惯性导航系统水平阻尼网络的适应式混合智能控制

目前,船用惯性导航系统(INS)主要工作在外水平阻尼状态和无阻尼状态,当海况变化较大时,系统就会在阻尼状态和无阻尼状态之间频繁转换,使系统一直处于调整状态,影响了系统的动态精度.为了改善这种状况,提出一种新的设计思想,采用适应式混合智能控制,根据实际海况变化情况,实时校正阻尼系数,使由舰船的机动性造成的系统误差最小.理论分析和仿真结果表明,该方案能有效地改善INS的动态性能.     

自抗扰控制器在平台惯导系统动基座下初始对准应用

根据自抗扰控制器在时变系统、多变量系统中的使用方法的特点,将自抗扰控制技术应用于平台式惯性导航系统的初始对准,设计了一种在动基座下的快速对准方案.建立了系统的误差模型,深入研究了该对准方案的精度和速度,并与传统的卡尔曼滤波器进行仿真比较.仿真结果表明,自抗扰控制器克服了卡尔曼滤波技术使用条件的限制,在对于不确定性扰动影响的快速对准中取得了较好的效果,鲁棒性和抗干扰性都有较大提高.     

多导航传感器的多模卡尔曼滤波研究

将多模自适应估计用于导航数据融合处理方法中,通过数字仿真将单一模型的惯导系统/全球定位系统/多普勒计程仪组合导航系统与多模自适应估计的组合导航系统的性能进行了比较,多模滤波器具有较明显的稳定滤波,而且,加大了测量值动态范围,说明了多模自适应估计在组合导航系统中可增强系统对环境的适应性,提高组合导航系统的精度.     

联合卡尔曼滤波及其在舰船综合导航系统中的应用

针对ＩＮＳ／ＧＰＳ／ＣＮＳ舰船综合导航系统的特点,设计了用于该系统的联合卡乐意轻滤波器,该联合卡尔曼滤波器具有全局最优性,其结构遵循信息分配原则,其算法改善了数值计算的稳定性和系统的容错性,并减少了信息舆量与计算量,理论分析及仿真结果表明,该联合滤波器能够满足系统精度和容错性的要求。     

基于ESO技术的惯导系统初始对准

从控制角度出发,把自抗扰控制技术(扩张状态观测器(Extended state observer,ESO)、跟踪微分器)应用于惯性导航系统的静基座对准中,建立了系统的误差模型,深入地研究了这种对准方案的精度和速度,并与传统的卡尔曼滤波技术进行仿真比较。仿真结果表明:ESO技术克服了卡尔曼滤波技术使用条件的限制,在存在不确定性扰动影响的快速对准中取得了较好的效果,鲁棒性和抗干扰性都有较大提高。