一类适用于陀螺随机漂移预报的非线性模型

本文针对陀螺随机漂移的弱非线性和非平稳性,提出了一种多项式NAR模型及其辨识方法。对陀螺随机漂移测试数据的仿真表明,该模型能很好地用来预报陀螺随机漂移。     

光纤陀螺零偏稳定性的数据建模方法研究

光纤陀螺零偏稳定性是非系统性的随机变化漂移率,在惯性系统中不能用简单的方法加以补偿,因而其成为衡量光纤陀螺精度的重要指标。但通过时间序列分析中的数据建模方法可对光纤陀螺的零漂测试数据建立零偏稳定性数学模型。这样,在由光纤陀螺构成的惯性系统中利用卡尔曼滤波方法可使光纤陀零稳定性对系统精度的影响降至最低限度。中还对建模过程作了较详细的阐述。     

近似非线性滤波在陀螺漂移误差模型辨识中的应用

本文提出了一种基于近似非线性滤波技术的陀螺漂移误差模型辨识方法。它由三步组成:①由所获得的伺服台测试数据分离出漂移速度;②决定陀螺漂移误差模型的显著性系数,并用漂移速度曲线拟合求得这些参数的粗估计;③直接由所得测试数据求上述系数的精估计。这些方法已经成功地用于处理静电陀螺在双轴伺服台上的测试数据。文中提供了处理结果。这些结果表明,应用这些方法建立陀螺漂移误差模型是非常好的,建模残差均方根值小于1×10~(-3)度。     

陀螺的随机漂移与测试方法的研究

本文利用试验数据对陀螺的随机漂移进行了分析,指出陀螺的随机漂移实际上有两种:陀螺噪声和漂移测试数据隔日相减所得的随机漂移。本文指出,用力反馈法测得的随机漂移主要是陀螺噪声,而伺服法测得的才是正规定义下的随机漂移。本中还简要分析了伺服数据处理中的动平均时间的选择。     

气体介质对动力调谐陀螺仪性能的影响机理及调整措施

在动力调谐陀螺研制和生产过程中发现，陀螺从启动到稳定所需时间较长，在长时间随机漂移测试中，有明显的斜坡漂移。这在很大程度上降低了陀螺的性能，影响了陀螺的应用，经研究发现，陀螺的内部气体在这当中起着重要作用。本文详细分析了陀螺内部气体对动力调谐陀螺性能影响的机理，并提出了解决方法。     

基于小波分析法的光纤陀螺系统标定方法

光纤陀螺的随机噪声很大程度地影响系统的标定精度,通常的解决方法是增加平均次数、延长采样时间等,不能从根本上解决问题。利用小波变换阈值滤波对光纤陀螺系统标定的测试数据进行预先处理,采用Allan方差法分析滤波前后的测试数据,发现滤波后陀螺各项随机误差系数均得到明显抑制。用消噪后的陀螺信号进行标定处理,结果表明仅用原数据量的十分之一即可获得相同的标定精度,减少了测试时间,提高了标定效率。     

陀螺仪温度模型建模方法介绍

本文简单介绍陀螺温度特征试验系统及陀螺仪温度模型的建模方法。陀螺在温度试验箱内，温度范围为—４０℃～＋６０℃，用１１个温点进行六位置试验及速率试验。根据测试数据，建立陀螺常值漂移、标度因数及与ｇ有关项漂移系数的温度模型。模型采用一元线性回归方程，对建模结果进行了分析和讨论，并对今后的工作提出一些设想。     

静电陀螺伺服测漂数据处理方法研究

静电陀螺仪通常用于空间稳定系统中,因此用伺服法进行漂移测试和建模具有现实意义。本文讨论了一种静电陀螺伺服测漂数据处理的方法,对三次伺服测漂试验数据进行了分析和处理。考虑到伺服测漂中失调角甚小,采用简化常值漂移模型,参数估计采用离散卡尔曼滤波以提高精度,并用时间序列分析法建立随机漂移模型。拟合结果表明,上述方法对建立和辨识高精度静电陀螺漂移模型具有较高精度。     

液浮陀螺漂移的试验建模研究

本文采用时间序列分析理论,利用实际测量的数据,建立了液浮陀螺随机漂移的ARMA模型.最终,为便于将模型应用于卡尔曼滤波器中,本文给出了一种实际可行的液浮陀螺漂移模型.     

光纤陀螺随机漂移建模与分析

光纤陀螺精度是惯导系统精度高低与否的关键因素,而减小陀螺随机漂移是提高其精度的重要手段.对陀螺输出数据中的随机漂移建立模型,在此基础上对陀螺数据进行滤波,可以有效提高光纤陀螺的输出精度,从而提高惯导系统的精度.本文通过大量实验建立了光纤陀螺随机漂移的ARMA模型,通过有效滤波对随机漂移进行滤除,并且对滤波结果进行Allan方差分析.分析结果表明,光纤陀螺输出信号中存在的主要误差源以及正弦噪声较滤波前明显减小到50％,有效地抑制了高频噪声,验证了光纤陀螺随机漂移建立模型的正确性.本文还设计了可视化软件,具有较高的工程意义.     

神经网络在陀螺漂移误差模型辨识中的应用

神经网络具有很强的自学习、自适应能力及非线性变换特性，为模型的辨识提供了一条十分有效的途径。本文基于反向传播（Back-Propagation）网络的研究，将神经网络应用于陀螺漂移误差模型辨识，通过陀螺的实际测试数据对神经网络的加权进行训练，得到了较为满意的结果。     

基于高斯粒子滤波的陀螺ARIMA模型辨识方法

ARIMA模型是陀螺信号处理中的一种重要方法,研究ARIMA模型辨识方法对提高陀螺精度有着重要意义。针对常规ARIMA建模滤波方法应用于光纤陀螺时滤波精度较低的问题,在ARMA模型基础上建立了一种适用于中低精度光纤陀螺的非平稳随机过程的ARIMA模型,提出了基于高斯粒子滤波的光纤陀螺ARIMA模型辨识方法。将光纤陀螺的ARIMA模型辨识与状态估计相结合,构建非线性的滤波模型,利用光纤陀螺实测信号进行了实验,结果表明所提出的方法能够有效地抑制光纤陀螺随机噪声,具有较高的工程应用价值。     

光纤陀螺温度漂移多变量模型研究

—温度漂移大是光纤陀螺进入工程应用所面临的最大难题之一。本文采用软件手段，通过对光纤陀螺温度漂移测试数据的分析，建立了光纤陀螺温度漂移的多变量自回归数学模型。此数学模型于实际情况具有很好的吻合性，不仅具有理论意义且具有实用价值，为解决光纤陀螺的温度漂移奠定了基础。     

基于倒向随机微分方程的光纤陀螺稳定性评估方法

为了对卫星领域应用的光纤陀螺稳定性和寿命进行提前评估,提出了一种基于倒向微分方程理论的评估方法。首先,分析了倒向随机微分方程的理论基础和工程应用的结构形式;其次,针对光纤陀螺产品结构特点和零位稳定性指标要求,构建了光纤陀螺倒向微分方程模型;第三,通过对模型方程的推导,利用极大似然估计法对模型参数进行了最优估计;最后,利用陀螺零位稳定性测试数据,对模型的符合性进行了验证。验证结果表明:通过倒向随机微分方程模型得出的光纤陀螺零位预估值同陀螺实测值拟合度较好,其拟合优度可决系数R~2=0.7033,拟合误差的均方根值为0.0481 (°)/h,模型是适宜的,可用于工程实际,实现对陀螺零位稳定性指标的出厂控制。     

陀螺寻北仪中测量信号的在线建模与滤波

针对光纤陀螺寻北仪中光纤陀螺(FOG)和加速度计的随机误差,采用改进型二阶自回归AR(2)模型,在线建立了光纤陀螺和加速度计随机误差模型。根据该模型,建立了FOG陀螺寻北仪的12阶Kalman滤波器,实现了两个FOG和两个加速度计测量信号在寻北过程中的实时滤波。仿真、Allan方差分析与寻北试验结果表明:FOG信号中随机游走、零偏不稳定性、变化率随机游走、变化率斜坡和量化噪声五项噪声源误差系数都小于滤波前的二分之一;在减小光纤陀螺和加速度计测量信号中的随机误差,提高其精度的同时,FOG寻北仪的寻北误差减小了0.3 mil。     

基于SLD光源的谐振式光纤陀螺角度随机游走提升方法

针对基于超辐射发光二极管（SLD）光源的谐振式光纤陀螺角度随机游走提升需求,分析了移频复位特性非理想对陀螺输出的误差影响机理,建立了信号传输系统仿真模型,确定了移频锯齿波复位产生的尖峰脉冲噪声对陀螺输出的定量影响。在陀螺调制解调控制方案中,提出了一种部分采样结合均值滤波的技术方法,减小了锯齿波移频复位误差对解调系统的影响,提高了陀螺角度随机游走性能。经实验证明,使用部分采样结合均值滤波的方法测试光纤环直径50?mm、光纤长度30?m的基于SLD光源的谐振式光纤陀螺,陀螺角度随机游走提升了30%,达到0.045。     

采用马尔可夫链的光纤陀螺温度建模与补偿

由于光纤陀螺各组件对温度敏感,因此温度成为影响光纤陀螺精度的重要原因之一。为了消除温度效应并提高陀螺精度,通常采用对光纤陀螺进行温度建模的方法对其输出进行补偿。在对随机过程中的马尔可夫过程进行深入研究的基础上,推导出了单入单出系统的一阶受控马尔可夫链与差分方程的关系,并以此为依据建立了光纤陀螺温度模型,利用时齐转移概率对模型进行辨识,最后利用蒙特卡罗方法进行补偿后的结果仿真。通过对比补偿前后的输出可以看出,使用该方法建立的模型具有较好的预测效果,具有一定的应用前景,对光纤陀螺温度补偿工程化实现有一定的意义。     

一种光纤陀螺温度误差分段补偿新方法（英文）

分析了光纤陀螺的温度特性,设计了大范围的温度测试,研究了不同温度和温度变化率对光纤陀螺输出的影响,研究了光纤陀螺在不同温度范围内的温度特性。为了提高温度误差补偿精度,根据陀螺温度特性将温度分为低、中、高三个区间,分别利用人工神经网络进行误差建模,提出了一种多模型分段拟合的新方法。根据建立的模型进行温度误差补偿,补偿结果表明,建立的模型能有效地减小了光纤陀螺的温度漂移,精度提高了一个量级。     

光纤陀螺随机漂移补偿中的数据融合方法（英文）

为提高光电平台的控制性能和稳定性,以平台反馈回路所用的光纤陀螺传感器为研究对象,对光纤陀螺角速率的历史输出、当前量测以及随机漂移进行融合补偿。采用双自回归模型确定了光纤陀螺时间序列输出的自回归多项式和光纤陀螺随机漂移的自回归关系。以陀螺当前输出为量测量,结合卡尔曼滤波算法将陀螺历史输出和历史随机漂移融合进状态方程,并进行随机漂移在线估计补偿。实验结果表明,光纤陀螺随机漂移的AR模型能达到90%拟合效果,经卡尔曼滤波补偿后随机漂移能降到1/10。该方法能很好地抑制光电平台三个框架轴光纤陀螺的随机漂移,补偿率为80%~90%。     

陀螺随机漂移过程的实时跟踪算法研究

本文针对陀螺随机漂移过程的非平稳性,提出了采用时变参数AR(P)模型去拟合该过程,并从代数重组的思想出发.研究了一种时变参数AR(P)模型辨识方法。对陀螺随机漂移过程的跟踪结果表明,该方法具有模型结构简单、阶次低、精度高、速度快等特点。