针对Box-Jenkins(BJ)模型辅助向量法和Newton-Raphson法计算繁杂、收敛速度慢、辨识精度不高等问题和极大似然法无法直接应用在闭环辨识的限制,把结合BJ模型的递推的极大似然(recursive maximum likelihood,RML)参数估计法应用于动力调谐陀螺仪的闭环辨识,提出了不受耦合有色噪声影响的BJ模型近似递推极大似然(BJRML)闭环辨识法,获取了动力调谐陀螺仪的参数估计值并实现陀螺仪在线性能监测.结合动力调谐陀螺仪的闭环简化模型等先验知识,通过数值仿真验证BJRML法辨识结果的无偏一致性与渐进最优性;在实验室条件下采用本方法进行动力调谐陀螺仪闭环辨识实验.仿真结果表明:在有色噪声存在的条件下,BJRML法的辨识结果是一致无偏渐进最优的;闭环辨识实验结果表明:辨识精度优于92!;辨识结果能够跟踪陀螺特性,基本实现陀螺仪性能在线监测.
