兰姆波测试信号的数字滤波处理

为了增加兰姆波测试信号特征提取的精度,降低噪声的影响,信号的预处理是必要的.本文采用一发一收兰姆波测试技术,在含有人工槽型缺陷的3mm厚铝板上进行了实验.选择带通无限长脉冲响应滤波器对兰姆波信号进行降噪.考虑到兰姆波的激发频率为250kHz,ⅡR滤波器的通带设置为160～330kHz.采用Hilbert变换获取滤波后信号的包络,结果显示,与滤波前兰姆波信号的包络相比,滤波后信号的包络更加平滑和清晰,各个波包的峰值可以唯一确定,为后续兰姆波信号的走时提取提供了方便.在此基础上,根据入射波与S0反射波峰值之间的时间间隔计算S0模式的群速度,结果与理论值较为接近,由此显示了滤波处理在兰姆波测试信号分析中的重要作用.     

基于多周期测量的四频差动激光陀螺高精度信号解调

分析了四频差动激光陀螺信号的解调原理，针对采用频率测量计数解调方法存在脉冲量化造成的角速度测量分辨率低的问题，改用多周期测量来代替频率测量，大大提高了四频差动激光陀螺信号的解调精度。通过数字滤波器滤波处理，可以减少随机噪声干扰，进一步提高精度。为满足实时性要求，该方法采用FPGA来实现。实验表明，此方法提高了四频差动激光陀螺角速度测量分辨率，为快速高精度方位自对准奠定了基础。     

基于动态神经元网络的激光陀螺输出误差模型

惯性敏感器误差补偿技术对提高武器装备的性能具有重要的意义,而误差补偿的关键在于误差模型的辨识。由于动态神经元网络是在前馈网络的节点引入前馈和反馈环节,理论上已证明其具有很强的动态逼近能力,可用来描述任意的非线性动态系统。根据惯性敏感器误差的动态特性,本探讨将动态神经元网络引入到激光陀螺误差建模中去,详细介绍了网络结构和对应的动态梯度算法。通过仿真算例说明,动态神经元网络在激光陀螺输出误差建模时具有一定的优点：网络收敛速度快、较好的跟踪性能、稳定性好。     

激光陀螺电路系统的研制

本文分析了系统各部分的原理，给出了测试结果，介绍了系统特点，实验表明达到了引进系统的精度。     

考虑机抖激光陀螺信号滤波特性的圆锥算法修正

捷联惯导系统一般用圆锥算法来补偿其圆锥运动漂移,标准的圆锥算法是以理想的陀螺信号为输入设计的,而机抖激光陀螺常用数字低通滤波器来滤除抖动偏频信号,由于滤波器的非理想性,滤波后信号的幅频特性发生畸变,引入了较大的圆锥算法误差。参考标准圆锥算法误差公式,用相对圆锥误差分析方法比较研究了算法的误差变化特性,证明误差大小与滤波器通带特性有关。基于经典圆锥运动,推导了数据滤波后修正的圆锥算法公式。修正算法考虑了滤波器幅频特性的影响,补偿了滤波器引入的圆锥算法误差。仿真表明:修正算法在保证滤波器较小延时的同时,能明显减小算法精度损失,提高姿态算法整体精度水平。     

考虑信号处理特性的划摇算法优化

捷联惯导系统一般用划摇算法来补偿其速度漂移,标准的划摇算法是以理想的陀螺和加表信号为输入设计的,而实际中常用数字滤波器处理激光陀螺和加表信号,由于滤波器的非理想性,滤波后信号的幅频特性发生畸变,引入了较大的划摇算法误差。参考标准划摇算法误差公式,用相对划摇误差分析方法比较研究了算法的误差变化特性,证明误差大小与滤波器通带特性有关。基于经典划摇运动,推导了数据滤波后优化的划摇算法公式。修正算法考虑了滤波器幅频特性的影响,补偿了滤波器引入的划摇算法误差。仿真表明:优化算法在保证滤波器较小延时的同时,能明显减小算法精度损失,提高导航算法整体精度水平。     

全数字处理的低成本光纤陀螺系统研究

提出了一种基于DSP的全数字处理方案代替传统的模拟方案。利用多次谐波分析、高阶FIR滤波器进行数字滤波等数据处理方法，消除了由相位调制器PZT的温度不稳定性所引入的干扰，并扩大了系统的动态范围，提高了测量精度。     

激光陀螺数字直流稳频系统设计

从激光陀螺稳频原理出发，分析了交流稳频和直流稳频的异同。设计实现了激光陀螺数字直流稳频系统，分析了控制系统的稳定性和误差并做了数字算法实现。最后试验验证了该系统的稳频性能，得到了优于交流稳频的效果。     

激光陀螺腔长控制镜改进设计

腔长控制镜影响激光陀螺谐振腔的光束形状、光强等参数,是制约激光陀螺精度提高的重要因素之一.减少激光陀螺腔长控制镜的位移扭偏,提高腔长控制镜的环境耐受性,能够直接改善激光陀螺的性能.通过研究激光陀螺腔长控制镜的基本机理,分析了腔长控制镜单筋方案和双筋方案的典型结构和特点,给出了提高反射镜抗扭偏能力的设计方法,设计并实现了新型双筋腔长控制镜结构.改进的腔长控制镜仅由3种零件、2种材料构成.经过仿真分析和试验验证,设计的腔长控制镜可以有效抵抗反射面的歪斜扭偏,在-50℃~+70℃工作范围内,抗扭偏能力提高5~10倍,同时实现了低成本和高稳定性.     

激光陀螺电路的数字一体化及其实现

为实现激光陀螺电路的一体化、数字化和高度集成化,在四频激光陀螺各部分电路的原理基础上,采用单片DSP完成了激光陀螺高压稳流、稳频及计数等全部控制与运算功能,实现了激光陀螺电路的数字一体化.激光陀螺数字一体化电路在室温下进行了长时间的测试,其单臂放电电流稳流精度优于 ,两臂放电电流差值的稳定精度优于 ,稳频精度(光强差/光强和)优于 .实验结果表明,数字一体化电路的性能已经达到了现有激光陀螺各部分电路的性能.激光陀螺数字一体化电路在电磁兼容、抗干扰、低功耗、集成度等方面具有显著的优势,并且由于陀螺的各工作参量在同一电路中,便于协调控制各参量使激光陀螺工作在最佳状态,有利于进一步提高激光陀螺的性能.     

基于智能滤波技术的抗高过载陀螺信号处理方法

陀螺作为捷联惯性导航系统的关键传感器,其测量精度直接决定了整个系统的性能和精度指标。针对舰船高过载环境下捷联惯性导航系统陀螺输出信号出现畸变的问题,提出一种基于BP神经网络技术的陀螺信号智能模拟滤波方法。该方法根据系统加速度计输出值对舰船运动状态进行判断,当其输出小于设定阈值时,视为非过载环境,此时将陀螺输出用于导航计算并作为BP神经网络在线训练样本,以保证网络参数与当前舰船运动态势的一致性;否则视为进入高过载环境,并利用之前最新训练好的BP神经网络模拟当前陀螺信号输出,保证捷联惯性系统的平稳工作。采用智能模拟的优点是:数据并行计算速度快,不需要改变系统硬件条件。半物理仿真试验结果表明:该方法在加速度计输出为5⁵0g的高过载环境下,可有效改善陀螺输出信号出现畸变的问题,实现舰船运动状态的实时模拟。     

基于自适应FLP滤波的金属谐振陀螺信号处理方法

针对传统前向线性预测(FLP)滤波在金属谐振陀螺信号处理中,无法解决收敛速度和稳态误差之间矛盾且动态滤波效果较差的问题,提出了一种基于自适应FLP滤波信号处理方法。首先采用Allan方差对陀螺原始信号进行分析,得出不同噪声占比;然后采用自适应FLP滤波方法,通过建立补偿因子与估计误差的非线性关系,实时调整步长因子大小,修正滤波误差;最后用自研的金属谐振陀螺惯性系统试验验证该方法的有效性。试验结果表明:自适应FLP滤波方法可抑制量化噪声、角度随机游走和零偏不稳定性等。降噪效果比传统FLP滤波方法更为明显,收敛速度更快,动态时自适应FLP滤波方法降噪效果是传统FLP滤波方法的1.95倍,该方法可有效提高金属谐振陀螺的性能。     

基于经验模态概率分布的光纤陀螺信号处理

为了抑制光纤陀螺随机漂移,基于改进的经验模态分解(EMD)和新型模态筛选标准提出了一种自适应的区间阈值滤波方法。首先分析加入高斯噪声对 EMD 分解结果的影响,提出有界噪声辅助以改善 EMD 分解质量,然后针对本征模态函数的概率分布特征提出了基于样本熵的模态筛选标准,最后采用数据驱动的阈值选择方法实现自适应的区间阈值滤波。为了验证算法的有效性,采集一款干涉型光纤陀螺静态漂移信号进行实验分析,结果表明本文方法较基于平稳小波变换和 EMD 的阈值滤波有更好的去噪效果。仿真分析表明该去噪算法减小了捷联惯性导航系统的航向角误差,均方根误差较     

基于级联滤波的重力信号处理方法

根据重力信号微弱和非平稳的特点,提出了一种小波滤波器与有限脉冲响应滤波器(FIR)级联的去噪方法.该方法针对噪声特点,在小波强制阈值滤波之后级联一个低阶FIR滤波器以去除色噪声的影响,基于实测重力信号的时域和功率谱处理结果,说明级联滤波能够在含有强噪声的原始信号中提取出微弱的重力信号.该方法既可以抑制小波滤波起始和结束阶段的波形畸变,又省去了FIR滤波需要调整参数的繁琐,具有工程实用性.     

基于小波包阈值处理的光纤陀螺信号降噪

在小波变换对陀螺信号处理的基础上提出了用三层小波包消减阈值算法,处理陀螺仪的状态信号,小波包分解得到各个节点的分解系数。通过消减算法使得信号中大于阈值的瞬态高频部分置零,对消减阈值处理后的节点进行重构以消除信号中的噪声和周期分量。软阈值函数通过小波包分解的节点系数均值和方差来构建。仿真实验与已取得很好效果的强制降噪的重构信号和相应的功率谱进行比较,结果表明小波包软阈值降噪比强制降噪在随机漂移补偿上提高了13.1%,零偏改善了0.0526(°)/h。     

基于RBF网络的激光陀螺标度因数数据建模研究

前向神经网络中的径向基函数(RBF)网络是一种局部逼近网络,它用局部逼近的总和达到对训练数据的全局逼近,在理论上可以实现全局最优.该文利用径向基函数神经网络对某一温度段的陀螺标度因数的温度数据进行建模处理,并利用各组数据建立一种两因素RBF网络,这两个输入因素选择为温度以及各个温度值对于所属组初始温度的增量.仿真结果表明,所建立的两因素RBF网络可以精确地拟合各温度下的标度因数温度数据,仿真数据的误差与均方差比用BP网络训练的数据效果要好,在数值上提高了近一个数量级.     

自适应Kalman和零相移滤波算法在重力信号处理中的对比

为了有效消除海洋重力仪测量信号的噪声,提高重力数据的获取精度,根据随机过程理论,借助基于二阶高斯一马尔可夫异常位模型的重力异常协方差函数,得到海洋重力测量中重力异常信号的状态方程.对sage-husa滤波算法和零相移算法进行了理论分析,为了抑制零相移滤波器的首尾数据畸变,求解了滤波器的初始状态.根据实测重力数据,进行了去噪仿真试验.理论分析和仿真结果表明,sage-husa与零相移滤波算法均能较好地抑制采样重力数据中的噪声干扰,但零相移滤波算法的性能优于sage-husa滤波器.     

环形激光陀螺人工神经网络温度漂移建模

研究了系统在常温条件下开机后,壳体密闭条件下环形激光陀螺(RLG)漂移的温度特性建模问题。一系列不同环境温度条件下的RLG自升温实验表明,由于系统壳体的保温和隔温功能,系统内部温度场变化缓慢、均匀,此时漂移的变化主要与内部温度场的温度值变化相关。利用一组25℃-55℃范围内静态漂移测试数据作为学习样本,建立起基于BP和RBF神经网络的温度漂移补偿模型,并利用四组不同测试条件下测得的静态数据对文中模型进行检验。结果表明,若采用均方根误差(RMS)指标进行评价,则得到的温度漂移模型可以有效补偿RLG的漂移输出趋势项,使陀螺的稳定性指标提高20%-40%,且BP网络建模补偿精度优于常规最小二乘中的一阶线性分段拟合,RBF网络建模优于二阶抛物线分段拟合。     

基于最小概率DWO的激光陀螺温度误差模型辨识

鉴于激光陀螺温度误差模型的非线性和时变性,从提高模型辨识质量的需要出发,运用基于最小概率DWO（直接加权优化）的非线性系统辨识方法进行激光陀螺温度误差模型辨识研究,提出了一种精度更高的激光陀螺温度误差模型。该模型以带宽作为唯一需要确定的模型参数,避免了以往温度误差模型研究中的结构与参数辨识等复杂问题,从而在保证模型辨识质量的基础上,也相应提高了模型的适应能力,并通过两种温度误差特性有显著区别的激光陀螺（四频差动激光陀螺和二频机抖激光陀螺）的温度实验数据验证了该模型的正确性和适应性。