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基于模糊神经网络的光纤陀螺温度控制研究

作　者: 马宝春
导　师: 潘英俊
学　校: 重庆大学
专　业: 仪器科学与技术
关键词: 光纤陀螺 温度控制 模糊神经网络 DSP FPGA
分类号: TP183
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 116次
引　用: 2次
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内容摘要


光纤陀螺作为捷联惯性导航系统中的关键部分之一,其优良的性能决定着整个惯性导航的精度。由于其自身结构的特点,光纤陀螺对温度的敏感性比较高,所以需采取必要的措施对温度进行相应的控制或补偿,以抑制温度对其输出的影响。根据实际应用的需求,本文采用温控方式对光纤陀螺进行控制。在分析和总结国内外研究学者研究成果的基础上,结合光纤陀螺的温度特性,对温度控制方法和硬件结构进行了深入研究,主要的研究内容如下:①系统总体设计部分:在分析光纤陀螺的工作原理和温度特性后,并依据系统的技术指标,提出了温度控制的整体设计方案。然后对系统设计中的硬件电路和软件设计进行了简单的概述,最后对系统采用的二级温控方案进行了具体的设计和介绍。②系统硬件电路设计部分:依据系统控制指标的要求,系统采取DSP6713+FPGA为硬件控制平台,并对系统硬件控制电路进行了设计。在数据采集方面,首先对DSP6713和FPGA常用的数据交换方式进行了对比,最后选用pingpong操作方式实现系统数据采集过程。③系统软件设计部分:在分析常用温度控制方法的基础上,本文采用了基于模糊神经网络的温度控制方式。设计了双输入单输出的模糊神经网络温控系统,并对反向学习过程进行论述。④在matlab上进行模糊神经网络的程序编写及系统仿真,分析了模糊神经网络学习过程中学习步长对输出精度的影响;并与传统PID控制方法做出对比,验证了模糊神经网络控制算法的可行性和优越性。最后,对光纤陀螺温度控制系统进行了常温测试与高低温测试,并进行了分析。本文提出了模糊神经网络的光纤陀螺的温度控制方法。通过实验表明,该方法满足系统的控制精度,加热时间小于20min,满足了系统的稳定性、实时性、精度等要求。

全文目录


中文摘要  3-4
英文摘要  4-8
1 绪论  8-14
  1.1 课题的研究背景及意义  8
  1.2 光纤陀螺的国内外发展概况  8-11
    1.2.1 光纤陀螺的国外发展现状  8-10
    1.2.2 光纤陀螺的国内发展现状  10-11
  1.3 光纤陀螺温度补偿与温度控制对比  11
  1.4 温度控制的国内外发展现状  11-13
    1.4.1 温度控制的国外发展现状  11-12
    1.4.2 温度控制的国内发展现状  12-13
  1.5 本课题的主要研究内容  13-14
2 光纤陀螺的工作原理及系统温控方案设计  14-23
  2.1 光纤陀螺的工作原理及性能指标  14-19
    2.1.1 光纤陀螺基本原理  14-17
    2.1.2 光纤陀螺的性能指标  17-18
    2.1.3 光纤陀螺的温度特性  18-19
  2.2 光纤陀螺温控系统的技术指标  19-20
  2.3 光纤陀螺温控单元设计  20-23
3 温度控制单元的硬件设计  23-42
  3.1 硬件电路总体设计  23-24
  3.2 模拟电路设计  24-25
    3.2.1 温度采集放大电路  24-25
    3.2.2 A/D 转换单元设计  25
  3.3 DSP 最小硬件系统设计  25-30
    3.3.1 DSP 芯片选型  25-26
    3.3.2 最小系统电路设计  26-30
  3.4 FPGA 模块设计  30-33
    3.4.1 FPGA 芯片选型  30
    3.4.2 FPGA 模块硬件电路设计  30-33
  3.5 DSP 与FPGA 之间的通信  33-42
    3.5.1 DSP 与FPGA 常用数据通用方法对比  33-34
    3.5.2 Pingpong 整体实现过程  34-36
    3.5.3 Pingpong 缓冲在DSP 的实现  36-39
    3.5.4 Pingpong 缓冲在FPGA 的实现  39-42
4 温度控制单元的软件设计  42-51
  4.1 温控系统常用方法  42-43
  4.2 基于模糊神经网络的温控单元设计  43-51
    4.2.1 模糊神经网络概述  43-45
    4.2.2 模糊神经网络系统的设计  45-47
    4.2.3 模糊神经网络的学习算法  47-51
5 系统算法仿真及实验  51-63
  5.1 系统算法仿真及对比  51-57
    5.1.1 温控系统PID 控制仿真  51-52
    5.1.2 模糊神经网络系统仿真  52-56
    5.1.3 仿真结果对比  56-57
  5.2 温控系统测试实验  57-63
    5.2.1 温控系统常温测试实验  57-60
    5.2.2 温控系统高低温测试实验  60-63
6 结论与展望  63-64
致谢  64-65
参考文献  65-67
附录  67-69
  A. 攻读硕士在校期间发表的论文  67-68
  B. 电路原理图  68-69

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化基础理论 > 人工智能理论 > 人工神经网络与计算
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