摘要：针对温度变化对MEMS陀螺的零位偏移和标度因数影响较大的问题，提出了基于径向基函数（RBF）神经网络的温度补偿方案，采用二级递阶遗传算法（HGA）对RBF网络的网络拓扑结构和网络参数进行了优化。基于陀螺当前状态信息对MEMS陀螺输出信号进行补偿，可提高测量精度。实验证明，该方法可以有效减小温度对陀螺输出的影响，在温度变化的情况下，角速度误差仍控制在±0．5°／s以内，大大提高了MEMS陀螺的输出精度。

关键词：mems陀螺 rbf网络 遗传算法 温度补偿 误差模型 

单位：北京航空航天大学 北京100191