一种基于地轴投影的二维重力匹配方法

惯性/重力匹配组合导航是实现水下航行器长航时、高精度、高隐蔽性航行的有效途径。为了提高初始定位误差较大情况下匹配算法的有效匹配率,通过分析目前重力矢量测量的难点,提出了一种基于地轴投影的二维重力匹配导航方法。并建立二维重力异常数据库,利用惯导提供的纬度信息将重力仪测得的重力异常进行分解,设计了二维重力匹配的V-ICCP算法。3条初始水平定位误差为6海里的仿真航迹试验结果表明,所提方法适用于初始定位误差较大情况下的匹配定位,V-ICCP算法的有效匹配率较ICCP平均提高了10%以上,为重力匹配问题的解决提供了一种新的思路。     

基于自寻优小波降噪算法的海洋重力数据滤波

为抑制船测重力数据中的噪声,提升海洋重力场数据精度,提出了可自动修正阈值参数的自寻优小波降噪算法。首先比较了IIR滤波器、FIR滤波器、Kalman滤波方法、传统小波降噪方法的滤波效果,分析了几种方法的特点及适用性。其次,根据海洋重力信号大多属于缓变的特点,借鉴遗传算法思想,设计了自寻优小波降噪算法。最后,利用湖上船载原子重力仪测量数据进行了实验验证,实验结果表明,自寻优小波降噪算法解决了传统小波降噪方法泛化能力弱、对复杂噪声分量滤除不彻底的问题,与IIR滤波器、FIR滤波器、Kalman滤波方法和传统小波降噪方法等滤波算法相比,滤波结果更接近有用信号,不需要对数据进行截短,滤波后信号精度提升了17%以上。     

基于PSO-SVR的光纤陀螺温度误差建模与实时补偿

根据在线补偿对于实时性和精度的要求,提出利用粒子群算法优化支持向量回归的方法建立光纤陀螺温度误差补偿模型,并采用多数据窗的温度变化率实时获取方法,满足在线补偿和模型输入的要求。将光纤陀螺置于温箱内进行-15～50℃变温试验,获得实测数据,将温度和温度变化率作为输入,分别进行最小二乘、径向基函数神经网络以及粒子群优化支持向量回归建模,对比结果表明,提出的模型取得了最佳的补偿效果。通过实时补偿对比试验,验证了提出的模型具有良好的实时补偿性能及对于非训练数据的泛化能力。     

基于蚁群算法的复杂系统多故障状态的决策

故障树在设备的故障诊断中被广泛应用。当系统复杂度较大时,故障模式和故障树的分支会剧烈增加,故障现象和故障原因因此出现复杂关系,这必然给故障检测和诊断推理带来极大的困难。在故障诊断中引入一种新的人工智能方法,即蚁群算法,可以确定故障树的最优检测次序,并指导系统多故障状态的决策。由于该方法具有平行性、鲁棒性等特点,可以很好地解决前面所提问题。仿真结果显示,在故障树中采用该新方法可行、有效。     

载体运动对双轴连续旋转调制式惯导方案误差的影响

引入系统级旋转自补偿技术可以提高惯性导航系统的精度,该技术是指对整个IMU施加旋转运动从而改变元器件的工作方式,使元件误差得到调制,在进行积分时调制后的误差在一个周期内得到抵消.在捷联式惯导系统中,当载体处于动态时,标度因数误差和安装误差与惯性传感器的输出产生耦合,旋转调制对系统的补偿效果将受到影响.改进的途径一是提高元件标度因数稳定性,减小系统安装误差角;二是隔离载体运动,即减小陀螺仪和加速度计的输出值.本文通过对比分析在静态和动态条件下双轴连续旋转调制式惯导的误差方程,解释了载体运动对旋转调制效果的影响机理,并通过数字仿真验证了载体运动对系统补偿效果的影响.分析和仿真发现,在静态和动态条件下旋转调制都可以提高系统的精度,而在静态条件下或者在通过环架结构隔离了载体运动后旋转调制的效果相对于动态下有较为明显的提高.     

基于冷原子重力仪的船载动态绝对重力测量实验研究

冷原子重力仪正逐渐向小型化、动态化、实用化方向发展,将其应用于深远海绝对重力测量及水下长航时、高精度导航具有十分重要的意义.而目前冷原子重力仪多数尚处于实验室静基座或准静基座测量状态,难以满足动态应用场景下的重力测量需求,因此对冷原子干涉重力测量进行“由静到动”的相关研究十分迫切和关键.本文分析了动态测量的基本原理,给出了冷原子重力仪与加速度计组合测量的基本方法,搭建了一套基于冷原子重力仪和惯性稳定平台绝对动态重力测量系统,并采用冷原子重力仪与传统加速度计组合测量方式,开展了船载动态测量实验.首先,在实验室静态环境下进行了约40 h的连续绝对重力测量,对冷原子重力仪的性能进行初步评估,灵敏度为447μGal/■(1Gal=1 cm/s2),长期稳定度可达2.7μGal.在此基础上开展船载实验,测量船在湖上以约4.6 kn的速度航行,采用重复测线的方式开展了船载绝对动态重力测量.经评估,四条重复测线的内符合精度为2.272 mGal,四个航次外符合精度分别为2.331,1.837,3.988和2.589 mGal.最后,针对实验结果,对可能存在的问题进行进一步分析与总结.本实验研究为海洋...     

旋转方案对捷联惯导系统误差特性的影响

分析了单轴和双轴连续旋转方案对于捷联惯导系统误差特性的影响。结果表明,单轴连续旋转不仅不能调制旋转轴向上陀螺的常值漂移,反而引入大小为刻度系数误差与旋转转速乘积的等效陀螺漂移,此漂移严重制约高精度陀螺组成的捷联惯导的定位精度。双轴连续旋转可以调制旋转轴向陀螺的常值漂移以及由刻度系数误差和旋转转速耦合引入的等效陀螺漂移。但因惯性器件的刻度系数误差与载体运动耦合,会在3个轴向引起等效陀螺漂移,此漂移对系统的定位精度影响强烈。不同的仿真实验证明了理论分析。     

MEMS陀螺的抗野值自适应滤波降噪方法

针对微机电系统(MEMS)陀螺随机漂移较大及量测信息中野值对滤波的不利影响,提出了一种抗野值自适应滤波降噪方法。该方法采用Allan方差信息估计量测噪声方差参数,避免了Kalman滤波器与量测噪声估值器之间的相互关联,能有效抑制滤波发散。在此基础上引入新息抗野值算法,通过修正新息去除野值的不利影响,增强对随机漂移的滤波效果。实测数据试验结果表明,采用该文方法滤波后的MEMS陀螺输出信号均方差及角度随机游走都比滤波前明显降低,验证了提出的滤波方法在MEMS陀螺降噪中的有效性。     

光纤陀螺信号的解耦自适应Kalman滤波降噪方法

针对光纤陀螺(FOG)输出信号的随机噪声问题,提出了一种解耦自适应Kalman滤波方法用于FOG信号降噪。方法采用Allan方差分析法估计量测噪声的方差参数,Kalman滤波过程与量测噪声方差的估计过程完全独立,避免了Kalman滤波器与量测噪声估值器间的相互耦合。利用时间序列分析法对FOG的随机噪声进行建模,并在建立的二阶自回归模型的基础上,采用本文滤波方法对采集的FOG实测数据随机噪声进行了试验验证。与传统方法相比,提出的滤波方法具有更好的降噪效果,噪声均方误差降低40%以上。     

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。