文档介绍：基于 RBF 和 BP 神经网络的 DTG 全解耦方法比较
罗宇锋, 刘勇
(河南理工大学电气工程与自动化学院,河南焦作 454003)
摘要:为了提高动调陀螺仪(DTG)的精度,需要对DTG的解耦方法进行研究。BP神经网络解耦方
法虽然可以达到DTG的全解耦目的,但是与传统的解耦方法相比仍有一些不足,如学****过程较慢,
隐含层也很难确定、泛化能力较差等。因此,需要探求更好的解耦方法。通过对RBF神经网络与BP
神经网络相比较,得到新的解耦方法。最后通过仿真实验,验证了RBF神经网络的解耦速度比BP神
经网络快,并且准确性要高。
关键词:动调陀螺仪;解耦; RBF 神经网络;BP 神经网络
中图分类号:
文献标识码:A
parision of RBF and BP work in decoupling of DTG
LUO Yu-feng,LIU Yong
(The Electrical Engineering and the Automation of Henan Polytechnic University, Jiaozuo, Henan , 454003,
China)
ABSTRACT:In order to improve the precision of gyroscope, two decoupling method of DTG(Dynamic
Tuned Gyroscope) were analyzed, the BP work and work. The BP work has
many pared to the traditional decoupling method, but still some drawbacks such as the
over training, the congress process is very slow, and the hidden layer is also hard to determined. The paper
introduced the work as the new decoupling pared with work. The simulation
result verified that the work is faster than BP, and also the accuracy is much higher.
KEYWORDS:DTG(Dynamic Tuned Gyroscope); decoupling; RBF work; BP work
1 引言
[4-5]
动力调谐陀螺仪(DTG)是一个双输入双
输出的惯性器件,在现代航空航天、导弹、潜
艇和舰船上得到了广泛的应用[1-3]。在力反馈状
态下,它可以测量沿两个输入轴的角速度。由
于机械结构上的原因,它的两个测量轴之间存
在着耦合,这种耦合是双重的,即一个轴上的
输入角速度能够在两个轴上产生陀螺转子偏角
和反馈力矩。就惯性系统而言,不仅希望动力
调谐陀螺仪漂移小,线性度好,而且希望各测
量轴的测量数据间不存在耦合,即沿一个输入
轴的角速率输入仅在与之相应的输出轴上产生
输出,以保证系统的精度。虽然在静基座测