激光捷联惯导系统的射前快速标定技术

捷联惯导系统射前自标定是提高系统精度的重要途径。基于激光陀螺标度因数稳定的特点,建立了适合激光陀螺捷联惯导系统射前自标定的加速度计误差参数模型。分析了基座扰动使姿态发生微幅变化对加速度各通道输出影响,设计了适合激光陀螺捷联惯导系统的加速度计自标定算法,该算法具有一定的抗扰动能力。在误差参数可观测性分析的基础上,设计了射前自标定方案,并进行了实验验证,试验结果表明,该方案可快速准确标定出加速度计相关误差参数。     

加减速过程中车载航位推算误差补偿技术研究

研究轮式车辆加减速过程中带来的两种效应,即车辆载荷的转移及轮胎的滑动,并分析其对车辆航位推算的影响,综合这两种效应带来的影响,提出了轮胎计算半径的概念,建立了加减速过程中的误差补偿模型.跑车实验表明,经过误差补偿距离精度由3‰提高到0.5‰,精度提高近1个数量级.     

双天线测向信息辅助捷联惯导快速对准算法

为解决捷联惯导的快速高精度对准问题,给出了一种双天线测向信息辅助的惯导快速对准算法.介绍了双天线测向的基本原理,在此基础上给出了双天线基线安装误差的补偿方法.基于速度、位置、航向观测量,设计了快速对准卡尔曼滤波器,给出了具体航向量测方程.根据实测双天线测向误差特性进行了仿真分析.仿真结果验证了方法的有效性,4 min航向精度优于0.05°,可满足通常0.8 nm/h机载捷联惯导的对准精度要求.双天线测向信息辅助快速对准算法相对传统基于罗经效应的速度、位置量测对准方式,对准时间可极大地缩短,但具体对准航向精度受双天线测向误差影响大.     

高分辨光电里程仪中的弹簧效应研究

高分辨光电里程仪是地面车辆定位系统中的测速测距元件,该元件具有极高的分辨率,并且从工作原理上看,其测速误差不随时间累积,因此在车辆导航系统中有很大的潜力。研究了弹簧效应对里程仪测速精度的影响,并且提出了数据重构的软件降噪去抖算法,根据运动状态不同,从缩短样本和提高拟合阶次两个方面选取了40样本三阶拟合数据重构算法。结果表明,该数据算法能够有效抑制里程仪的弹簧效应,将里程仪的测速精度由0.2 m/s提高到0.038 m/s,同时满足了快速跟踪的要求。     

里程仪测距纵坡度及加减速模型研究

针对轮式车辆导航特点,综合车辆载荷转移和轮胎滑动两方面,提出了计算半径的概念,建立能同时补偿路面纵坡度和车辆加速度对里程仪测距影响的误差模型,跑车试验表明:纵坡度角每增加1°里程仪计算刻度系数约减小1.0762×10-3mm,加速度每增加1 m/s2里程仪计算刻度系数约减小6.295×10-3mm,经过路面纵坡度和车辆...     

简化SSUKF在车载SINS行进间对准中的应用

基于大失准角条件下的非线性初始对准误差模型,通过捷联惯导系统 (SINS)与全球定位系统 (GPS)的速度和位置匹配实现SINS行进中初始对准.为了降低滤波计算量,根据系统噪声为复杂加性噪声、量测噪声为简单加性噪声且量测方程是线性方程的特点,采用计算量小的简化超球面无迹卡尔曼滤波(SSUKF)对车载SINS进行行进间初始对准.最后进行SINS行进中初始对准仿真试验,结果表明大失准角条件下的SINS误差模型和简化SSUKF滤波估计法不仅适用于大失准角,同样适用于小失准角和大方位失准角.本对准方案可提高车辆机动能力.     

MIMU系统设计及MEMS陀螺仪温度漂移补偿

针对温度对MEMS陀螺仪的零偏影响较大的问题,以LCG50型陀螺仪为试验对象,通过温度试验拟合出零偏、温度测量值与时间的函数关系,并利用拉格朗日插值法建立了全温度范围内陀螺仪零偏的温度补偿模型,同时进行了MIMU系统DSP温度补偿程序设计。实验结果表明,利用此温度补偿模型可有效地抑制陀螺仪零偏,提高惯性测量单元的测量精度,具有很好的实用价值。     

优化风电惯性响应的变比例系数调速策略

风电机组的友好型惯性响应对提高高比例风电并网系统的调频特性具有重要意义。该文首先分析最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)运行风电机组利用转速调节实现转动惯量响应的可行性,提出利用变比例系数调节转速指令值的控制方案。其次针对风电机组在惯性支撑过程中对系统调频产生的不利影响,从优化惯性响应特性出发,提出风电机组基于两阶段切换的变比例系数调速策略。在此基础上,基于虚拟惯性时间常数推导惯性响应阶段的变比例系数调整策略,同时为快速恢复风电机组在惯性支撑后的MPPT运行、避免切换对系统调频的二次扰动,采用模糊控制设计该阶段变比例系数的调整策略。最后利用风电并网系统的负荷扰动仿真,论证所研究两阶段变比例系数调速策略提高系统频率响应特性的有效性,仿真结果表明该策略具有充分利用同步发电机调频能力快速恢复风电机组MPPT运行方式的特点。     

无人机组合导航系统的自适应滤波研究

无人机组合导航滤波器的设计需要考虑器件和外部环境不稳定带来的影响,同时在飞行过程中也面临着组合导航系统噪声和量测噪声统计特性不确定问题,从而导致滤波精度低,稳定性差,甚至有可能发散,传统常规卡尔曼滤波无法解决上述问题。提出一种根据极大似然准则的自适应卡尔曼滤波算法,利用滤波残差的均值和方差不断对卡尔曼滤波的状态噪声方差阵和测量噪声方差阵进行实时修正,提高滤波器对模型不确定性和噪声变化的适应能力和鲁棒性。仿真表明,所提出的组合导航滤波器能够满足无人机导航任务的要求,并且具有很好的导航精度和稳定性。