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摘要：本发明涉及惯性导航与控制技术领域，尤其涉及一种基于半球谐振子的温度测量误差校正方法，通过建立半球齿形谐振子三维模型库；将所有的加工完成的同一尺寸规格以及同一设计的半球齿形谐振子，通过实体三维建模装置一一建模。由于半球齿形谐振子的生产工艺较复杂，但半球齿形谐振子所需要的误差精密性要求是非常高的，而且即使满足了常规条件下的精度要求，当出现需要漂移补偿时，其多一个尺寸误差，就会导致漂移补偿模型无法共用，因此本发明通过建立半球齿形谐振子的三维模型库，对生产出的每一个半球齿形谐振子进行精确的形状和尺寸记录，以解决每一个半球齿形谐振子在使用时均需要单独测试其漂移补偿参数的问题。

主权项：1.一种基于半球谐振子的温度测量误差校正方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：建立半球齿形谐振子三维模型库；将所有的加工完成的同一尺寸规格以及同一设计的半球齿形谐振子，通过实体三维建模装置一一建模，并针对每一个半球齿形谐振子单独标号；步骤2：选择样品；步骤2.1：挑选标准样品；标准样品的误差要求为：在半球齿形谐振子的所有尺寸设计中，所有尺寸均与设计值相同，标准样品数量为10-20个；步骤2.2：挑选学习样品；学习样品的误差要求为：在半球齿形谐振子的所有尺寸设计中，超出半数的尺寸与设计值相同，剩下的尺寸的误差符合设计时确定的误差要求，学习样品的数量是半球齿形谐振子的所有尺寸参数的数量的5-10倍；步骤2.3：验证样品；验证样品的误差要求为：在半球齿形谐振子的所有尺寸设计中，超过半数的尺寸与设计值不同，但所有误差均符合设计时确定的误差要求；步骤3：建立漂移补偿模型，通过实验和计算，得到标准样品的漂移补偿模型、学习样品的漂移补偿模型以及所有验证样品各自的漂移补偿模型；步骤4：使用深度学习算法，建立半球齿形谐振子的三维图像与其漂移补偿模型的相关性模型；其中，在深度学习算法中，以学习样品的三维图像信息作为输入层，以标准样品的三维图像信息以及标准样品的漂移补偿模型作为隐藏层，以学习样品的漂移补偿模型作为输出层，得到半球齿形谐振子的三维图像与其漂移补偿模型的相关性的初步模型，然后再通过设置验证层，将验证样品的三维图像信息作为模型的输入，通过深度学习后的模型输出验证样品的漂移补偿模型，并与步骤3中实验计算得到的验证样品的漂移补偿模型进行比对，如未通过验证层，则继续深度学习，优化半球齿形谐振子的三维图像与其漂移补偿模型的相关性模型；步骤5：建立半球齿形谐振子数据库；针对不同设计的半球齿形谐振子，分别建立数据库。

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