后对比（数据3） (45)图4.46 Z轴温度漂移补偿前后对比（数据4） (45)图4.47 BP神经网络结构图 (47)图4.48 常规BP算法参数不当时陷入局部最小现象 (49)图4.49 改进BP算法的辩识结果 (50)图4.50 最小二乘法辩识结果 (50)图4.51 最小二乘法和改进BP算法补偿效果比较图 (51)图4.52 导航姿态角误差比较图 (52)图5.1 光纤惯导标定平台实物图 (54)图5.2 光纤惯导标定平台结构图 (54)图5.3 光纤惯导标定平台主界面 (55)南京航空航天大学硕士学位论文图5.4 光纤惯导标定平台软件流程图 (56)图5.5 MPFA算法标定程序流程示意图 (56)图5.6 光纤惯导MPFA标定算法VC实现 (57)图5.7 ARLS算法标定程序流程示意图 (57)图5.8 光纤惯导ARLS标定算法VC实现 (57)图5.9 导航自检算法流程图 (58)图5.10 标定程序串口通讯主、辅线程流程图 (59)图5.11 补偿前后导航姿态角静态测试结果比较 (62)图5.12 补偿前后横滚角转动测试结果比较 (62)图5.13 横滚角转动测试结果比较（局部放大） (62)图5.14 补偿前后俯仰角转动测试结果比较 (63)图5.15 俯仰角转动测试结果比较（局部放大） (63)图5.16 补偿前后航向角转动测试结果比较 (64)图5.17 航向角转动测试结果比较（局部放大） (64)光纤IMU误差标定及温度补偿技术的研究与实现表清单表1.1 光纤陀螺应用领域及等级 (3)表2.1 光纤陀螺静态性能指标测试结果（十秒平均） (13)表2.2 国军标法的拟合噪声比较 (13)表2.3 X轴陀螺动态性能指标测试结果 (14)表2.4 Y轴陀螺动态性能指标测试结果 (14)表2.5 Z轴陀螺动态性能指标测试 (15)表2.6 在角速率为30º/s条件下得到的标度因数重复性 (15)表2.7 X轴陀螺在各温度点下的零偏重复性 (16)表2.8 Y轴陀螺在各温度点下的零偏重复性 (16)表2.9 Z轴陀螺在各温度点下的零偏重复性 (17)表3.1 惯性器件坐标轴指向与敏感的输入量表 (20)表3.2 六位置算法陀螺仪测量输出 (21)表3.3 惯性器件误差参数设定值 (25)表3.4 六位置算法误差参数标定结果 (25)表3.5 MPFA算法误差参数标定结果 (26)表3.6 陀螺组件安装方式与标定轴感受的输入量表 (27)表3.7 陀螺组件误差参数标定结果表 (32)表4.1 各阶多项式温度漂移模型补偿结果比较 (44)表4.2 三阶多项式温度漂移模型补偿前后结果对比 (45)表4.3 补偿前后FOG噪声误差系数比较 (51)表5.1 光纤IMU中陀螺12个误差系数 (60)表5.2 光纤IMU中加速度计12个误差系数 (60)表5.3 光纤惯导导航自检结果 (61)表5.4 补偿前后初始对准导航姿态角对比 (62)表5.5 补偿前后导航姿态角误差统计特性对比 (62)表5.6 补偿前后横滚角误差统计特性 (63)表5.7 补偿前后俯仰角误差统计特性 (63)表5.8 补偿前后航向角误差统计特性 (64)南京航空航天大学硕士学位论文注释表序号略写英文全称中文名称1BP Back Propagation反向传播2FIMUFiber OpticInertial Measurement Unit光纤惯性测量单元3FOG Fiber Optic Gyroscope光纤陀螺4GPS Global Position System全球卫星定位系统5IMU Inertial Measurement Unit惯性测量单元6LS Least Square最小二乘法7MEMSMicro-Electro-Mechanical Systems微机电系统8MIMOMultiple-InputMultiple-Output多输入多输出9RLG Ring Laser Gyroscope环形激光陀螺10RLS Recursive Least Square递推最小二乘法11SINSStapdownInertial Navigation System捷联惯性导航系统12SLD Super Luminescent Diode半导体超发光二极管承诺书本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师指导下，独立进行研究工作所取得的成果。