捷联陀螺动态误差双轴速率输入优化实验估计

本文提出利用双轴速率输入方法来估计捷联陀螺动态误差模型参数的方法,目的在于进行优化实验估计,以获得具有优良性指标的参数估计。按照D-最优实验设计,可在所取得的与参数有关的有限信息的基础上,以最优精度做出参数估计。     

坐标点分布对三维坐标变换参数估计不确定度的影响（英文）

相机坐标系和目标坐标系中公共特征点的测量精度和相对几何分布对参数估计具有重要影响,直接影响视觉导航精度。由于坐标点的测量精度依赖于测量系统的精度,而公共点的分布选取更容易调整,因此仅讨论公共特征点相对几何分布对平移旋转参数估计精度的影响。首先,采用非线性模型和加权整体最小二乘算法求解变换参数,并采用蒙特卡罗方法归纳总结了不同的特征点分布对参数估计精度的影响。同时,为了工程化应用,将坐标点分布的分散度进行量化作为其权重,提出一种重构协因数矩阵的方法。最后,基于实际测量数据的对比试验表明,在没有先验知识的情况下,所提出的方法可以改善参数的估计精度,即变换参数的后验标准差至少减小6.7%。     

UKF在惯导平台误差系数辨识离心机测试中的应用

针对惯导平台误差系数辨识的离心机测试,利用直接法建立了误差系数辨识的非线性模型,并结合实际系统模型的特点对标准UKF算法进行了简化和改进.改进后的UKF结构简单,与标准UKF具有同样的滤波精度,并且减小了计算量,提高了计算效率.然后利用扩展Kalman滤波(EKF)算法和改进的UKF算法对惯导平台误差系数辨识离心机测试进行仿真.结果表明,与EKF算法相比,改进的UKF算法能提高惯导平台误差系数的辨识精度,并且更容易实现.     

基于ASYM的激光陀螺捷联惯性系统温度误差模型辨识

为减小温度对导航精度的影响,实现系统级的温度补偿,在实验中采用静态条件下的标定方法;基于激光陀螺捷联惯性系统的误差模型方程,用广义逆算法顺利分离求得陀螺各零偏及标度因数值;根据以往温度误差模型的结构特点,运用渐近辨识方法(ASYM)中的最终输出误差准则(FOE)对温度误差模型中非线性部分的阶次进行准确的计算,确定了合理的温度误差模型结构。为了解决用最小二乘法辨识模型结构的系数时,信息矩阵求逆容易溢出的问题,采用了自适应的岭估计算法确定陀螺零偏温度误差模型的系数,实现了系统级的温度误差建模。所得到的温度误差模型补偿效果比定阶前明显提高。     

基于自适应参数估计的三轴磁传感器实时校正方法

针对传统基于椭球模型三轴磁传感器无法实时校正的问题,设计了基于自适应参数估计的三轴磁传感器实时校正方法,通过对参数的实时估计与处理,实现了三轴磁传感器误差的校正。首先,对三轴磁传感器全误差模型进行分析与处理,建立了基于模值的参数估计方程;其次,详细分析了参数模型的噪声特性,针对非高斯状态相关噪声,提出了采用自适应参数估计方法;最后,设计仿真与实验分析,完成三轴磁传感器误差校正。实验结果表明,所提出的算法可以实现误差参数的实时校正,提升了磁传感器误差校正的自主性。同时,基于自适应参数估计方法,使得校正结果模值标准差相较于传统方法减小了3倍。     

基于改进无迹卡尔曼滤波器算法的滞回模型参数识别研究

地震产生的周期荷载作用下,钢混桥墩结构表现出滞回行为。为描述滞回行为,研究者提出各类滞回模型,其中BWBN(Bouc-Wen-Baber-Noori)模型可以描述结构滞回行为的强度退化、刚度退化和捏拢效应等典型特征。此外,无迹卡尔曼滤波器UKF(unscented Kalman filter)算法是识别BWBN模型参数的高效方法,但当参数初始值与真实值的偏差过大及缺乏对系统的整体估计时,UKF算法识别过程受到局限。本文改进生成样本点规则,提出改进UKF算法。数值模拟结果表明,在无噪声条件下,改进UKF算法识别得到的参数估计值与准确值的误差平均为1.51%,最大误差为4%;在2%均方根RMS(root mean square)高斯白噪声条件下,误差平均为5.43%,最大误差为18%;在5%RMS高斯白噪声条件下,误差平均为8.9%,最大误差为26%和22%。改进UKF算法识别非线性滞回系统状态估计和BWBN模型参数更加准确和稳定。     

时域模态参数识别的直接特征系统实现算法

本文提出了一种新的结构模态参数识别算法,称为直接特征系统实现算法(DERA)。直接采用时域多输入多输出数据构成线性时不变离散系统的最小实现,并利用系统矩阵的特征值和特征向量求取模态参数。输入输出数据的直接应用避免了利用脉冲响应函数作原始数据的ERA、PRCE等算法的一些局限。奇异值分解技术的引入使系统的定阶和实现更方便,并具有了更良好的数值稳定性。为验证算法,构造了一个五自由度的弹簧质量系统进行数值模拟。良好的数值结果证明了本算法的有效性,并表明本算法对密集模态仍有较高的识别精度。     

光纤陀螺基于本征模态函数筛选的阈值滤波算法

为降低光纤陀螺随机噪声,提高其测量精度,利用周期图法辨识光纤陀螺的随机噪声特征参数,针对其噪声特征,提出了基于本征模态函数筛选的微分经验模态分解阈值滤波算法。以本征模态函数和原始信号二者的概率密度函数的空间距离为判别依据,对所有本征模态函数进行筛选,根据已估计的噪声参数计算阈值大小,采用时间序列阈值的方法对筛选出的本征模态函数进行处理。仿真和实验结果表明,该滤波算法能够在跟踪光纤陀螺信号变化的同时,使其零偏不稳定性下降90.35%,角随机游走下降93.75%,对随机噪声有较好的抑制能力。     

激光陀螺惯性测量单元系统级标定方法

传统的分立标定方法必须依靠高精度的转台提供姿态基准,不满足带减振器的惯性测量单元(IMU)和现场标定需求.首先建立了附加约束条件的陀螺和加速度计安装坐标系数学模型,根据陀螺和加速度计的输出误差方程,从惯性导航基本误差方程出发推导了惯性测量单元的系统级误差参数标定Kalman滤波模型,该模型包含了陀螺和加速度计零偏、比例因子、安装误差在内共21维标定误差状态变量,且仅以速度解算误差为观测量.依据所建立的模型和设计的标定路径对此系统级标定方法进行了仿真,仿真结果表明,陀螺和加速度计零偏估计精度分别优于0.005°/h和0.005 mg,安装误差估计精度优于1″,比例因子误差优于1ppm,满足高精度惯导系统的标定需求.     

一种制导炸弹MINS／GPS导航系统误差分析与分配

研究了对准误差和惯性敏感器主要误差对制导炸弹捷联惯导位置误差的影响,并从捷联惯导位置导航精度要求反推出对准误差和微机械惯性敏感器工具误差的分配原则和方法.分析了微机械陀螺和微机械加速度计的误差模型,并说明在短时间工作过程中均可简化为零偏叠加随机噪声.捷联惯导系统误差模型研究和弹道仿真表明,水平姿态对准误差和惯性敏感器零偏是制导炸弹惯导误差的主要误差源,用GPS辅助的组合导航可对所有主要误差源的误差进行估计并补偿.根据理论分析和仿真结果,以及误差源的误差和系统导航位置误差存在的正比关系,分析了MINS/GPS制导炸弹捷联导航的误差分配原则和方法,并给出了误差分配样例.     

地面颤振试验系统气动插值点优化配置方法研究

地面颤振试验(ground flutter test, GFT)系统采用少量激振器模拟连续分布气动力，为实现气动插值点的缩聚，推导了地面颤振试验系统的控制方程，对比了GFT系统和原颤振系统控制方程在广义力项区别，定义了激/测振点位置优化的目标函数；为了提高插值精度，充分利用结构振动已知信息，提出了虚拟激/测振点技术；采用分群粒子群算法兼顾局部寻优和全局寻优，搭建优化流程，对插值点进行优化配置。基于平板机翼开展了GFT系统激/测振点位置优化计算，构建了地面集中气动力并进行了颤振特性测试试验。试验结果表明，本研究提出的方法精度较高，满足地面颤振试验的需求。     

基于Kriging模型和改进MCMC算法的随机有限元模型修正

针对待修正参数维数较高时,标准马尔可夫链蒙特卡罗MCMC (Markov Chain Monte Carlo)算法不易收敛、拒绝率高的问题,提出了基于Kriging模型和在MCMC中融合花朵授粉算法的修正方法.首先,以待修正参数作为输入,以应变模态作为输出,建立Kriging模型,通过蝙蝠算法确定Kriging模型的相关系数;然后,采用最大熵的贝叶斯方法估计参数的后验概率密度函数,将花朵授粉算法融入MH (M etropolis-Hasting)抽样算法,提高局部寻优和全局寻优能力;最后,通过三自由度弹簧-质量系统和三维桁架结构的数值算例验证所提模型修正方法,修正后参数相对误差均低于0.86％.结果 表明,所提方法修正后较高维参数的马尔可夫链能够快速收敛且样本接受率也有所提高,该方法也对随机噪声具有一定的鲁棒性.     

静电加速度计标度因数和零偏误差标定

为了确保静电加速度计长期在轨工作,结合非线性Batch估计算法,研究了静电加速度计标度因数和零偏误差标定。首先,充分考虑静电加速度计量测过程中可能出现的各种误差源并进行分析,建立了静电加速度计在动态设计良好并进入稳态后,卫星姿态稳定度优于0.01°/s,卫星质心保持精度优于2mm的情况下的量测模型。然后,将高精度地球引力场模型和静电加速度计量测数据代入非线性Batch估计算法的的动力学方程中,将GPS量测数据代入非线性Batch估计算法的量测方程中,建立了静电加速度计标定因数和零偏误差标定模型。最后,通过数学仿真验证了该方法的可行性,其标定精度可达到0.2%,具有一定工程应用参考价值。     

基于改进交互多模型概率数据关联的机动目标跟踪（英文）

为了提高杂波条件下的空中机动目标跟踪精度,提出了一个改进的交互多模型概率数据关联算法。该算法将交互多模型、去偏转换测量和概率数据关联算法相结合,利用交互多模型算法模型集合间不同模型的相互切换来估计跟踪目标的状态;利用去偏转换测量算法对转换测量误差进行去偏补偿,从而减小观测数据坐标变换引起的误差;利用概率数据关联算法处理数据关联和测量的不确定性。通过将本文的算法和基于扩展卡尔曼滤波的概率数据关联算法进行对比分析和验证,实验结果表明本文提出的算法可以提高机动目标的跟踪精度,且跟踪精度相对基于扩展卡尔曼滤波的概率数据关联算法减少26.38%的位置误差。     

运动副摩擦参数的识别方法研究

采用粘性 库仑摩擦模型建立了单自由度回转机械系统运动微分方程,分别从时域和频域角度提出了两种识别运动副摩擦参数的方法。仿真结果表明,两种方法在较高信噪比下均能有效地辨识出库仑摩擦和粘性摩擦参数,其中频域法比时域法具有更高的参数估计精度。对电机驱动的单自由度转动机械系统实验装置的运动副建立了相应的摩擦模型,实验结果表明:在不同试验条件下两种方法计算得到的库仑和粘性摩擦参数具有较好重复性,从而验证了本文参数辨识方法的正确性。     

基于多模型联合滤波的MIMU/GPS组合导航方法

针对单一噪声假设和单一模型假设对组合导航精度的不利影响,提出了基于多模型联合滤波的MIMU/GPS组合导航方法。首先,用分布集合的概念进行误差建模,实现了随机噪声和有界噪声的融合建模;而后,推导了多椭球加权Minkowski和的外定界椭球的运算过程,并给出参数优化方法,从而实现了随机/有界双重不确定条件下的多模型交互,得到了交互多模型联合滤波算法的具体迭代过程;最后,将提出的方法用于MIMU/GPS组合导航。试验结果表明,交互多模型联合滤波算法可以将导航位置误差由最大超过10 m降低到1.5 m以下,导航精度显著优于单模型滤波方法,同时也优于标准交互多模型算法。特别是,由于交互多模型联合滤波算法充分利用了两种不同性质的噪声,既可以避免单一噪声假设导致的导航性能下降,又可以保证边界估计,对于后续的控制制导具有重要意义。     

黏性阻尼系统时域响应灵敏度及其一致性研究

时域响应灵敏度分析是时域梯度优化算法的基础. 灵敏度分析通常只涉及对设计变量的微分运算, 但时域响应灵敏度问题还涉及时间域的离散化. 因此, 微分和离散的先后顺序可能对时域响应灵敏度结果产生影响. 针对黏性阻尼系统时域响应灵敏度求解问题, 基于改进精细积分方法, 分别推导了先微分后离散和先离散后微分两种伴随变量方法. 其中, 先微分后离散法首先对由伴随变量构造的增广函数微分, 再利用改进精细积分方法在各离散时间点求解时域响应灵敏度; 而先离散后微分方法则首先在各离散时间点引入残值方程构造增广函数, 再对各增广函数进行微分以求解时域响应灵敏度. 通过数值算例验证了所提出方法的有效性和准确性, 并与传统基于Newmark的方法进行比较. 结果表明, 积分方案、数值离散误差以及离散和微分的先后顺序共同影响灵敏度的一致性误差. 综合考虑精度、效率和一致性问题, 基于改进精细积分的先微分后离散伴随变量法表现更优, 最适合应用于黏性阻尼系统时域梯度优化算法.      

星光折射辅助惯性/天文紧组合高精度导航方法

为了解决传统惯性/天文(SINS/CNS)组合导航无法在线精确估计加速度计零偏而导致SINS导航误差发散的难题,提出了一种动力学模型约束改进的捷联惯性星光折射组合导航方法。直接利用星敏感器观测的原始恒星像点坐标信息与约束改进的SINS导航动力学方程构建SINS/CNS紧组合模型,通过推导加速度计虚拟观测方程和适用于空天跨域飞行器导航的星光折射测量方程,采用扩展卡尔曼滤波方法,实现了对加速度计零偏和陀螺零偏在线估计。典型弹道仿真结果表明,在不增添额外传感器的条件下,相对于传统的基于姿态测量SINS/CNS组合,所提方法导航定位、定速和定姿精度分别提升了97.84%、98.61%和78.70%;相对于传统的基于星光折射SINS/CNS组合,定位、定速和定姿精度分别提升了28.09%、67.72%和79.10%。所提方法有效克服了传统方法精度恶化问题,显著提升了传统SINS/CNS组合导航精度。     

基于带通滤波器的惯性元件随机噪声逼真模拟方法

逼真模拟数据对于惯导算法研究与测试具有重要意义。针对传统惯性元件模拟方法存在误差较大、逼真性不足的问题,提出基于带通滤波器的惯性元件随机噪声逼真模拟方法。在驱动白噪声生成宽带角度/角速率随机游走、零偏不稳定性噪声基础上,根据各随机噪声频率分布特点,应用带通滤波器抑制带宽外噪声相互影响,然后再将各类随机噪声合成惯性元件主要随机噪声。以MEMS IMU型号ADIS16480为被模拟对象开展数值模拟实验,结果显示,相对于传统数值模拟方法,提出的方法不仅大幅度提高了零偏不稳定性噪声模拟精度,改善幅度达到50%,而且可实现三类主要随机噪声逼真模拟。     

基于迭代估计的三轴加速度计温度模型参数外场标定方法

为补偿加速度计标度因数和零偏的热漂移误差,设计了一种可估计内场恒温环境下参数变化量的加速度计温度参数模型,并提出了基于迭代估计的温度模型参数外场标定方法。该方法不依赖精密的惯性测量设备和温箱,仅在重力场内对加速度计进行连续多组位置观测,充分利用加速度计冷启动过程产生的热漂移误差进行模型参数辨识,解决了加速度计温度误差特性和启动温度点相关的问题。针对加速度计测量信号为高斯白噪声的特点,建立了关于温度模型参数矢量和多组位置倾斜矢量的非线性准则函数,提出了两步迭代估计方法实现两组参数矢量的分离估计。根据不同位置下三轴加速度计输出信号粗略提取倾斜矢量,解决了迭代估计算法的初值问题。重力场内通过优化分析加速度计温度模型参数对重力值的灵敏度,设计了6组位置观测编排。实验结果表明,温度误差补偿前的重力值测量最大误差为3.62×10-4g,而温度误差补偿后重力值测量误差小于1×10-5g;同时,温度误差补偿前系统3 h纯惯性导航最大定位误差为1186 m,而温度误差补偿后最大定位误差小于600 m,从而表明提出的外场标定方法的有效性。