Continuous calibration of inertial platform drifting error parameters

0　ＩＮＴＲＯＤＵＣＴＩＯＮＩｎｔｈｅｆｉｅｌｄｏｆｐｌａｔｆｏｒｍｄｒｉｆｔｔｅｓｔ ,ｔｈｅｍｏｓｔｍａｔｕｒｅｍｅｔｈｏｄｎｏｗｉｎｕｓｅｉｓｂｙｏｐｔｉｃａｌｐｏｉｎｔｒｅｃｏｒｄｉｎｇ .Ｉｔｓｓｈｏｒｔ ｃｏｍｉｎｇｉｓｔｈａｔｔｈｅａｕｔｏｍａｔｉｏｎｌｅｖｅｌａｎｄｔｈｅｒｅｃｏｒｄｉｎｇａｃ ｃｕｒａｃｙａｒｅｌｏｗ ,ａｎｄｔｈｅｎｕｍｂｅｒｏｆｐａｒａｍｅｔｅｒｓｔｈａｔｃａｎｂｅｉｄｅｎｔｉｆｉｅｄａｒｅｌｉｍｉｔｅｄ .Ｉｎｃｏｎｓｉｄｅｒａｔｉｏｎｏｆｔｈｉｓ ,ｔｈｅａｕｔｈｏ…     

改进的两步卡尔曼滤波器在惯导平台误差模型辨识中的应用

根据系统特性,将原两步卡尔曼滤波算法进行了简化,并引入自适应滤波方法以防止滤波发散,得到了改进的新算法。理论分析及仿真结果表明,该新算法计算量较扩维卡尔曼滤波算法小,而且可有效克服滤波发散现象。     

斜装液浮陀螺一次项漂移系数系统级分离算法

在免拆卸条件下,为实现实时监测倾斜安装在惯性测量单元(IMU,inertial measurement unit)中的液浮陀螺一次项漂移系数DI、Ds,提出一种利用惯性测量单元标定参数解算液浮陀螺一次项漂移系数的系统级分离算法.通过对液浮陀螺结构和斜装原理的分析,给出了液浮陀螺单表和系统的误差模型,并基于误差模型和已经获取的斜装IMU的误差参数,设计了液浮陀螺一次项漂移系数的系统级分离算法,该算法不需要设计复杂的倾斜标定工装,同时免去了液浮陀螺从惯性测量单元上拆卸的麻烦,减少了误差积累,参数的分离精度高、残差小,与单表一次项漂移系数分离结果的极差优于1.301×10-3(°)·(h·g0)-1,完全满足工程应用中高精度惯性测量单元对液浮陀螺一次项漂移系数的分离精度要求.     

Tests and error analysis of a self-positioning shearer operating at a manless working face

Self-positioning of a shearer is the key technology for mining with a man-less working face. In an underground coal mine all radio navigation; satellite positioning or celestial navigation methods have their limitations. We analyzed an inertial navigation system intended to guide the movement a shearer and designed a self-positioning device for the shearer. Simulation tests were also performed on the system. We analyzed the errors observed in these tests to show that the main reason for the low precision of the self-positioning system is accumulated error in the inertial sensor. A Kalman filtering algorithm used in combination with the shearer motion model effectively reduces the measurement errors of the self-positioning system by compensating for gyroscopic drift. Finally, we built an error compensation model to reduce accumulated errors using continuous correction to provide self-positioning of the shearer within a certain range of accuracy.     

低轨卫星紧组合导航UKF方法

针对紧组合导航系统状态方程及量测方程的非线性,以低轨卫星为应用对象开展了无迹卡尔曼滤波UKF方法研究．给出了惯性系下的系统模型及算法模型,其中姿态直接采用修正Rodrigues参数来表述以避免四元数归一化条件的限制,系统状态更新采用四阶Runge-Kutta法以适应卫星的高速运动;之后通过数学仿真与广义卡尔曼滤波EKF进行了比较分析．结果表明:UKF滤波对于姿态精度明显优于EKF,提高了一个数量级,对于速度、位置精度两者滤波效果相当,但对于运算时间UKF耗时较长．因此实际应用中可根据导航精度与运算时间需求决定是否采用UKF方法．     

一种光纤陀螺随机漂移的高精度建模方法

为减小光纤陀螺随机漂移,采用时间序列分析法对其进行ARMA模型辨识.提出一种全局最优的模型阶次搜索算法,将模型适用性检验方法中的BIC(Bayesian information criterion)用于模型阶次搜索,并采用Pandit-Wu建模思想,把二维搜索化为一维搜索,得到了模型阶次的一致性估计.提出了一种改进的U-C算法,并与长自回归模型计算残差法相结合共同估计模型参数.它将非线性参数估计过程转化为线性过程,使用了正置与逆置漂移时序参与估计,以前向和后向模型的滤波误差平方和最小为参数估计的指标,在p+1维空间中求极小值.采用上述方法确定的模型其残差标准差为0.002 4°,最大预报误差为0.011 2°,能准确预报光纤陀螺随机漂移趋势.     

基于误差敏感分析的Stewart平台参数辨识方法

针对Stewart平台参数辨识问题,提出基于误差敏感分析的参数辨识方法．通过建立Stewart动平台在不同位置点的位姿误差模型,得到Stewart平台结构参数辨识方法,该方法解析了Stewart平台在不同位姿下,结构参数变化及对其输出的敏感性．利用数值法构造出误差影响敏感矩阵,可辨识系统结构参数．通过实例计算与修正,Stewart平台位置误差从4.8 mm降到到1.12 mm,角度误差从5.4°降到1.05°,验证了该辨识方法是有效可行的．     

Anovel profile error model to calculate contact error

A new profile model based on multi-scale asperities is developed and contact error is calculated.After stratified sampling, the model can get the distribution law of entity points on each cross section.Asperity radius of curvature is estimated by the relationship between circle radius and the section interval. Contact error is related to surface form error. A model equation of contact error plane is calculated through a method based on static equilibrium theory. Three contact asperities which determine the contact error plane on the rough surface are studied. The simulation results show that contact error can be accurately calculated according to the profile error model.     

基于惯导系统模型的自对准陀螺测漂方法研究

针对平台式惯导系统初始测漂过程需要外界提供航向基准的特点,文中提出了一种既能自动寻北又能准确测量陀螺漂移的测漂方法.通过方位精对准状态在北西天坐标系和东北天坐标系两次定位测量水平陀螺漂移,在水平精对准状态下记录北向速度并采用最小二乘法解算方位陀螺漂移.仿真和工程试验结果表明,该测漂方法在实现自动寻北的条件下,能实现对水平轴和方位轴漂移的精确测量,满足导航系统对常值漂移测量精度的要求.     

歼击机对空中目标参数被动测量的方法研究

仅根据光电瞄准系统探测到的空中目标俯仰角和方位角,利用非线性滤波算法即可估计出目标的位置和速度等运动参数。建立了歼击机和目标的相对运动数学模型,在对扩展卡尔曼滤波算法优化的基础上,推导出自适应修正增益的扩展卡尔曼滤波算法。仿真结果表明,与传统的扩展卡尔曼滤波相比,该算法具有更高的稳定性和估计精度,能够满足歼击机在中远距离使用制导武器对目标攻击的发射条件。     

基于模糊聚类多变量系统的模糊辨识方法

提出了一种基于模糊聚类和卡尔曼滤波方法的模糊辨识方法,该方法是基于模糊聚类,计算给定样本在各类中的隶属度,利用卡尔曼滤波器辨识模糊模型的结论参数,给出了详细算法和Ｂｏｘ－Ｊｅｎｋｉｎｓ数据的辨识结果。     

轴仿真转台指向误差的建模研究

运用杆、副误差矩阵来描述三轴仿真转台的各项误差,详细阐述了三轴仿真转台的坐标系建立过程,建立了三轴仿真转台指向误差的数学模型,为进行三轴仿真转台的精确度分析奠定基础.     

捷联惯导晃动基座自对准算法比较

为了提高晃动载体的初始对准精度,分别采用了卡尔曼滤波法和H∞滤波法。高斯白噪声和随机晃动的条件下进行两种算法的仿真研究,结果表明,高斯白噪声条件下,两者的滤波效果都很好,但在加入基座周期性晃动时,卡尔曼滤波出现了明显的发散现象,H∞滤波表现出了更好的稳定性。     

基于MVEKF算法的机载单站无源定位

介绍了基于相位差变化率的机载单站无源定位原理,并引入一种新的MVEKF(修正协方差扩展卡尔曼滤波)算法。文中详细介绍了MVEKF算法的基本原理,并将其应用于相位差变化率体制下的机载单站无源定位中,给出了MVEKF滤波方程;通过仿真将其与常用的非线性滤波算法EKF(推广卡尔曼滤波)和MGEKF(修正增益扩展卡尔曼滤波)进行了比较。结果表明,与EKF算法相比,MVEKF不易受初始状态估计的影响,且收敛速度更快,滤波效果更具稳定性;此外,无须寻找观测方程修正函数,MVEKF算法就可达到与MGEKF算法相当的滤波效果,因而为机载无源定位向快速、高精度方向的发展提供了一定的理论依据。     

一种基于神经网络和UKF的自适应目标误差配准方法

针对多传感器数据融合的误差配准问题,提出了一种自适应的误差配准方法。该方法使用无迹卡尔曼滤波方法训练神经网络,在偏差先验模型未知的条件下,通过学习待配准目标量测与配准目标之间的误差变化,实时估计配准误差并同时将其应用于目标状态估计。仿真实验表明,该方法能够实时有效地估计目标配准误差和目标状态。     

增广递推最小二乘辨识精度的研究

以带有有色噪声的CARMA模型为例,分析了在干扰项参数辨识当中,误差较大的原因以及影响辨识误差的因素,并利用二次辨识的思想提出了一种提高辨识精度的方法。通过此方法并结合一个具体实例,给出了Matlab仿真辨识的结果。仿真结果表明,经过二次辨识的参数更接近真实值。     

并联六坐标测量机的误差模型和误差补偿

为了探讨并联坐标测量机的机构原始误差和测量过程误差引起测量结果的偏差,在并联六坐标测量机的位置分析基础上,依据矩阵全微分理论,提出了机构原始误差与测头的位置和姿态误差模型。研究了机构参数误差变化对测头的位置和姿态误差的影响,明确了减小测头误差的主要途径是提高测量机零部件的机械加工和装配精确度,严格控制角度误差,给出了在机构参数存在误差的情况下,采用误差直接补偿法修正测头位置和姿态的方法,仿真验证表明,采用软件误差直接补偿法,可以明显提高测量准确度。     

超精密隔振系统的建模与参数辨识

根据超精密隔振器的内部结构和隔振系统的布置形式,建立了超精密隔振系统的动力学模型,并在此基础上推导出理论频响函数。提出了隔振系统的频响测试方法,根据测试数据的特征值,计算获得了隔振系统动力学参数的初始值。采用参数调整法,使理论频响曲线不断逼进实验频响曲线,从而辨识出隔振系统的动力学参数。实验和误差分析结果验证了动力学模型的有效性和辨识参数的可信性。     

Parameters identification of the compound cage rotor induction machine based on linearized Kalman filtering

0　INTRODUCTIONThespecialstructureandmaterialisadoptedintherotorofthecompoundcagerotorinductionmachinetoen ablethemachinetohavegoodstartingperformance ,highefficiencyandpowerfactor ,andhavewideapplicationprospectsonsomeoccasions .Thespecialstructureofrotorcausestheoperatingmodeofthemachinetohaveagreaterinfluenceonitsparametersthanthatofanaveragestruc ture .Recentsystemidentificationtechniqueshavebeenap pliedtoestimatetheparametersoftheinductionmachine .Sothataccurateparameterscanbeacquire…     

基于三阶矩的非最小相位MA模型参数估计

提出一种新的非高斯信号激励的非最小相位ＭＡ模型参数辨识方法。该方法基于三阶矩和自适应算法，并利用ＦＫＡ算法极小化输出信号的三阶矩估计方差。计算机模拟结果表明，木文方法的收敛速度比最大梯度下降法（ＮＰＧ）快，与ＮＰＯ算法同数量级，但每次递归的运算量比ＮＰＯ算法少，占内存量也小。