基于CSAPSO-BP神经网络的光纤陀螺温度补偿研究.pdf
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1、第4 5卷第4期压 电 与 声 光V o l.4 5N o.42 0 2 3年8月P I E Z O E L E C T R I C S&A C OU S TOO P T I C SA u g.2 0 2 3 收稿日期:2 0 2 3-0 2-0 7 基金项目:国家自然科学基金资助项目(5 2 1 0 5 5 4 0);高等学校学科创新引智计划基金资助项目(D 1 7 0 2 1);北京市自然基金-市教委联合基金资助项目(K Z 2 0 1 9 1 1 2 3 2 0 4 4)作者简介:赵深(1 9 9 4-),男,安徽省铜陵市人,硕士生,主要从事光纤陀螺控制与优化的研究。通信作者:何巍(1
2、9 8 6-),男,博士生导师,主要从事光纤传感系统的研究。文章编号:1 0 0 4-2 4 7 4(2 0 2 3)0 4-0 5 8 9-0 6D O I:1 0.1 1 9 7 7/j.i s s n.1 0 0 4-2 4 7 4.2 0 2 3.0 4.0 2 2基于C S A P S O-B P神经网络的光纤陀螺温度补偿研究赵 深1,2,何 巍1,2,辛璟焘1,2,吕 峥1,2(1.北京信息科技大学 光电测试技术及仪器教育部重点实验室,北京1 0 0 1 9 2;2.北京信息科技大学 光纤传感与系统北京实验室,北京1 0 0 1 9 2)摘 要:光纤陀螺是惯导系统的重要组成器件,环
3、境温度变化会造成光纤陀螺的零偏发生漂移,从而降低测量精度。运用传统的B P神经网络进行预测易陷入局部极小值,导致补偿失败。该文采用混沌模拟退火粒子群B P神经网络的光纤陀螺零偏温度补偿模型,优化了网络参数。通过在-4 06 0的升降温实验对模型进行验证,实验结果表明,该温度补偿模型的零偏稳定性比补偿前约有7 0%的精度提升,与以往B P模型相比,其预测性能和补偿效果更好。关键词:光纤陀螺;温度补偿;B P神经网络;混沌理论;模拟退火粒子群;零偏中图分类号:T N 2 5 3;V 2 4 1.5 文献标志码:A R e s e a r c ho nT e m p e r a t u r eC o
4、 m p e n s a t i o no fF i b e rO p t i cG y r o s c o p eB a s e do nC S A P S O-B PN e u r a lN e t w o r kZ H A OS h e n1,2,H E W e i1,2,X I NJ i n g t a o1,2,L Y UZ h e n g1,2(1.K e yL a b.o f t h eM i n i s t r yo fE d u c a t i o nf o rO p t o e l e c t r o n i cM e a s u r e m e n tT e c h n
5、o l o g ya n dI n s t r u m e n t,B e i j i n gI n f o r m a t i o nS c i e n c ea n dT e c h n o l o g yU n i v e r s i t y,B e i j i n g1 0 0 1 9 2,C h i n a;2.B e i j i n gL a b.o fO p t i c a lF i b e rS e n s i n ga n dS y s t e m,B e i j i n gI n f o r m a t i o nS c i e n c ea n dT e c h n o
6、l o g yU n i v e r s i t y,B e i j i n g1 0 0 1 9 2,C h i n a)A b s t r a c t:T h ef i b e ro p t i cg y r o s c o p ei sa ni m p o r t a n tc o m p o n e n to ft h ei n e r t i a ln a v i g a t i o ns y s t e m,a n dt h ea m b i e n t t e m p e r a t u r e c h a n g ew i l l c a u s e t h e z e r o
7、b i a sd r i f t o f t h e f i b e r o p t i cg y r o s c o p e,t h e r e b y r e d u c i n g t h em e a s u r e-m e n t a c c u r a c y.U s i n gt h e t r a d i t i o n a lB Pn e u r a ln e t w o r k s f o rp r e d i c t i o ni sp r o n et of a l l i n g i n t ol o c a lm i n i m a,r e s u l-t i n
8、gi nc o m p e n s a t i o n f a i l u r e.I n t h i sp a p e r,t h e z e r o-b i a s e dt e m p e r a t u r e c o m p e n s a t i o nm o d e l o f f i b e ro p t i cg y r o s c o p ea d o p t i n gt h e c h a o s s i m u l a t e da n n e a l e dp a r t i c l e s w a r mB P(C S A P S O-B P)n e u r a
9、l n e t w o r k i su s e d t oo p t i m i z e t h en e t-w o r kp a r a m e t e r s.T h em o d e l i sv e r i f i e db yt h e t e m p e r a t u r e r i s ea n df a l l e x p e r i m e n t a t-4 06 0.T h ee x p e r i-m e n t a l r e s u l t ss h o wt h a t t h ez e r ob i a ss t a b i l i t yo f t h
10、et e m p e r a t u r ec o m p e n s a t i o nm o d e l i s i m p r o v e db ya b o u t7 0%c o m p a r e dt ob e f o r ec o m p e n s a t i o n,a n d i t sp r e d i c t i o np e r f o r m a n c ea n dc o m p e n s a t i o ne f f e c ta r eb e t t e rt h a np r e v i o u sB Pm o d e l s.K e yw o r d s
11、:f i b e ro p t i cg y r o s c o p e;t e m p e r a t u r ec o m p e n s a t i o n;B Pn e u r a l n e t w o r k;c h a o st h e o r y;s i m u l a t e da n-n e a l i n gp a r t i c l es w a r m;z e r ob i a s 0 引言光纤 陀 螺(F OG)是 一 种 基 于 萨 格 纳 克(S a g n a c)效应的测量物体在惯性空间相对角速度的传感器,因其具有可靠性高,使用寿命长及精度高等优势,被广泛运
12、用在惯性导航的相关领域,拥有较好的应用前景和研究价值。为了应对不同的工程场合,光纤陀螺的工作温度较宽(-4 06 0)1。由于光纤陀螺的内部器件(如光纤环、电路电子元件)对温度变化很敏感,当环境温度改变时,光纤环内两束反向传播光会因温度扰动产生非互易相移(S h u p e效应),电路元件产生的热噪声也会使陀螺解调出现误差,使陀螺输出零偏漂移2,影响光纤陀螺在高精度惯导系统领域应用的范围。为了抑制环境温度变化引起光纤陀螺零偏发生漂移的现象,一般通过改进光纤陀螺的结构和器件或从光纤环绕制方法上进行优化,增加温度控制装置,使陀螺工作在一个稳定的温度范围。但是由于成本和技术的限制,从硬件角度改良不仅
13、会增加陀螺内部的体积,而且只能部分补偿温度漂移。通过建立光纤陀螺温度模型对其进行软件补偿的方法不仅成本较小,而且不同型号的陀螺可通过修改算法参数来进行温度补偿。目前对光纤陀螺软件建模温度补偿主要有多项式模型3-4及模糊逻辑5等方法。上述方法能够对光纤陀螺进行温度补偿,但是由于光纤陀螺温度漂移呈现出复杂的非线性特征,所以这些方法的陀螺温度补偿能力受到限制。B P神经网络因具有能逼近任意精度非线性函数的特点6,可采用B P神经网络建立光纤陀螺零偏温度补偿模型,但由于B P神经网络每次训练时权重的不确定性,易使网络训练时陷入局部最优的陷阱。为了改善B P神经网络的不足,引入粒子群、混沌、模拟退火算法
14、7-9,提出一种基于混沌模拟退火粒子群算法优化B P神经网络权重的温度补偿模型,并通过对比分析验证模型的性能。1 陀螺温度漂移机理光纤陀螺作为一种惯性测量仪,其光纤环是陀螺的核心器件且对温度非常敏感。陀螺内部器件与所处环境因温度变化形成了热环境,在不同环境温度下陀螺输出也不同。光纤环热光效应的存在使线圈的某点产生热涨落,导致光纤折射率变化为n。长度为L的两束沿着顺时针(CW)、逆时针(C CW)传播的干涉光,在线圈z点产生一个相位延时,其相位分别为c c w(t)=0n L0nTL0T L-z,t-zcdz(1)c w(t)=0n L+0nTL0T z,t-zcdz(2)式中:c w为顺时针光
15、波沿光纤环旋转传输产生的相移;c c w为逆时针光波沿光纤环旋转传输产生的相移;0=2/为光在真空中的传输常数,为光的真空波长;c0=n c为真空中传播光速,c为光纤中传播光速;z为某一点距离端点的数值;T为光纤环在z点处温度分布变化量;n/T为光纤折射率的温度系数。式(1)减去式(2)后积分可得:=0c0nnTL20T(z)-T(L-z)(2z-L)dz(3)由式(3)可知,光纤环受温度影响产生的热致非互易相移即为S h u p e效应。温度变化时,光纤环参数中的长度和直径发生改变会影响陀螺零偏,同时光纤的折射率、导热系数等参数也会变化。图1为光纤陀螺零偏误差机理。由图可知,影响陀螺精度的主
16、要因素是温度,零偏是陀螺输入角速度为0时相应的输出量,陀螺零偏和温度是一种非线性的关系。因此,建立以温度为输入变量的零偏温度补偿模型是改善非互易相移的有效方法。图1 光纤陀螺零偏误差机理2 F OG温度补偿模型光纤陀螺温度补偿模型分为线性和非线性,线性模型计算简单,可高效地传递数据,适合工程应用。由上述分析可知,光纤陀螺输出的零偏温度漂移复杂且是非线性的。光纤陀螺输出受多方面影响,包括Y波导、光源和内部电路等都会引起零偏温度漂移,单独的S h u p e效应并不能代表光纤陀螺的零偏温度漂移。因此,针对光纤陀螺零偏输出的非线性特点,本文采用具有良好非线性映射能力、自适应学习能力的人工神经网络建模
17、方法,辨识的收敛速度仅与神经网络自身及采用的学习算法有关。通过调节神经元间的连接权值,即可使网络的输出逼近系统的输出,同时实现在线控制。2.1 B P神经网络的温度补偿模型建立B P神经网络是一种通过误差逆传播算法训练的多层前馈神经网络。基于在最速下降法学习规则上通过反向传播来调整网络的权值和阈值,使网络的误差平方和最小,其本质是一种输入-输出模式的映射关系。图2为B P神经网络的光纤陀螺温度误差补偿模型。其结构关系可分为输入层、隐藏层、输出层。095压 电 与 声 光2 0 2 3年 图2 B P神经网络的光纤陀螺温度误差补偿模型B P神经网络运算分为2个过程:初始输入层的节点与隐藏层的节点
18、做点对点计算,利用隐藏层计算出每个值;再利用相同的方法和输出层进行计算,最终的输出值和样本值做比较,计算出误差,这个过程为前向传播。隐藏层用S i g m o i d作为激活函数,而输出层用P u r e l i n函数。这是因为P u r e l i n函数可保持之前任意范围的数值缩放,以便与样本值做比较,而S i g m o i d函数的数值在01。误差信号反向传递过程是利用前向传播的最后输出结果来计算误差的偏导数,再用此偏导数和前面隐藏层进行加权求和,如此层层向下传递(隐藏层间偏导加权求和)直到传递到输入层,最后利用每个节点求出的偏导数来更新权重。因此,陀螺零偏的温度补偿模型可采用3层网
19、络结构,温度和温度变化率作为输入变量,零偏作为模型输出。模型各层计算式如下:输出误差:E=12lk=1(dk-ok)2(4)输入层到隐藏层:yj=f(n e tj)(j=1,2,m)(5)n e tj=mi=0vi jxi(j=1,2,m)(6)隐藏层到输出层:Wk=f(n e tk)(k=1,2,l)(7)n e tk=mj=0Wj kyj(j=1,2,l)(8)误差定义展开至隐藏层:E=12kl=1dk-f n e tk()2=12kl=1dk-fmj=0j kyj()2(9)误差定义进一步展开至输入层:E=12kl=1dk-flj=0j kf n e tj()2=12kl=1dk-flj
20、=0j kfnj=0vi jxi()2(1 0)式中:ok为第k个节点的输出值;xi为神经网络的输入变量;vi jj k为各层的连接权值;Wk为神经网络输出值;d为零偏期望值;f为隐含层和输出层的传递函数。2.2 基于粒子群算法的网络权值和阈值优化由于B P神经网络优化函数是通过修改或构造训练方式改变隐藏的节点数,对应初始的权值和阈值会发生变化,随之影响网络的收敛效果和学习效率。由于在复杂函数模型的误差曲面会存在数个极小点,最终算法可能陷入局部极小点而不是收敛于全局极小点。为了减少上述情况所产生的影响,采用粒子群算法优化网络权值和阈值可提高网络补偿的性能。粒子群中的成员为具有速度和位置信息的搜
21、索粒子,每个粒子的位置信息代表了待求问题的候选解,求解空间中粒子的速度和位置由适应度值决定。粒子在寻找全局最优的过程中,通过跟踪个体最优和全局最优来进行迭代更新,更新过程中速度和位置的迭代形式:Vk+1i d=Vki d+c1r1(Pki d-Xki d)+c2r2(Pkg d-Xki d)(1 1)Xk+1i d=Xki d+Vk+1i d(1 2)式中:r1,r2为分布在01的随机数;c1,c2为学习因子,一般取值为04;,为惯性权重,表示粒子迭代前的速度对现在的影响;k为迭代次数;Pkg d为粒子群在d维的全局极值的位置;Pki d为第i个粒子在d维的个体极值位置;Vki d为粒子的速度
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- 基于 CSAPSO BP 神经网络 光纤 陀螺 温度 补偿 研究
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