基于粒子群-BP神经网络的陀螺温漂建模

针对哥氏振动陀螺的温漂问题,本文采用基于粒子群的BP神经网络算法对压电振动陀螺的温度漂移现象进行建模,并在算法中加入高斯噪声干扰;相对于传统的单BP神经网络算法,含有噪声的粒子群—BP神经网络算法,在精度和收敛速度两个方面有了较大提高,所构建的温漂模型具有更好的非线性描述能力,从而能为哥氏振动陀螺提供了更高精度的零电位误差补偿。