双向变步长大位移压电作动器

提出一种基于蠕动式运动原理的新型双向变步长的大位移压电作动器,建立了该作动器的动力学模型。在30Hz作动频率下,采用MATLAB-SIMULINK软件进行了仿真。设计了含有高电压驱动器的作动器实验系统,作动器样机整体机构由嵌位部分、作动部分和轨道间距微调部分组成。研究结果表明,该作动器实际可提供±8mm的双向往返运动,实际作动曲线与计算机仿真结果在0.1μm级精度条件下吻合良好。     

改进的LMS算法在INS/SMNS组合导航中的应用

在惯导/景象匹配组合导航中,数学模型和噪声统计信息很难准确地给出,且景象匹配导航系统的输出值随机、有限甚至可能存在误匹配,这些都导致了目前适合于该组合的信息融合算法不多,而组合导航中常用的Kalman滤波算法在该系统中也难以收敛.为了寻找新的适合于该系统的信息融合算法,研究了基于最优估计理论的变步长最小均方算法和规格化最小均方算法,并将它们应用于惯导/景象匹配组合导航中.仿真结果表明,这两种算法与固定步长最小均方算法相比,抗干扰能力强;与递推最小二乘算法相比,它们滤波精度相同,但这两种算法结构简单,计算量小,耗时少,所以这两种算法适合于惯导/景象匹配组合导航.     

一种基于修正二次模型的近似最优梯度法

梯度法因为其迭代形式简单、所需存储量小,在大规模无约束优化问题中得到了广泛的应用.基于修正的二次近似模型,利用修正的BFGS公式,提出了一个新的近似最优步长.用两个著名的BB步长对此步长进行截断,让其保持在两个BB步长之间.在适当的假设条件下,证明了该方法的全局收敛性.数值实验表明,方法优于一些现有的梯度法.     

基于自适应步长约束的行人导航系统误差修正算法

基于惯性传感器的行人导航系统定位精度随时间累积下降，根据捷联惯导理论和人体运动学特征，提出基于自适应步长约束的行人导航误差修正算法。所提算法首先利用零速检测划分行人运动区间，其次根据加速度信息利用自适应步长估计模型计算各区间内步长，最后通过零速修正与步长约束模型修正导航误差。实验将WT901BC姿态仪固定于行人脚跟，并围绕闭环路径行走进行算法验证。实验结果表明，相比于零速修正，经过自适应步长约束算法修正后，行进240 m后起点、终点间距离误差平均值由2.50 m下降至0.18 m，导航闭环误差平均值由1.04%D下降至0.07%D，有效提高行人导航系统的定位精度。