部分相干艾里光在大气湍流中的光束扩展与漂移

基于Andrews和Philips的经典漂移方差模型,结合部分相干艾里光的交叉谱密度函数和Tatarskii功率谱,推导出部分相干艾里光在大气中传输时的光束扩展和漂移解析式,对比分析了不同的衰减因子、湍流强度和相干度等参数对部分相干艾里光的光束扩展和漂移的影响,并与高斯光束所得结果进行了比较.研究表明:衰减因子、湍流强度和相干度等对光束漂移影响较大,当它们的取值增大时,漂移越严重;内尺度对光束漂移几乎没有影响;在相同的条件下,艾里光束的光束漂移要比高斯光束小两个数量级,且其本身具有自恢复特性和较强的抑制湍流特性.     

关于陀螺近似理论的讨论

本文直接从质点系动量矩定理出发,导出了刚体规则进动动力学方程.在此基础上,讨论了陀螺近似理论公式的适用条件,将原有条件中的质量分布特性由旋转体扩展到一定条件下的非旋转体,将运动特性由高速自转扩展为一定条件下的非高速自转.     

你真的会玩翻身陀螺吗?

推导翻身陀螺在翻身过程中的角速度,解释为什么不怕速度太快而翻过头、翻身陀螺进动与自转方向"相反",以及并不是自转越快越易翻身.     

激光陀螺惯组系统级标定方法

针对激光陀螺惯性测量组件在传统的分立式标定中受橡胶减震器影响的问题,从系统的角度对激光陀螺惯性测量组件的标度因数误差、安装误差传播规律进行分析。通过分别绕三只陀螺敏感轴转动激发激光陀螺的标度因数误差、安装误差,通过三只加速度计敏感轴分别指天激发加速度计的标度因数误差、安装误差和零位,从而完成激光陀螺惯性测量组件的系统级标定。在未进行温控及温补的情况下,陀螺仪标度因数误差重复性在3.5×10~(-6)以内,安装误差重复性在3″以内,加速度计标度因数误差和零位在其性能指标内,安装误差在4.5″以内。试验结果表明,该方法满足高精度、长期稳定性好的惯导系统工程应用要求。     

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%。     

一种高灵敏度石英微机械陀螺敏感器件

针对石英晶体各向异性的特点,设计了一种驱动梁为双"W"截面形状的石英音叉微机械陀螺,通过在驱动梁表面凹槽两端设置深凹槽,有效提高了凹槽侧壁的陡直性,进而提高了驱动梁内部电场的激励效率和陀螺灵敏度。采用有限元仿真的方法,分析了不同截面形状的驱动梁压电激励力的相对大小,优化设计了陀螺芯片结构参数。依据陀螺芯片的结构,设计了合理的工艺方案并在3英寸石英圆片上制作出了三种驱动梁截面形状的陀螺器件,测试结果表明,相对于矩形驱动梁截面的陀螺芯片,双"W"形驱动梁截面的陀螺芯片的灵敏度提高约60%。     

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。     

优化BP神经网络的光纤陀螺温度漂移建模与补偿

光纤陀螺(FOG)温度漂移误差是影响其输出精度的主要误差源之一。针对基于传统BP神经网络FOG温度误差补偿方案适用性较差的问题,提出了优化预测数据的BP神经网络补偿算法,利用最优线性平滑技术以及滑动平均技术对神经网络待补偿数据进行预处理,可以有效减小FOG输出白噪声对温度漂移网络模型补偿精度的干扰,优化神经网络模型的补偿效果。使用FOG温度漂移实测数据对所提出的优化算法进行验证,结果表明利用本文提出的两种建模及补偿方案进行补偿后的FOG温度漂移数据标准差相比传统BP神经网络补偿方法减少50%以上。     

动态环境下光纤陀螺误差辨识与补偿技术

为了提高光纤陀螺在高动态环境下的测量精度,需要精确地辨识角加速度信息以便有效地补偿。针对直接对陀螺的角速度信息微分处理后得到角加速度的方法误差较大的问题,提出了将微分后的角加速度信息分为线性和非线性两个部分,其中线性部分采用Savitzky-golay最小二乘拟合,而非线性部分则采用RBF神经网络技术进行拟合。上述处理方法能更真实地反映实际物理过程,具有较强的自适应性和较好的拟合效果。通过试验验证,证明了该方法的有效性和准确性,提高了角加速度辨识精度,比直接微分的方法测量精度提高二个数量级,有效地补偿了陀螺仪在高动态环境下的测量精度。     

连续旋转的光纤陀螺全温标度因数快速建模补偿方法

在全温范围内应用的光纤陀螺,标度因数误差是其主要的误差之一。特别是在大角速率或者高精度应用时,光纤陀螺的标度因数误差甚至超过零偏漂移误差。在实际使用中,需对陀螺标度因数在全温范围内进行建模和补偿。对光纤陀螺标度因数误差机理进行详细分析后,提出了一种连续旋转的光纤陀螺全温标度因数快速建模补偿方法。基于单轴速率转台的连续旋转,可以自动快速完成标度因数全温建模且工程实现简单易行。更重要的是该方法可以有效识别标度因数在全温范围内的变化拐点,提高建模和补偿的精度。对比试验结果表明,采用此方法后能精确测得某型光纤陀螺全温工作的标度因数真实拐点为48℃,全温标度因数补偿精度优于15′10~(-6),较按照GJB2426-2004进行的多点测试后补偿提高10%左右。