基于混合PSO算法的加速度计快速标定

针对粒子群优化算法(PSO)在加速度计标定中存在早熟及陷入局部最优的不足,提出了基于差分进化(DE)的双种群信息共享及并行进化的混合PSO算法,并将该算法应用于加速度计快速标定。为提高混合算法的优化性能,提出了一种平衡DE算法全局探索和局部开发能力的加权变异算子,将Logistic函数的非线性特性引入到PSO算法惯性权重和DE算法加权系数的动态调整中。基准测试函数仿真表明所提出的混合算法在收敛速度、收敛精度、全局搜索性能和鲁棒性等方面明显优于PSO、DE算法;加速度计标定仿真结果表明,提出的混合算法能有效提高加速度计的标定精度。     

基于 PSO 算法的加速度计快速标定方法

为减少惯性测量组合标定对转台的依赖,降低标定对转台控制精度的要求,在分析传统加速度计模观测迭代标定方法的基础上,提出一种基于粒子群优化算法（PSO）的加速度计快速标定方法。首先,基于模观测思想设计构造目标优化函数,并将其作为 PSO 算法中的适应度函数,实现了标定方法与 PSO 算法的连接;其次,设计了基于最大化观测信息相对于待估计参数的敏感度函数的加速度计标定编排方案;最后,对所提方法与牛顿迭代标定方法进行了对比仿真。仿真实验结果表明,基于 PSO 算法的加速度计快速标定方法具有可行性、有效性,与传统牛顿迭代标定方法相比更具有优越性。     

基于MEMS加速度计的优化九位置校准算法

针对传统的加速度计标定法对高精度转台依赖高的问题,提出一种基于微机电系统(MEMS)加速度计的优化九位置标定算法。该算法考虑加速度计的非线性因子和电子串扰效应,通过采集9个位置的静态加速度计输出数据,即可对加速度计零偏、刻度因子和安装误差等系数进行高精度快速校准,摆脱了对传统转台的依赖。实验结果表明,基于MEMS加速度计的九位置标定算法有效解决了加速度计非线性问题,减低了电子串扰效应对加速度计的影响,加速度计的误差精度由8.48×10-3g(g=9.8 m/s2) 减少到5.1×10-4g,证明该九位置标定算法的可行性和有效性。     

线性神经网络在加速度计静态模型标定的应用

研究了线性神经网络在加速度计静态误差模型参数标定中的应用。根据加速度计静态数学模型的特点,选用网络结构简单、收敛速度快而不存在局部极小值问题的线性神经网络对加速度计静态模型进行辨识。同时考虑了加速度计安装到分度头上标定时,加速度计的安装误差角和分度头的转动精度对标定精度影响,并给出了相应的误差角计算和补偿方法,有效地提高了加速度计静态误差模型的标定精度。试验表明线性神经网络是一种有效的加速度计静态模型的标定方法而且具有较高的精度。     

基于AWDO算法的主动悬架LQR控制优化

车辆主动悬架LQR控制研究的关键是性能指标加权系数的选择,针对这个问题,文中提出了一种基于改进风驱动优化算法的LQR控制器加权系数优化方法。利用协方差矩阵自适应评价策略算法(CMAES)确定传统风驱动优化算法(WDO)的固有参数,得到自适应风驱动优化算法(AWDO)。将LQR控制器性能指标的加权系数作为优化目标,在解空间中迭代搜索,寻找目标函数值最小的位置。通过实验仿真,并与粒子群算法(PSO)和遗传算法(GA)比较,该算法的收敛速度、收敛精度和鲁棒性更好,优化后的主动悬架性能比相应被动悬架的性能更优。     

基于改进遗传算法的摄像机标定参数优化方法

针对标准遗传算法在摄像机标定参数非线性优化过程中,易出现过早收敛和停滞现象的问题,提出一种新的摄像机标定参数优化方法.首先,采用非线性的归一化几何排名函数与随机遍历抽样法混合作为选择方法,对遗传算法进行改进;然后,采用改进的遗传算法对摄像机标定参数进行非线性优化;最后,将其与标准遗传算法进行标定参数非线性优化对比实验,实验结果表明:算法平均绝对误差低于标准遗传算法,且图像主点坐标更接近参考值,能较好地缓解过早收敛和停滞现象,提高了标定精度.     

斜装激光陀螺石英加速度计标定算法研究

对斜装激光陀螺石英加速度计的标定算法进行了研究。在对斜装原理分析的基础上,分别建立了激光陀螺和石英加速度计的误差模型。基于大理石平板和速率转台,设计了基于最小二乘法的斜装标定算法。该算法省去了复杂的标定工装的设计环节,减少了误差积累,具有精度高,残差小,经济方便的优点。将该算法标定的误差参数在导航软件中进行补偿,激光陀螺精度优于0.05 (° )/h,石英加速度计精度优于5×10-5g0(g0=9.8 m/s2)的激光惯性测量装置,10 min静态导航精度优于10 m,6 min动态导航精度优于40 m。完全满足工程应用中对高精度激光惯性测量装置的参数分离要求。     

PSIM系统稳定性自校准原理理论分析

针对标准遗传算法在摄像机标定参数非线性优化过程中, 易出现过早收敛和停滞现象的问题, 提出一种新的摄像机标定参数优化方法。首先, 采用非线性的归一化几何排名函数与随机遍历抽样法混合作为选择方法, 对遗传算法进行改进; 然后, 采用改进的遗传算法对摄像机标定参数进行非线性优化; 最后, 将其与标准遗传算法进行标定参数非线性优化对比实验, 实验结果表明: 算法平均绝对误差低于标准遗传算法, 且图像主点坐标更接近参考值, 能较好地缓解过早收敛和停滞现象, 提高了标定精度。     

惯性系统中加速度计标定方法研究

在惯性导航系统中,传统的加速度计标定方法有些对转台依赖性比较高,对转台无依赖性的方法精度又比较低.对此,提出一种无需转台的加速度计高精度标定方法.该方法只需要采集十二个位置的静态加速度计输出数据,即可对加速度计零偏、标度因数、安装误差等系数进行高精度标定.实验结果证明,该方法与传统无转台加速度计标定方法相比,具有更高的精度.     

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。