CN103674070A - 一种光纤陀螺光路加工误差测试修正系统及方法 - Google Patents

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Abstract

一种光纤陀螺光路加工误差测试修正系统及方法，所述的系统由光路加工过程质量数据测试子系统、光纤陀螺性能综合测试子系统、光路加工质量数据采集子系统、光路加工质量数据误差分析与修正子系统，以及结果输出与展示子系统构成。本发明直接利用光纤陀螺光路加工过程中采集到的光路加工多元关键质量数据及对应的光纤陀螺性能评估质量数据，采用支持向量机（Support Vector Machine，SVM）与蒙特卡罗方法（Monte Carlo Method，MCM）迭代计算的方式快速实现预测、评估及修正新加工光纤陀螺产品光路加工多元关键质量数据，有效提高了光纤陀螺产品光路加工的质量与可靠性。

Description

一种光纤陀螺光路加工误差测试修正系统及方法
技术领域
本发明涉及一种光纤陀螺光路加工误差测试修正的系统及方法，其系统搭建方式及计算结果可直接实现复杂光电子产品关键器件加工工艺的误差预测、分析与修正。
背景技术
光纤陀螺作为一类精密的光电子产品，其生产加工过程涉及材料选型、结构设计、光路加工、电路设与烧制、产品装配等诸多环节与步骤，生产流程复杂，工艺精度要求高。而在光纤陀螺产品的生产过程中，一方面，虽然惯性器件生产企业制定了严格的产品生产流程，并按照产品质量跟踪卡的要求进行光纤陀螺的加工与生产，然而生产出来的光纤陀螺产品最终的性能往往千差万别，不合格产品的数量居高不下，相关的生产部门却很难从复杂的加工流程中分析出影响产品质量高低的关键因素；另一方面，在生产中所产生的大量质量数据由于数据类型的多样性、数据分布的差异性，以及各类测试数据的海量性，惯性器件生产企业也很难直接利用上述测试数据去分析、判定影响光纤陀螺产品加工质量高低的关键因素。
发明内容
本发明的技术解决问题是：针对光纤陀螺核心光路器件加工质量难于控制的不足，提供一种光纤陀螺光路加工误差测试修正的系统及方法，直接利用光纤陀螺光路加工过程中采集到的光路加工多元关键历史质量数据集及其对应的光纤陀螺性能评估历史质量数据集，快速实现预测、评估及修正新加工光纤陀螺光路加工多元关键质量数据的目的，有效提高了光纤陀螺产品光路加工的质量与可靠性。
本发明的技术解决方案是：如图2所示，一种光纤陀螺光路加工误差测试修正系统，其特征在于：所述的系统包括光路加工过程质量数据测试子系统（1）、光纤陀螺性能综合测试子系统（2）、光路加工质量数据采集子系统（3）、光路加工质量数据误差分析与修正子系统（4），以及结果输出与展示子系统（5），其中：
光路加工过程质量数据测试子系统（1）由单模光纤熔接机、保偏光纤熔接机、光功率计、温度测试设备组成；所述设备中，单模光纤熔接机测试Y波导单端尾纤与耦合器尾纤连接的光纤切割角（°）、光源尾纤与耦合器尾纤连接的光纤切割角（°），以及探测器尾纤与耦合器尾纤连接的光纤切割角（°）；保偏光纤熔接机测试光纤环尾纤与Y波导尾纤连接的光纤切割角（°）、熔接损耗（dB）、消光比（dB）以及对轴角度（°）；光功率计测试耦合器空头光功率（μW）；温度测试设备测量-80℃到+80℃范围内的光纤陀螺测试实验的工作温度；上述测试结果形成光纤陀螺光路加工多元关键质量数据；
光纤陀螺性能综合测试子系统（2）由光纤陀螺输出测试设备及输出电压测试设备组成；光纤陀螺输出测试设备测量光纤陀螺的零偏指标（°/h）、零偏稳定性指标（°/h）、启动时间指标（s）；输出电压测试设备测量光纤陀螺工作时探测器输出电压（V）、注入电压（V）、制冷电压（V）；上述测试结果形成光纤陀螺性能评估质量数据；
光路加工质量数据采集子系统（3）通过串口通信模式和网络接口通信模式，采集单模光纤熔接机、保偏光纤熔接机、光功率计、温度测试设备、陀螺输出测试设备、输出电压测试设备中产生的各类数据，并将数据保存在系统内部的数据库中，不断积累形成光纤陀螺光路加工多元关键历史质量数据集，及其对应的光纤陀螺性能评估历史质量数据集，上述数据积累过程中需要保证光纤陀螺光路加工多元关键历史质量数据集所对应的各光纤陀螺性能评估历史质量数据中“合格品”与“不合格品”的数据约各占一半，所述“合格品”是指高于用户提出的光纤陀螺精度要求的光纤陀螺产品，“不合格品”是指低于用户提出的光纤陀螺精度要求的光纤陀螺产品；
光路加工质量数据误差分析与修正子系统（4），根据光路加工质量数据采集子系统（3）内部数据库中的光纤陀螺光路加工多元关键历史质量数据集及其对应的光纤陀螺性能评估历史质量数据集，首先采用缺失数据分析方法中的多重插补技术对原始采集到的光纤陀螺光路加工多元关键历史质量数据集与光纤陀螺性能评估历史质量数据集的样本量进行扩充，扩充的数据量不超过原始数据量的10%；其次利用上述数据实现对支持向量机（Support Vector Machine,SVM）分类器的训练，以形成具有分类预测精度大于90%以上的SVM分类器工具；再次对光路加工质量数据采集子系统（3）中输入的新加工的光纤陀螺光路加工多元关键质量数据采用上述训练好的SVM分类器对光纤陀螺最终性能进行预测，形成如前文所述的对光纤陀螺产品的“合格品”与“不合格品”的二分类；对于SVM分类器预测加工质量为“不合格品”的光纤陀螺产品，光路加工质量数据误差分析与修正子系统（4）将训练好的SVM分类器与蒙特卡罗方法（Monte Carlo Method,MCM）组成闭环迭代计算的方式，根据以往合格产品的光纤陀螺光路加工多元关键历史质量数据集分布规律，采用MCM随机生成新的光纤陀螺光路加工多元关键质量数据，再将该新生成的多元参数通过训练好的SVM分类器重新进行预测计算，通过重复上述迭代过程直至SVM分类器的预测结果为“合格品”时终止计算，最终实现对新加工光纤陀螺产品采集的光纤陀螺光路加工多元关键质量数据误差修正量的评估与计算；
结果输出与展示子系统（5）在数据显示终端的计算机中将光纤陀螺光路加工过程原始质量数据、分析计算过程，以及所计算出的误差修正后结果，采用可视化图表的形式进行显示与展示。
如图3所示，一种光纤陀螺光路加工误差测试修正方法，其特征在于实现步骤如下：
（1）执行离线工作模式
在执行离线工作模式时，首先，光路加工质量数据采集子系统（3）获取光路加工过程质量数据测试子系统（1）中的光纤陀螺光路加工多元关键质量数据，包括单模光纤切割角、保偏光纤切割角、空头光功率、测试温度值；同时，也获取光纤陀螺性能综合测试子系统（2）中提供的光纤陀螺性能评估质量数据，包括光纤陀螺零偏指标、零偏稳定性指标、启动时间指标，光纤陀螺工作时探测器输出电压、注入电压、制冷电压；其次，光路加工质量数据采集子系统（3）将获取到的光纤陀螺光路加工多元关键质量数据及对应的光纤陀螺性能评估质量数据不断积累，形成光纤陀螺光路加工多元关键历史质量数据集及其对应的光纤陀螺性能评估历史质量数据集，上述数据积累过程中需要保证光纤陀螺光路加工多元关键历史质量数据集所对应的各光纤陀螺性能评估历史质量数据集中“合格品”与“不合格品”的数据约各占一半，所述“合格品”是指高于用户提出的光纤陀螺精度要求的光纤陀螺产品，“不合格品”是指低于用户提出的光纤陀螺精度要求的光纤陀螺产品；当数据集积累到大于200个数据时，即“合格品”与“不合格品”样本各约100个左右时，光路加工质量数据误差分析与修正子系统（4）先采用缺失数据分析方法中的多重插补技术对原始采集到的多元质量数据的样本量进行扩充，扩充量不超过原始数据的10%，再采用模式识别理论中的SVM分类器技术，利用所积累的光纤陀螺光路加工多元关键历史质量数据集及其对应的光纤陀螺性能评估历史质量数据集对分类器进行训练，以形成具有分类预测精度大于90%以上的SVM分类器工具；
（2）执行在线工作模式
在执行在线工作模式时，首先，光路加工质量数据采集子系统（3）对新加工的光纤陀螺产品采集光路加工过程质量数据测试子系统（1）所提供的新的光纤陀螺光路加工多元关键质量数据，包括单模光纤熔接机测试的Y波导单端尾纤与耦合器尾纤连接的光纤切割角、光源尾纤与耦合器尾纤连接的光纤切割角，探测器尾纤与耦合器尾纤连接的光纤切割角，保偏光纤熔接机测试的光纤环尾纤与Y波导尾纤连接的光纤切割角、熔接损耗、消光比以及对轴角度；光功率计测试的耦合器空头光功率；温度测试设备测量的-80℃到+80℃范围内的光纤陀螺测试实验的工作温度；其次，光路加工质量数据误差分析与修正子系统（4）根据光路加工质量数据采集子系统（3）采集到的新的光纤陀螺光路加工多元关键质量数据，以及在离线工作模式下训练好的SVM分类器，进行新加工光纤陀螺产品性能的预测，得到如前文所述的光纤陀螺产品“合格品”与“不合格品”的二分类结果；最后，针对SVM分类器预测光纤陀螺性能为“不合格品”的光纤陀螺产品，光路加工质量数据误差分析与修正子系统（4）将SVM分类器与MCM组成闭环迭代计算的方式，通过对以往合格光纤陀螺产品光路加工多元关键历史质量数据集分布规律的分析，采用MCM随机生成新的光纤陀螺光路加工多元关键质量数据，再将该新生成的参数通过SVM分类器重新进行预测，通过重复上述迭代过程直至SVM分类器的预测结果为“合格品”时终止计算，最终实现对新加工光纤陀螺产品采集的光路加工多元关键质量数据误差修正量的计算。
本发明与现有技术相比有益效果为：
（1）本发明充分利用了光纤陀螺光路加工过程中所涉及的关键设备，采用集成化的设计思想与自动化的测试手段，将复杂光电子产品生产过程中的关键质量数据进行了有效的采集与管理，为后续产品的质量控制、质量复查、质量归零提供了便捷手段，节省了大量的人力与物力。
（2）本发明直接利用光纤陀螺光路加工过程中采集到的光路加工多元关键历史质量数据集及其对应的光纤陀螺性能评估历史质量数据集快速的实现预测、评估及修正新加工光纤陀螺产品光路加工多元关键质量数据误差的目的，有效提高了光纤陀螺产品光路加工的质量与可靠性。
（3）本发明可以有效提高光纤陀螺光路的一次合格率，降低元器件损耗的费用，节省光纤陀螺的生产与加工成本。
附图说明
图1为本发明中所测试的一种闭环型光纤陀螺光路的组成框图；
图2为本发明系统的组成框图；
图3为本发明中一种光纤陀螺光路误差修正方法的实现流程图。
具体实施方式
如图1中所示，以一种干涉型光纤陀螺仪光路生产加工为例，本发明设计了一种光纤陀螺光路加工多元关键质量数据加工误差测试与修正系统及方法。图1中，光纤陀螺的主要光路器件包括光源、探测器、耦合器、Y波导、光纤环；在进行光纤陀螺光路器件的加工与装配时，需要将上述器件进行光纤熔接操作及空头光功率的测试操作等，这就产生了光纤切割角、对轴角度、熔接损耗、消光比、空头光功率等的光纤陀螺光路加工多元关键质量数据。
如图3所示，本发明方法具体实现如下：
（1）进行离线工作模式的下光纤陀螺光路加工多元关键质量数据及光纤陀螺性能评估质量数据的采集。
将单模光纤熔接机、保偏光纤熔接机、光功率计、温度测试设备、陀螺输出测试设备，及陀螺输出电压测试设备采用串口通信或网络接口通信的方式，对各设备输出的光纤陀螺光路加工多元关键质量数据与光纤陀螺性能评估质量数据进行采集与存储。其中，单模光纤熔接机测试Y波导单端尾纤与耦合器尾纤连接的光纤切割角、光源尾纤与耦合器尾纤连接的光纤切割角，以及探测器尾纤与耦合器尾纤连接的光纤切割角；保偏光纤熔接机测试光纤环尾纤与Y波导尾纤连接的光纤切割角、熔接损耗、消光比以及对轴角度；光功率计测试耦合器空头光功率；温度测试设备测量-80℃到+80℃范围内的光纤陀螺测试实验的工作温度；陀螺输出测试设备测量陀螺的零偏指标、零偏稳定性指标、启动时间指标；输出电压测试设备测量光纤陀螺工作时探测器的输出电压、注入电压、制冷电压。
（2）根据步骤（1）中采集到的各类数据，不断积累，形成光纤陀螺光路加工多元关键历史质量数据集，及其对应的光纤陀螺性能评估历史质量数据集，利用上述数据集进行离线工作模式下SVM分类器的训练。
a、数据的采集。如图2中所示，利用光路加工过程质量数据测试子系统1、光纤陀螺性能综合测试子系统2，以及光路加工质量数据采集子系统3积累至少N（N>200）个以上的光纤陀螺光路加工多元关键历史质量数据集及其对应的光纤陀螺性能评估历史质量数据集的历史测试数据。各子系统采集的数据包括：单模光纤熔接机测试Y波导单端尾纤与耦合器尾纤连接的光纤切割角D1={d1i|i=1,2,3,…,N}、光源尾纤与耦合器尾纤连接的光纤切割角D2={d2i|i=1,2,3,…,N}，以及探测器尾纤与耦合器尾纤连接的光纤切割角D3={d3i|i=1,2,3,…,N}；保偏光纤熔接机测试光纤环尾纤与Y波导尾纤连接的光纤切割角D4={d4i|i=1,2,3,…,N}、熔接损耗D5={d5i|i=1,2,3,…,N}、消光比D6={d6i|i=1,2,3,…,N}以及对轴角度D7={d7i|i=1,2,3,…,N}；光功率计测试耦合器空头光功率D8={d8i|i=1,2,3,…,N}；温度测试设备测量光纤陀螺当前测试工作温度D9={d9i|i=1,2,3,…,N}；陀螺输出测试设备测量陀螺的零偏指标S1={s1i|i=1,2,3,…,N}、零偏稳定性指标S2={s2i|i=1,2,3,…,N}、启动时间指标S3={s3i|i=1,2,3,…,N}；输出电压测试设备测量光纤陀螺工作时探测器输出电压指标S4={s4i|i=1,2,3,…,N}、注入电压指标S5={s5i|i=1,2,3,…,N}、制冷电压指标S6={s6i|i=1,2,3,…,N}。上述数据在积累的过程中需要保证光纤陀螺光路加工多元关键历史质量数据集所对应的各光纤陀螺性能评估历史质量数据集中“合格品”与“不合格品”的数据约各占一半，所述“合格品”是指高于用户提出的光纤陀螺精度要求的光纤陀螺产品，“不合格品”是指低于用户提出的光纤陀螺精度要求的光纤陀螺产品。
b、数据的组织。在光路加工质量数据采集子系统3中，对于所累积的光纤陀螺光路加工多元关键历史质量数据集K={D1 D2 D3 D4 D5D6}={ki|i=1,2,3,…,N}={(d1i d2i d3i d4i d5i d6i d7i d8i d9i)|i=1,2,3,…,N}以及对应的光纤陀螺性能评估历史质量数据集S1、S2、S3、S4、S5、S6，根据分类器的训练原理，分别将数据集K与S1、S2、S3、S4、S5、S6组成有监督训练的训练样本集Q1={(ki s1i)|i=1,2,3,…,N}、Q2={(ki s2i)|i=1,2,3,…,N}、Q3={(ki s3i)|i=1,2,3,…,N}、Q4={(ki s4i)|i=1,2,3,…,N}、Q5={(ki s5i)|i=1,2,3,…,N}、Q6={(ki s6i)|i=1,2,3,…,N}，并将数据送入在光路加工质量数据误差分析与修正子系统4中。
c、样本量的扩充及分类器的训练。首先，进行数据样本量的扩充：对各原始数据集采用缺失数据中多重插补技术进行样本量的扩充，即将原始数据集的样本量由N个扩充至M个，其中M-N≤N×0.1。不妨设新生成的训练数据分别为：D1′={d1i′|i=1,2,3,…,M}、D2′={d2i′|i=1,2,3,…,M}、D3′={d3i′|i=1,2,3,…,M}、D4′={d4i′|i=1,2,3,…,M}、D5′={d5i′|i=1,2,3,…,M}、D6′={d6i′|i=1,2,3,…,M}、D7′={d7i′|i=1,2,3,…,M}、D8′={d8i′|i=1,2,3,…,M}、D9′={d9i′|i=1,2,3,…,M}、S1′={s1i′|i=1,2,3,…,M}、S2′={s2i′|i=1,2,3,…,M}、S3′={s3i′|i=1,2,3,…,M}、S4′={s4i′|i=1,2,3,…,M}、S5′={s5i′|i=1,2,3,…,M}、S6′={s6i′|i=1,2,3,…,M}。其次，重新进行各数据集的组织。将扩充后的数据集K′={D1′ D2′ D3′ D4′ D5′D6′}={ki′|i=1,2,3,…,M}={(d1i′ d2i′ d3i′ d4i′ d5i′ d6i′ d7i′ d8i′ d9i′)|i=1,2,3,…,M}与S1′、S2′、S3′、S4′、S5′、S6′组成有监督的训练样本集：Q1′={(ki′s1i′)|i=1,2,3,…,M}、Q2′={(ki′s2i′)|i=1,2,3,…,M}、Q3′={(ki′s3i′)|i=1,2,3,…,M}、Q4′={(ki′s4i′)|i=1,2,3,…,M}、Q5′={(ki′s5i′)|i=1,2,3,…,M}、Q6′={(ki′s6i′)|i=1,2,3,…,M}。不难看出，上述数据集之间存在下述关系：Q1∈Q1′，Q2∈Q2′，Q3∈Q3′，Q4∈Q4′，Q5∈Q5′，Q6∈Q6′。最后，利用上述新生成的训练数据Q1′、Q2′、Q3′、Q4′、Q5′、Q6′，采用SVM分类器训练技术分别对上述分类问题进行训练直至分类器的分类预测精度大于90%。
（3）进行离线工作模式下结果的输出与展示。
将上述过程产生的各类数据及计算结果送入到结果输出与展示子系统5中，在终端计算机上采用可视化图表的方式进行各类数据与结果的显示与展示。
（4）对于新加工的光纤陀螺光路产品，进行在线工作模式下的光纤陀螺光路加工多元关键质量数据的测试与采集。
对于新加工的光纤陀螺产品，光路加工质量数据采集子系统3采集光路加工过程质量数据测试子系统1所提供的新产品的光纤陀螺光路加工多元关键质量数据。包括：单模光纤熔接机测试Y波导单端尾纤与耦合器尾纤连接的光纤切割角c1、光源尾纤与耦合器尾纤连接的光纤切割角c2，以及探测器尾纤与耦合器尾纤连接的光纤切割角c3；保偏光纤熔接机测试光纤环尾纤与Y波导尾纤连接的光纤切割角c4、熔接损耗c5、消光比c6以及对轴角度c7；光功率计测试耦合器空头光功率c8；温度测试设备测量光纤陀螺当前测试工作温度c9。
（5）对于新加工的光纤陀螺产品，进行在线工作模式下的光纤陀螺性能质量的预测。
光路加工质量数据采集子系统3将上述光纤陀螺光路加工多元关键质量数据c1、c2、c3、c4、c5、c6、c7、c8、c9送入到光路加工质量数据误差分析与修正子系统4中，利用该系统中已训练好的SVM分类器进行光纤陀螺性能评估质量数据中的零偏r1、零偏稳定性r2、启动时间r3、探测器输出电流电压r4、注入电压r5、制冷电压r6质量等级的预测，进而可知新加工光路产品的关键质量参数c1、c2、c3、c4、c5、c6、c7、c8、c9是否合格。如果评估预测结果为“合格品”，则终止计算；否则，进入下一步的计算。
（6）对于新加工的光纤陀螺产品，如预测产品的质量等级为“不合格品”，则进行在线工作模式下光纤陀螺光路加工多元关键质量数据的误差调节计算。
如果SVM输出的结果判定陀螺产品属于“不合格品”，则光路加工质量数据误差分析与修正子系统4根据光纤陀螺光路加工多元关键历史质量数据集中各数据的分布规律，采用蒙特卡罗方法，在输入数据c1、c2、c3、c4、c5、c6、c7、c8、c9的基础上分别随机生成新的光纤陀螺光路加工多元关键质量数据的输入数据c1′、c2′、c3′、c4′、c5′、c6′、c7′、c8′、c9′，并将该新生成的数据重新送入到SVM分类器中进行估计预测计算。上述过程将反复迭代进行直至SVM分类器预测的结果为“合格品”时终止计算。最终，通过计算原始输入数据与新随机生成数据之间的偏差o1=c1-c1′、o2=c2-c2′、o3=c3-c3′、o4=c4-c4′、o5=c5-c5′、o6=c6-c6′、o7=c7-c7′、o8=c8-c8′、o9=c9-c9′，则各偏差o1、o2、o3、o4、o5、o6、o7、o8、o9即为光纤陀螺光路加工多元关键质量数据误差修正的结果。
（7）进行在线工作模式下的结果输出与展示。
将上述计算过程及各阶段计算结果输入到结果输出与展示子系统5中，并在终端输出计算机上采用可视化图表的方式进行结果的显示与展示。
本发明未详细说明部分属本领域技术人员公知常识。

Claims (2)

1.一种光纤陀螺光路加工误差测试修正系统，其特征在于：所述的系统包括光路加工过程质量数据测试子系统（1）、光纤陀螺性能综合测试子系统（2）、光路加工质量数据采集子系统（3）、光路加工质量数据误差分析与修正子系统（4），以及结果输出与展示子系统（5），其中：
光路加工过程质量数据测试子系统（1）由单模光纤熔接机、保偏光纤熔接机、光功率计、温度测试设备组成；所述设备中，单模光纤熔接机测试Y波导单端尾纤与耦合器尾纤连接的光纤切割角、光源尾纤与耦合器尾纤连接的光纤切割角，以及探测器尾纤与耦合器尾纤连接的光纤切割角；保偏光纤熔接机测试光纤环尾纤与Y波导尾纤连接的光纤切割角、熔接损耗、消光比以及对轴角度；光功率计测试耦合器空头光功率；温度测试设备测量-80℃到+80℃范围内的光纤陀螺测试实验的工作温度；上述测试结果形成光纤陀螺光路加工多元关键质量数据；
光纤陀螺性能综合测试子系统（2）由光纤陀螺输出测试设备及输出电压测试设备组成；光纤陀螺输出测试设备测量光纤陀螺的零偏指标、零偏稳定性指标、启动时间指标；输出电压测试设备测量光纤陀螺工作时探测器输出电压、注入电压、制冷电压；上述测试结果形成光纤陀螺性能评估质量数据；
光路加工质量数据采集子系统（3）通过串口通信模式和网络接口通信模式，采集单模光纤熔接机、保偏光纤熔接机、光功率计、温度测试设备、陀螺输出测试设备、输出电压测试设备中产生的各类数据，并将数据保存在系统内部的数据库中，不断积累形成光纤陀螺光路加工多元关键历史质量数据集，及其对应的光纤陀螺性能评估历史质量数据集，上述数据积累过程中需要保证光纤陀螺光路加工多元关键历史质量数据集所对应的各光纤陀螺性能评估历史质量数据集中“合格品”与“不合格品”的数据约各占一半，所述“合格品”是指高于用户提出的光纤陀螺精度要求的光纤陀螺产品，“不合格品”是指低于用户提出的光纤陀螺精度要求的光纤陀螺产品；
光路加工质量数据误差分析与修正子系统（4），根据光路加工质量数据采集子系统（3）内部数据库中保存的光纤陀螺光路加工多元关键历史质量数据集及其对应的光纤陀螺性能评估历史质量数据集，首先采用缺失数据分析方法中的多重插补技术对原始采集到的光纤陀螺光路加工多元关键历史质量数据集与光纤陀螺性能评估历史质量数据集的样本量进行扩充，扩充的数据量不超过原始数据量的10%；其次利用上述数据集实现对支持向量机（Support Vector Machine,SVM）分类器的训练，以形成具有分类预测精度大于90%以上的SVM分类器工具；再次对光路加工质量数据采集子系统（3）中输入的新加工的光纤陀螺光路加工多元关键质量数据采用上述训练好的SVM分类器对光纤陀螺的最终性能进行预测，形成如前文所述的对光纤陀螺产品“合格品”与“不合格品”的二分类；对于SVM分类器预测加工质量为“不合格品”的光纤陀螺产品，光路加工质量数据误差分析与修正子系统（4）将训练好的SVM分类器与蒙特卡罗方法（Monte Carlo Method,MCM）组成闭环迭代的计算方式，根据以往合格产品的光纤陀螺光路加工多元关键历史质量数据集分布规律，采用MCM随机生成新的光纤陀螺光路加工多元关键质量数据，再将该新生成的多元数据通过训练好的SVM分类器重新进行预测计算，通过重复上述迭代过程直至SVM分类器的预测结果为“合格品”时终止计算，最终实现对新加工光纤陀螺产品采集的光纤陀螺光路加工多元关键质量数据误差修正量的评估与计算；
结果输出与展示子系统（5）在数据显示终端的计算机中将光纤陀螺光路加工过程原始质量数据、分析计算过程，以及所计算出的误差修正结果，采用可视化图表的形式进行显示与展示。
2.一种光纤陀螺光路加工误差测试修正方法，其特征在于实现步骤如下：
（1）执行离线工作模式
在执行离线工作模式时，首先，光路加工质量数据采集子系统（3）获取光路加工过程质量数据测试子系统（1）中的光纤陀螺光路加工多元关键质量数据，包括单模光纤切割角、保偏光纤切割角、空头光功率、测试温度值；同时，也获取光纤陀螺性能综合测试子系统（2）中提供的光纤陀螺性能评估质量数据，包括光纤陀螺零偏指标、零偏稳定性指标、启动时间指标，光纤陀螺工作时探测器输出电压、注入电压、制冷电压；其次，光路加工质量数据采集子系统（3）将获取到的光纤陀螺光路加工多元关键质量数据及对应的光纤陀螺性能评估质量数据不断积累，形成光纤陀螺光路加工多元关键历史质量数据集及其对应的光纤陀螺性能评估历史质量数据集，上述数据积累过程中需要保证光纤陀螺光路加工多元关键历史质量数据集所对应的各光纤陀螺性能评估历史质量数据集中“合格品”与“不合格品”的数据约各占一半，所述“合格品”是指高于用户提出的光纤陀螺精度要求的光纤陀螺产品，“不合格品”是指低于用户提出的光纤陀螺精度要求的光纤陀螺产品；当数据集积累到大于200个数据时，即“合格品”与“不合格品”样本各约100个左右时，光路加工质量数据误差分析与修正子系统（4）先采用缺失数据分析方法中的多重插补技术对原始采集到的多元质量数据的样本量进行扩充，扩充量不超过原始数据的10%，再采用模式识别理论中的SVM分类器技术，利用所积累的光纤陀螺光路加工多元关键历史质量数据集及其对应的光纤陀螺性能评估历史质量数据集对分类器进行训练，以形成具有分类预测精度大于90%以上的SVM分类器工具；
（2）执行在线工作模式
在执行在线工作模式时，首先，光路加工质量数据采集子系统（3）对新加工的光纤陀螺产品采集光路加工过程质量数据测试子系统（1）所提供的新的光纤陀螺光路加工多元关键质量数据，包括单模光纤熔接机测试的Y波导单端尾纤与耦合器尾纤连接的光纤切割角、光源尾纤与耦合器尾纤连接的光纤切割角，探测器尾纤与耦合器尾纤连接的光纤切割角，保偏光纤熔接机测试的光纤环尾纤与Y波导尾纤连接的光纤切割角、熔接损耗、消光比以及对轴角度；光功率计测试的耦合器空头光功率；温度测试设备测量的-80℃到+80℃范围内的光纤陀螺测试实验的工作温度；其次，光路加工质量数据误差分析与修正子系统（4）根据光路加工质量数据采集子系统（3）采集到的新的光纤陀螺光路加工多元关键质量数据，以及在离线工作模式下训练好的SVM分类器，进行新加工光纤陀螺产品性能的预测，得到如前文所述的光纤陀螺产品“合格品”与“不合格品”的二分类结果；最后，针对SVM分类器预测光纤陀螺性能为“不合格品”的光纤陀螺产品，光路加工质量数据误差分析与修正子系统（4）将SVM分类器与MCM组成闭环迭代计算的方式，通过对以往合格光纤陀螺产品光路加工多元关键历史质量数据集分布规律的分析，采用MCM随机生成新的光纤陀螺光路加工多元关键质量数据，再将该新生成的数据通过SVM分类器重新进行预测，通过重复上述迭代过程直至SVM分类器的预测结果为“合格品”时终止计算，最终实现对新加工光纤陀螺产品采集的光路加工多元关键质量数据误差修正量的计算。
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