基于粒子群优化算法的光纤陀螺温度误差分段补偿方法

针对光纤陀螺的温度误差单一模型补偿方法适配性较差的问题,提出一种基于粒子群优化(PSO)算法的光纤陀螺温度误差分段补偿方法。此方法基于分段建模补偿的思想,在建模时加入温度和温度变化率影响因子,并引入PSO算法极值寻优,得到最优补偿函数。为了验证此方法的补偿效果,设计了?15℃~50℃区间内光纤陀螺温度实验,分别利用所提方法和传统方法对其温度误差进行补偿。试验结果表明,使用所提方法能够极大地降低温度误差,与传统算法相比,在保证补偿后陀螺零偏稳定性一致的前提下陀螺零偏均值降低了一个数量级,并且具有实时补偿性。     

光纤陀螺IMU全温三方位速率/一位置标定及分段线性插值补偿方法

针对光纤陀螺惯性测量单元全温动态环境下测量误差问题,提出一种全温三方位正反速率/一位置标定及分段线性插值补偿方法,建立了光纤陀螺惯性测量单元误差模型,在每个恒温点设计三方位正反速率/一位置标定方案。采用分段线性插值算法实时补偿系统零偏和标度因数温度误差,系统全温环境下的测量精度提高5倍左右。车载实验结果表明,采用该方法后系统4200 s纯惯性姿态测量误差小于1°。     

陀螺加速度计线振动台进动整周测试方法

为了提高陀螺加速度计在线振动条件下的标定精度,提出了陀螺加速度计在线振动台上的进动整周期的测试方法。该方法将陀螺加速度计正倒置安装后,在静态和线振动状态下分别测量陀螺加速度计进动整周期中的相关时间数据,计算出陀螺加速度计进动整周期的平均角速率,通过平均角速率与陀螺加速度计模型输出间的积分关系,推导出了陀螺加速度计在线振动台上的标定误差模型,辨识出了加速度计的零偏、标度因子、二次项系数和三次项系数。该方法抑制了陀螺加速度计输出的平均角速率误差,能够提高陀螺加速度计在线振动台上测试的精度。最后进行了算法验证,验证了该方法能够准确的辨识出加速度计的各项误差模型系数,辨识精度达到10?7,提高了陀螺加速度计在线振动台上的标定精度。     

基于灰色模型和RBF神经网络的MEMS陀螺温度补偿

MEMS陀螺的零偏随温度呈非线性变化,同时含有较大的随机噪声.针对传统的多项式模型难以精确表达零偏随温度变化的问题,提出了一种基于灰色模型和RBF神经网络的MEMS陀螺温度补偿方法:首先用灰色模型对数据进行预处理,以减小原始数据的噪声;然后用降噪后的样本数据对RBF神经网络进行训练.在相同的训练次数下训练误差可减小一个数量级.验证试验结果表明,采用该模型补偿后的陀螺零偏误差较传统的多项式模型减小一个数量级,较未经预处理的RBF神经网络减小2/3.     

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。     

激光陀螺惯性导航系统静态校准方法的研究

介绍了激光陀螺惯性导航系统（ＬＩＮＳ）的误差模型，研究了一种多位置的静态校准方法，通过旋转一个位置分离一个主要变量的方法，逐次分离出加速度计和陀螺的零偏、标度因数误差及不正交角共２０项误差系数并加以补偿。实验研究表明，本方法的校准精度较高，而且时间较短。     

速率偏频技术提高激光陀螺精度的理论研究

以分析激光陀螺主要误差源出发点,从理论上研究了速率偏频技术的作用,指出它可有效地降低激光陀螺锁区引入的随机游走误差,部分地补偿激光陀螺谐振腔中的光束位移引起的不可控激光陀螺的零偏误差,并可解决拦动激光陀螺在系统使用中的锥形误差（Coning Error)和划桨误差（Sculling Error)。利用激光陀螺的拍频方程和拦动偏频激光陀螺的拍频近似解,得出了速率偏频激光陀螺随机游走误差与速率偏频系统参数的表达式,并指出了速率偏频技术的特点及速率偏频技术要解决的主要技术问题。     

滤波技术在MIMU温度漂移补偿中的应用

为了提高MIMU的零偏稳定性,研究了MIMU的温度特性.通过温度实验,建立了微机械陀螺及加速度计漂移的温度补偿模型.陀螺零偏稳定性由补偿前的126.324(°)/h改善到9.612(°)/h,加速度计偏值稳定性由补偿前的0.8 36 mg改善到0.216 mg.分析了温度测量噪声的影响,对补偿模型进行了改进.将温度的测量值经过KaIman滤波之后用于补偿,可以进一步提高性能:陀螺零偏稳定性由9.612( °)/h改善到8.964( °)/h,改善了6.7%;加速度计偏值稳定性由0.216 mg改善到0.176 mg,改善了18%.实验结果表明,将温度测量值进行适当的滤波处理后用于补偿模型,补偿效果比不经过处理进行补偿的结果更优.利用Kalman滤波技术降低温度测量值的噪声,最终降低补偿结果的噪声也是文中的一个创新点.     

基于PSO-BP 神经网络的激光陀螺温度补偿方法

激光捷联惯导系统上电启动时,陀螺受温度影响其零偏会经历快速变化到逐渐稳定的过程,影响惯导系统应用精度。因此,提出了一种基于粒子群-反向传播神经网络（PSO-BP）的激光陀螺温度补偿方法,利用粒子群算法寻找神经网络模型的最优权值与阈值,以温度和温度梯度作为自变量,建立陀螺零偏输出的补偿模型。激光惯导系统工作温度范围内的温度试验结果表明：与传统反向传播神经网络算法相比,所提出的PSO-BP神经网络模型的速度提高了4倍,模型拟合精度更高,且避免了反向传播算法易陷入局部最优解的问题。经过粒子群-反向传播算法补偿后,陀螺零偏稳定性相比温补前提高了60%,进一步验证了模型的有效性。     

对称单质量微机电陀螺的零偏自补偿方法

针对微机电陀螺的零偏易受环境因素如温度的影响而发生漂移的问题,提出了一种适用于全对称单质量陀螺的零偏自补偿方法,该方法以两种基本单轴工作模式为基础,将两种工作模式下的检测信号进行差分即可实现零偏自补偿。建立了陀螺的动力学模型,对于结构完全对称的单质量陀螺,得出了两种基本工作模式对应的标度因数互为相反数、温度变化引起的零偏变化量一致的结论,并通过实验得到了验证。零偏自补偿方法实现了标度因数叠加、零偏变化量抵消的效果。设计了一种基于FPGA的零偏自补偿数字电路,并进行了零偏试验。零偏温度试验结果表明,在25℃~70℃的温度范围内,两种基本工作模式对应的零偏输出随温度变化的趋势一致,零偏自补偿后的零偏变化量降为了基本工作模式的24%;常温零偏试验结果表明,零偏自补偿后的陀螺零偏稳定性和零偏不稳定性分别抑制到了基本单轴工作模式的18%和31.85%,验证了该零偏自补偿方法的有效性。     

激光陀螺捷联惯导系统误差补偿技术

结合工程实际应用,充分考虑激光陀螺捷联惯导系统的特性,重点分析了三种与系统动态运动相关的误差,包括尺寸效应误差、圆锥误差以及划船误差。从工程应用的角度出发,分别推导了尺寸效应误差补偿算法、圆锥误差补偿递推算法和划船误差补偿递推算法,并进行了大量的试验,对补偿效果进行了充分地验证。实验结果表明,补偿算法不增加导航计算机的负担,保证了系统在高动态条件下的精度,可以充分发挥激光陀螺的优势,提高激光陀螺捷联惯导系统的导航精度。     

捷联惯导系统的捷联算法误差补偿

用Millie提出的三子样圆锥误差补偿算法和Oleg Salychey提出了划船 误差补偿算法对相应的误差进行了补偿,并对补偿算法进行了数字仿真。仿真结果表明：所采用的误差补偿算法对提高捷联惯导系统的精度作用显著。     

线振动硅微机械陀螺结构误差参数分离和辨识

推导了线振动微机械陀螺的三自由度误差力学方程,并详细分析了陀螺耦合误差的产生机理。分析结果表明,各种结构误差是导致陀螺耦合误差信号的主要原因。在此基础上,利用振动和模态理论给出了陀螺结构误差参数的分离和辨识的试验方法和结果。试验结果表明,同相耦合分量和正交耦合分量是微机械陀螺的两种主要误差信号,造成正交耦合的主要原因是驱动轴和检测轴之间的刚度耦合以及驱动轴和检测轴各自的刚度不对称,造成同相耦合的主要原因是驱动轴和检测轴之间的阻尼耦合以及检测轴刚度不对称和驱动力不对称。结构误差参数的分离和辨识试验方法将为下一步的陀螺结构优化、微加工工艺改进以及耦合误差抑制提供基础。     

拉格朗日反分析方法误差分析

系统地讨论了路径线法及曲面拟合法误差发展。反分析计算误差可分成截断误差及增殖误差两部分，截断误差及增殖误差受测量量计数目及量计间距影响，增加量计数，减小量计间距可以减小截断误差，但不利于控制增殖误差。反分析计算误差发展可分为三个过程:开始，计算误差主要来源于截断误差；其后，误差受截断误差和增殖误差共同影响；最后，增殖误差是主要的。无论是曲面拟合法还是路径线法，各量计线上增殖误差可用时间多项式函数来表示，且多项式最高幂次数与量计线数目有关。     

PIV图像粒子像斑定位偏差综合评估试验及其测速误差评估

本文针对ＰＩＶ技术的直接测量法中图像的可读性和可测性，讨论了从模拟图像到数字图像，最后到粒子像斑中心位置的确定过程中的误差规律；并提出了一种称之为粒子像斑定位偏差综合评估的试验方法。     

圆锥积分算法在划船效应补偿算法中的应用

介绍了捷联惯导系统中圆锥补偿算法与划船误差补偿算法之间的相似性；根据它们之间的相似性得出了一简单的公式，该公式能够将一种圆锥补偿算法转换成相应的划船误差补偿算法；此外还给出了该公式的推导过程及几种高精度补偿算法；最后进行了仿真。     

单轴旋转惯导系统旋转性误差分析及补偿

对单轴旋转惯导系统因旋转而引入的各项误差进行分析,研究其误差特性及补偿方法。针对单轴正反连续旋转方案,在假定惯性测试组件的器件误差和其他非旋转性的误差在精确标定的情况下,推导了因旋转轴安装不正交引起的涡动、轴系间隙引起的晃动、测角器件误差、旋转控制引起的换向超调误差、角位置、角速度不准确等因素而引起的误差的表现形式,定性和定量地分析了各误差对于系统精度的影响。针对对系统影响显著的旋转轴不正交误差,提出了一种基于系统自身旋转轴正反旋转的误差标定及补偿方法并进行了仿真实验。在给定条件下的仿真结果表明,该方法能够准确标定出旋转轴的不正交误差,标定精度达到角秒级。     

惯性导航系统的误差估计

惯性导航系统（INS）以其自主的工作能力广泛应用于军事武备的导航、制导与控制系统和国民经济的诸多领域。它的主要缺点是定位误差随其工作时间的增长而增大。对惯导系统的误差进行估计和补偿是在保证性能价格比的前提下，提高惯性导航系统精度的有效途径。目前，对惯导系统的误差修正均采用外信息（如GPS的输出信息）校正，即在INS工作的全部时间内，定期地利用GPS输出的速度和位置信息与INS输出的相应信息的差值作为观测量，对INS误差进行估计和补偿。Kalman滤波的方法广泛地应用于惯导系统的误差修正初始对准。本研究了当地水平惯导系统的误差估计和补偿问题。分析结果表明，采用Kalman滤波的方法，可以精确地估计惯导系统的误差（包括陀螺漂移和加速度计零偏），误差估计的精度高，并且估计的方差阵收敛快。     

杯突试验机夹紧参数校准技术研究

介绍了杯突试验机夹紧参数校准的工程背景和技术现状,提出了一种用于校准夹紧参数的十字型悬臂梁式力传感器的解决方案,建立了夹紧参数计算的数学模型．对力传感器的应力状态、制作以及整个校准装置的标定、非线性误差修正和测量数据处理等问题进行了论述,为杯突试验机夹紧参数的全面校准提供了充分的技术依据．