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龙图腾网恭喜浙江大学申请的专利一种基于CWOA-MLP神经网络的光纤陀螺启动阶段标度因数误差补偿方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115235511B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210786268.7，技术领域涉及：G01C25/00；该发明授权一种基于CWOA-MLP神经网络的光纤陀螺启动阶段标度因数误差补偿方法是由周一览;刘子澳;王菲;黄腾超设计研发完成，并于2022-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于CWOA-MLP神经网络的光纤陀螺启动阶段标度因数误差补偿方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于CWOA‑MLP神经网络的光纤陀螺启动过程的标度因数误差补偿方法，属于光纤陀螺技术领域。本发明设计了在连续变化的温度下光纤陀螺启动阶段标度因数标定实验，得到了光纤陀螺在不同温度点下的启动阶段标度因数误差，并利用CWOA‑MLP神经网络对光纤陀螺标度因数误差进行补偿。实验表明，本发明相比传统的离散式标定实验，大幅缩短了标定时间的同时提高了标定精度，提高了光纤陀螺在启动阶段的表现。

本发明授权一种基于CWOA-MLP神经网络的光纤陀螺启动阶段标度因数误差补偿方法在权利要求书中公布了：1.一种基于CWOA-MLP神经网络的光纤陀螺启动阶段标度因数误差补偿方法，其特征在于，包括以下步骤：1对光纤陀螺进行连续温度下启动阶段标度因数标定；2根据输入输出构建MLP神经网络；3利用CWOA算法对MLP神经网络参数进行寻优；4获得基于CWOA-MLP神经网络的光纤陀螺启动阶段标度因数误差模型，对光纤陀螺的标度因数误差进行实时补偿；所述的步骤1具体为：1.1光纤陀螺仪置于温控速率台的速率转台上，将速率台的旋转轴置为垂直，使光纤陀螺仪的输入基准轴平行于速率台旋转轴；1.2设置温箱初始温度为T0，使光纤陀螺仪在温箱初始温度下达到热平衡；1.3设定温箱升温速率为ΔT℃min，在光纤陀螺仪的工作温度范围[T0,T1]内进行光纤陀螺仪的标定实验，所述的标定实验过程包括：1.3.1设置转台转速为ω，光纤陀螺仪上电，在对应的测试温度点下采集光纤陀螺启动过程中内部的温度T和光纤陀螺输出的数字量G；1.3.2每采样t1时间后，光纤陀螺仪断电，控制转台匀减速到0；待转台静止t2时间后，再次重复步骤1.3.1，直至温箱升温至T1；所述的步骤2具体为：设置MLP神经网络为双输入、单输出的三层神经网络，数学模型表示为： 其中，h为隐藏层的个数，W1j为从第1个输入到第j个隐藏层之间的权重，W2j为从第2个输入到第j个隐藏层之间的权重，sj为第j个隐藏层的输入加权和，θj为第j个隐藏层的阈值；T为光纤陀螺启动过程中内部的温度，sigmoid.为激活函数，Sj为第j个隐藏层的输出；θ'是输出层的阈值，wj是从第j个隐藏层到输出层的权重，为隐藏层的输出加权和，为最终的标度因数估计值；上述的权重与阈值均需要进行进一步的训练优化得到最优的神经网络；所述的步骤3具体为：将MLP神经网络的权重和阈值作为CWOA算法的位置向量，MLP神经网络的误差作为CWOA算法的适应度函数，设定种群数量N，迭代次数tmax，构建CWOA优化模型，其数学模型如下： 其中，即为CWOA中每个个体的位置向量，J为MLP算法的损失函数，也即CWOA算法的适应度函数，为MLP神经网络中输入层到隐藏层的权重集合，为MLP神经网络中隐藏层到输出层的权重集合，为MLP神经网络的隐藏层的阈值集合，K为光纤陀螺的标度因数计算值；定义CWOA算法中的参数p，值如下： 其中，p、是CWOA算法中的参数，p的初始值为[0,1]范围内的随机数，pt是第t次迭代时采用Tent混沌映射生成的随机数，为[0,1]范围内均匀分布产生的随机数，为收敛因子，t为迭代次数，tmax为最大迭代次数；当p＜0.5且时，选择收缩包围机制，公式如下： 当p＜0.5且时，选择随机搜寻，公式如下： p≥0.5时，选择螺旋更新位置，公式如下： 其中，为第t次迭代时对应的当前全局最优位置向量，为随机生成的位置向量，为个体到当前全局最优位置的向量，为个体到随机位置的向量，l为[-1,1]之间的随机数，b为限定对数螺旋形状的常数；所述的步骤4的补偿方法具体为：1将光纤陀螺仪的内部温度T、内部温度的变化率输入到CWOA-MLP神经网络模型中，计算出标度因数预测值2对光纤陀螺输出的数字量G进行修正： 其中，K0为预设的标度因数标准值，G′为修正后的光纤陀螺输出的数字量。

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