阻尼参数连续可调的惯导水平内阻尼方法

针对惯导系统传统阻尼方法存在的阻尼网络设计复杂、状态切换产生较大超调误差等主要问题,提出了一种基于变阻尼比例控制的惯导水平内阻尼方法,在无阻尼惯导东向、北向水平修正回路中增加一条前向比例环节通道,通过合理设计比例参数,利用提取的加速度信息进行惯导水平内阻尼,抑制惯导中舒拉振荡误差.相对于传统阻尼方法,该方法使得阻尼网络设计大为简化.该方法通过连续调整比例控制系数,可实现阻尼系数的连续线性修正,能有效抑制无阻尼状态向阻尼状态切换时超调误差.     

一种双惯导组合导航方法

一些舰艇装备两套或多套惯性导航系统。为提高这些舰艇导航信息输出的精度和稳定性,提出一种双惯导组合导航方法。从惯性导航系统的误差特性出发,分析了固定指北惯性导航系统和台体方位旋转惯导系统的误差特性,并根据两种惯导系统的不同误差特性,设计了Kalman滤波组合导航控制方案,通过仿真验证了组合导航控制方案的效果。仿真结果表明,采用该方法后,在不增加任何硬件成本的基础上,能够提高导航信息输出精度和稳定性。例如,当陀螺漂移为0.002(°)/h,加速度计零偏5×10-5 g时,固定指北惯导24 h定位误差约为2.8 n mile,速度误差波动约0.2 kn,台体方位旋转惯导系统24 h定位精度约为1.7 n mile,速度误差波动约0.5 kn;当采用组合导航控制时,组合输出24 h定位精度约1.5 n mile,速度误差波动约0.15 kn。     

格网坐标系下自适应反馈增益阻尼方法

针对格网坐标系下传统阻尼网络参数选择的复杂性和固定性的问题,以及考虑到外速度阻尼时外界速度的有效性,提出了一种自适应反馈增益阻尼方法。首先,设计了一种新的反馈增益阻尼回路。再引入自适应滤波评估外速度信息,从而实时求解阻尼回路反馈增益,使反馈增益具有自适应性,实现阻尼系统周期震荡误差的同时抑制系统超调。最后仿真实验表明,所提出的自适应反馈增益阻尼方法加快了惯导系统误差的收敛速度,能够自主进行不同阻尼状态间的优化切换,而且比传统外速度水平阻尼误差超调量减小了15%,提高了舰船在极区航行时的导航性能。     

基于外定位阻尼的捷联惯导算法设计

传统外阻尼惯导系统以外速度作为辅助参考,但在仅能提供外定位参考的条件下,为了避免由定位信号差分求取速度时造成噪声放大负面效应,推导了基于定位误差的罗经初始对准算法,并将它与捷联惯导姿态解算相结合,得到定位阻尼捷联惯导算法.该算法具有计算量小和稳定性好等优点,但与Kalman滤波组合导航相比,也有它自己的应用条件并存在一些不足之处.最后,利用GPS定位和激光捷联惯导系统进行了车载试验,验证了所提算法的有效性.     

高精度惯导系统重力扰动的阻尼抑制方法

重力扰动已经成为高精度长航时惯导系统的主要误差源之一。针对船用高精度惯导系统的重力扰动抑制问题,从舰船INS误差模型出发,推导了重力扰动在惯导系统中的传播特性。仿真结果表明垂线偏差将引起系统较大的舒拉振荡误差。为抑制重力扰动对系统的影响,引入常速度误差反馈阻尼网络和相位超前串联阻尼网络。分析了重力扰动在水平阻尼网络中的传递特性,实现了相应滤波器的设计。在此基础上完成了实验验证,海上试验结果表明,所引入的两种阻尼网络都能够阻尼掉重力扰动引起的舒拉振荡型导航误差,其中,相位超前串联阻尼网络效果更优,抑制率达到70%以上。     

基于虚拟圆球法向量位置模型的航海惯导全球容错阻尼算法

水下长航时惯导系统常使用阻尼技术抑制随时间增长的导航误差。针对传统阻尼算法在阻尼切换过程中的不足，提出基于虚拟圆球法向量位置模型的航海惯导全球容错阻尼算法。所提出方法同时具备无阻尼纯惯导解算和阻尼惯导解算，水平阻尼通道采用三阶无静差阻尼算法，外参考速度精度超差时，阻尼惯导的外参考速度替换为纯惯导速度实现等效的无阻尼纯惯导解算，避免了无阻尼切换阻尼后定位误差超调振荡。始终保留一路不受阻尼过程影响的纯惯导解算结果，增强了可靠性。基于北极科考航行数据的仿真试验结果表明，所提出方法抑制了惯导系统周期性振荡误差，定位精度与传统阻尼方法相当，阻尼切换时，比传统阻尼方法定位精度高，均方根减小超过12%。     

基于水平阻尼的星光/惯性组合校准技术

根据星光/惯性组合导航系统舰载使用特点,考虑以SINS、CNS、LOG三者组合,设计组合校准方案。在SINS/CNS/LOG组合过程中,利用惯导系统的短期高精度特性,设计基于水平阻尼的卡尔曼滤波器对惯导舒勒周期进行补偿。星光/惯性组合校准技术建立在水平阻尼基础上,借助星光导航的航向和位置信息完成惯导位置误差、失准角和陀螺漂移的修正,从而实现组合系统长航时、远航程高精度导航。最后通过仿真对比试验验证星光/惯性组合导航系统校准方案的有效性。仿真结果表明:SINS/LOG组合后,惯导24 h位置误差CEP≤1.48 n mile,且位置误差会随时间积累;而SINS/CNS/LOG组合系统采用星光信息24 h一点校方案,第一次和第二次点校后,48 h和72 h惯导位置误差CEP≤0.5 n mile。由此可见,采用星光信息后,该组合方案能够显著提高惯导导航精度,达到延长惯导系统重调周期目的。     

捷联惯导基于星体跟踪器的高精度初始对准算法

捷联惯导与小视场星体跟踪器构成惯性/天文组合导航系统,导航精度受导航初始误差和器件误差的综合影响。基于此,提出一种捷联惯导与小视场星体跟踪器相组合的初始对准算法,对导航初始姿态误差和惯性器件误差进行估计修正。捷联惯导初始对准过程完成之后,在地面准静基座条件下做速度和位置阻尼条件下的惯导更新解算,利用捷联惯导系统的速度误差量测及小视场星体跟踪器的导航误差角测量量,设计组合粗对准算法和组合精对准算法,用于对捷联惯导系统的初始对准误差和惯性器件误差做进一步有效估计。仿真结果表明:对中等精度导航级捷联惯导系统,组合对准后水平姿态精度可提高到2’’,方位精度可提高到5’’。     

基于鲁棒滤波的无人机着陆相对导航方法

针对无人机在移动平台上进行起降时的相对导航问题,提出了一种基于鲁棒高阶容积滤波的惯导/视觉相对导航方法。建立了相对导航系统模型,基于无人机与移动平台之间的相对运动给出了系统的相对惯导方程,并针对系统中传感器的量测特性给出了导航敏感器的测量方程。针对相对导航系统非线性较强且量测噪声不符合高斯分布等问题,在高阶容积滤波的基础上,结合Huber-based量测更新方程,设计了鲁棒高阶容积滤波相对导航滤波器,该方法具有较高的估计精度,且对混合高斯噪声有鲁棒性。相对姿态采用四元数表示,为保证四元数的归一化,在设计相对导航滤波器时采用修正的罗德里格斯参数表示姿态误差。仿真结果表明,该方法可以准确地给出无人机与移动平台之间的相对位置、速度和姿态信息,且估计精度高于扩展卡尔曼滤波、Huber-Based滤波以及高阶容积卡尔曼滤波。     

方位捷联惯导平台系统及其误差分析

根据导航系统对高精度的需要,在捷联惯导和平台惯导的基础上提出了一种方位捷联惯导平台,该平台取消了普通平台系统的方位环及其伺服回路,保留了俯仰环和横滚环及其对应的伺服回路,介绍了平台的组成及工作原理,并且推导出平台角误差方程、速度误差方程和位置误差方程.建立状态方程和量测方程后用Kalman滤波的方法对系统进行软件仿真,仿真结果表明,方位捷联惯导平台综合了捷联和平台的优点,具有平台角误差小、收敛速度快等特点.     

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。     

一种SINS/GNSS级联闭环反馈式组合导航系统的设计与研究

对于目前的级联式SINS／GNSS组合导航系统来说，其卡尔曼滤波器的输出校正方式不能深入到捷联解算内部，无法抑制平台姿态误差的发散，也无法校正惯性器件误差，因而在该方式长时间运行不能控制滤波发散，导舷精度随时间下降。为此设计了一种SINS／GNSS级联闭环反馈式组合导航系统，该系统能对SINS的位置、速度误差、平台误差及惯性器件误差作出最优估计并实施反馈。通过仿真证明：该系统不仅能提高导航解的精度，还在校准的同时具有动机座对准能力，满足了长时间导航定位的稳定性。     

混合式光纤陀螺惯导系统在线自主标定

混合式光纤陀螺惯导系统IMU的安装误差、光纤陀螺的漂移及标度因数等参数会随着时间发生变化,对系统误差产生影响,使系统在使用一段时间之后精度发生变化,因而需要重新标定。在混合式系统中,通过台体旋转调制,惯性元件常值漂移误差对系统的影响得到抑制,但安装误差和标度因数误差对系统的影响无法得到完全调制,这些误差会与地速及旋转角速率耦合,引起锯齿形速度误差,降低了系统的各项性能。针对混合式惯导系统,建立了IMU误差模型,设计出一种在线自主标定方法,并进行了可观性分析。该方法采用"速度+位置"匹配,对惯导系统30项相关误差项进行在线标定。系统实验结果表明,系统级在线标定参数较分立式标定参数在导航定位精度上提高了半个数量级。     

车载SINS/DR组合导航系统的在线标定方法

惯导系统中陀螺漂移和加速度计零位存在逐次启动不重复性误差,需在一定时期内频繁拆卸进行标定,增加了较大的工作量。从工程实用和维护的角度出发,提出了一种针对于车载组合导航系统的在线标定方法。该方法用卡尔曼滤波作为估计工具,利用里程计获得辅助信息,将惯导系统与里程计的位置和速度的差值作为量测值,通过设计接近于一般跑车实验过程的路径对待标定的误差项进行有效激励。仿真卡尔曼滤波结果表明,在一定的时间内各误差项根据车行轨迹进行逐步收敛,实现了在一般跑车实验中不拆卸惯性器件而达到标定的目的,且在精度上较 SINS 有了明显的提高。这种在线标定的处理方法给实际使用和维护带来了很大的便利,具有一定的工程实用性。     

基于Allan方差解耦自适应滤波的旋转SINS精对准方法

对旋转式SINS精对准方法进行了研究,由于转位机构转动干扰以及惯性器件误差不确定性带来的影响,旋转式SINS状态方程和量测方程噪声方差参数难以确定,进而导致初始对准精度降低,针对这个问题引入自适应Kalman滤波技术。Sage-Husa是一种常用的自适应滤波算法,但是存在噪声参数强耦合缺陷。通过研究Allan方差与量测噪声方差之间的关系,利用Allan方差滤波器具有带通滤波的特点,独立计算量测噪声协方差阵R_k,该方法能够有效克服Sage-Husa滤波耦合问题,相比其它改进方法具有简单易实现等特点。对该研究进行了仿真实验与实际系统验证实验,结果表明:对于中等精度光纤陀螺单轴旋转SINS,自适应Kalman滤波算法航向角对准精度比标准Kalman滤波算法精度要高0.6’左右,且在误差估计过程中,自适应Kalman滤波器能够更好地抑制外界干扰误差的影响,是一种较好的精对准方法。     

Correlation of Spatial and Temporal Filtering Methods for Turbulence Quantification in Spark-Ignition Direct-Injection (SIDI) Engine Flows

High-speed particle image velocimetry (HSPIV) was applied to an optical spark-ignition direct-injection engine in order to analyse various turbulent properties of the flow-field. The engine was motored at 1200 RPM with an intake pressure of 100 kPa, while HSPIV images were acquired at a sampling frequency of 5 kHz on both a vertical (tumble) plane and a horizontal (swirl) plane. The flow was decomposed in mean and fluctuating components via three different methods — ensemble averaging, spatial filtering, and temporal filtering. It was found that the velocity fluctuations calculated via the ensemble average method were more closely linked to low-frequency rather than high-frequency fluctuations, suggesting that they are more representative of cycle-to-cycle variation rather than true turbulence. Visual inspection of the high-frequency fluctuating flow-fields derived through the two filter based approaches revealed turbulent structures of similar size, shape and distribution. To equate the two filtering methods quantitatively, a spatial filter was designed with a mean flow speed scaled cut-off length, which was tuned in order to match the turbulent kinetic energy (TKE) of a 300 Hz temporal filter. A brief case study was then performed on a fuel-injected operating condition, run at the same 1200 RPM engine speed and 100 kPa intake pressure. A 1:1 split ratio dual-injection strategy was employed, with the first injection at 300°CA bTDC and the second injection at 110°CA bTDC. The relatively late second injection was found to significantly increase both the mean and turbulent velocities present in the flow-field in comparison to the motored condition, with TKE magnitudes being ～5 to 10 fold higher, depending on the choice of cut-off length.     

Estimation of instrumental errors for an inertial navigation system using the Schuler period

The control mode based on using the Schuler period is a special operation mode of the INS-2000 platform inertial navigation system. This mode is used to check the consistency between the calibration parameters of INS sensors and their actual values. Several error equations are proposed for this mode. Some feasible estimation algorithms for INS instrumental errors are tested on model data.     

冲击波测试系统低频特性与补偿方法研究

为提高冲击波超压峰值的测量精度,多数学者把重点集中在系统高频特性研究上,以拓宽带宽的方式提高峰值测试的准确性。冲击波另外两个主要参数正压作用时间、比冲量却和测试系统的低频特性息息相关。针对实爆中出现的不同传感器正压作用时间差异较大的问题,对冲击波信号进行了边际谱分析,获得了信号的低频特性。建立了一阶参数模型来表征低频特性,通过激波管试验数据获取了7种系统的低频模型参数。采用零极点配置法设计了低频补偿模型。结果表明:冲击波测试系统低频特性严重影响冲击波信号正压作用时间测试准确性,基于低频特性补偿的数据处理方法可以有效的提高冲击波信号正压作用时间、比冲量地测试精度。