随着陀螺精度的不断提高,温度漂移已成为陀螺的主要误差源.为了提高陀螺的精度,就必须对陀螺温度漂移进行建模,并在此基础上进行漂移补偿.该文所作的主要研究工作可归纳为如下几个方面:1.为了更好地研究温度变化对动力调谐陀螺性能的影响,提出了采用有限元法来分析陀螺转子体的瞬态温度场、陀螺转子质心位置和惯性矩随时间的变化以及转子质心位置随温度的变化,得到了它们随时间的变化规律以及陀螺轴向质量不平衡温度漂移系数.还讨论了温度变化引起陀螺内部气体介质特性的改变及温度变化对力矩器标度因数的影响.2.在建立起考虑温度影响时动力调谐陀螺运动方程的基础上,提出了运用Kalman滤波方法来降低温度随机漂移的影响,计算机仿真表明该法是可行的.3.由于动力调谐陀螺的启动过程是一个非线性动态过程,用传统的方法很难得到理想的效果,为此提出了用RBF神经网络来对陀螺的启动温漂进行辨识,并且提出了把遗传算法作为RBF网络的学习算法,并设计了一个基于遗传算法的RBF网络辨识器,它可以同时得到连接权值、网络参数和隐节点数的优化值,辨识结果表明该方法收敛较稳定,辨识精度较高,但在实际应用中实时性较差.4.针对采用时间序列方法建模时,有用信号常被高斯噪声所污染的特性,提出了一种辨识温度环境随机性ARMA模型的基于四阶累积量的CRLS算法,它是一种递推算法,只要根据当时的量测值和前一时刻的估计值,就可实时计算当时的估计值.讨论了该算法的初始化、加性高斯噪声环境下的参数估计、算法的收敛性以及基于累积量的定阶方法等问题,两个例子的仿真结果表明该算法是有效的.5.要保证陀螺精度就必须克服初始温度漂移的影响,为此提出了应用CRLS算法对陀螺初始温度漂移数据进行建模,结果表明效果好,且实时性较好.6.研制了一套温控系统,在此基础上对动力调谐陀螺进行了八位置静态温度实验,进行了静态模型的研究,得到了模型各漂移系数的温度-漂移特性曲线,还对温控箱内陀螺仪周围的温度场进行了测试,结果与第三章的理论分析基本上相吻合.