基于KPCA和数据处理组合方法神经网络的半球谐振陀螺温度建模补偿方法

作     者：张晨 汪立新 孔祥玉 ZHANG Chen;WANG Lixin;KONG Xiangyu

作者机构：火箭军工程大学导弹工程学院陕西西安710025 

出 版 物：《浙江大学学报（工学版）》 (Journal of Zhejiang University：Engineering Science)

年 卷 期：2024年第58卷第7期

页      面：1336-1345页

核心收录：

学科分类：08[工学] 0825[工学-航空宇航科学与技术] 

基　　金：国防科技创新特区基金资助项目(HHJJ-2022-0402) 

主　　题：半球谐振陀螺(HRG) 核主成分分析(KPCA) 数据处理组合方法(GMDH) 温度建模与补偿 测量精度 

摘      要：针对半球谐振陀螺(HRG)的温度建模与补偿问题,提出基于核主成分分析(KPCA)和数据处理组合方法(GMDH)神经网络的建模补偿方法.通过分析HRG的温度特性和大数据特征,初步确定网络模型的特征向量.为了去除HRG输出数据的相关性和冗余性,引入KPCA并降低特征向量维度.将特征向量代入GMDH神经网络训练,区分训练集和验证集以确定网络权值和网络结构,实现HRG温度漂移的建模与补偿.实验结果表明,单一样本预测时,所提方法预测效果明显好于传统多项式模型;多样本预测时,在4种不同训练样本下,所提方法相比传统多项式模型精度分别提升了48.5%、54.0%、56.3%、68.4%,相比GMDH模型分别提升了3.6%、5.1%、3.8%、8.8%.所提方法能够有效提高HRG在变温工况下的测量精度.