光纤陀螺温度影响的非线性综合误差补偿

为有效克服光纤陀螺温度漂移和标度因数非线性带来的测量误差,提出了一种非线性综合模型来进行补偿。通过对某型号闭环光纤陀螺的温度速率实验数据进行分析,辨识出模型参数。结果表明,该模型能有效补偿温度及温度变化率对光纤陀螺输出精度的影响,较好地改善光纤陀螺在复杂温度环境下的输出性能。     

全数字闭环光纤陀螺测试系统的软硬件设计

由于光纤陀螺精度的提高,使得它在导弹惯导中的应用成为可能.为了检验陀螺特性,以便采取建模和误差补偿方法,来补偿陀螺的随机漂移和随温度变化的输出误差,并提高陀螺的实际应用精度,首先就要建立光纤陀螺的测试系统.本文设计了一种基于PC/104单片机的光纤陀螺测试系统,包括硬件设计和基于C语言的软件设计.测试系统的软硬件设计均符合国军标的规定.     

带误差补偿的二位置寻北仪设计

带误差补偿的二位置寻北仪系统包括电源、转机结构、控制电路、计数器等.其补偿算法推导基于陀螺和加速度计一次误差补偿模型,以降低陀螺随机漂移及加速度计的零位漂移对寻北精度的影响.同时再利用由典型静态误差源产生的寻北误差与方位角三角函数成正比或为常值,以罗差修正寻北结果进一步提高寻北精度.     

全数字闭环光纤陀螺测试系统的软硬件设计

由于光纤陀螺精度的提高，使得它在导弹惯导中的应用成为可能。为了检验陀螺特性，以便采取建模和误差补偿方法，来补偿陀螺的随机漂移和随温度变化的输出误差，并提高陀螺的实际应用精度，首先就要建立光纤陀螺的测试系统。本文设计了一种基于PC／104单片机的光纤陀螺测试系统，包括硬件设计和基于C语言的软件设计。测试系统的软硬件设计均符合国军标的规定。     

光纤陀螺温度误差自适应神经模糊补偿方法

依据Shupe热致非互易性理论,研究光纤陀螺温度漂移产生机理,设计了-15 ℃～50 ℃温度范围内实验。将自适应神经模糊推理系统和分段建模思想相结合,以实测数据构建训练样本,建立光纤陀螺温度误差自适应神经模糊补偿模型。该模型解决了传统建模方法中模型适配性较差的问题,并有助于缩短陀螺进入稳态的时间。数据计算表明,用所建立的模型进行误差补偿后,温度漂移标准差降低了75.55%,补偿效果明显。     

光纤陀螺温度误差建模及补偿方法

温度是影响光纤陀螺输出精度的主要误差源。为了有效提高光纤陀螺的输出精度,在光纤陀螺温度特性理论分析的基础上,对光纤陀螺进行了全温度范围（-30℃-＋70℃）速率试验和零偏试验,并对试验数据进行了深入分析,建立了光纤陀螺温度与标度因数、温度与零偏之间的多项式误差补偿模型。试验结果表明,该温度误差补偿模型可以使光纤陀螺在全温度范围的输出精度提高一个数量级,补偿效果良好。     

基于AR模型的光纤陀螺建模方法研究

作为新一代的光学陀螺仪,光纤陀螺的性能决定着惯性参考系统的精度,为了提高光纤陀螺的精度,本文提出了利用时间序列分析法中的AR模型[1]对光纤陀螺零漂数据进行分析,采用最小二乘法对数据进行了处理和拟和,并在此基础上应用卡尔曼滤波算法对建模后光纤陀螺的漂移数据进行了滤波,有效地抑制了光纤陀螺中的随机误差,得到了陀螺信号的常项漂移趋势,提供了一种符合工程应用要求的光纤陀螺漂移模型。     

保偏全光纤型陀螺

本文介绍一种全部用保偏光纤制成的全光纤型陀螺,这种陀螺的随机漂移系数为5×10~(-3)度/(小时)~(1/2),偏置漂移的稳定性可达数百小时。本文将详细介绍这种陀螺的光学结构以及诸元件的温度特性。     

光纤陀螺和环形激光陀螺及其技术评定

本文介绍了两种光学陀螺的发展历史及其通用原理,又分别描述了激光陀螺、模拟光纤陀螺和数字光纤陀螺的具体工作过程、应用范围及消除漂移的具体方法。重点对两种光学陀螺进行了详细比较,分析指出,光纤陀螺在重量、装配条件、多种装配形式、加工精度、使用期限以及价格方面都优于环形激光陀螺。但总的来看,光纤陀螺还存在一些重大技术问题有待解决,该公司研制的光纤陀螺的漂移率为10°/h,可用在偏航的俯仰测量、姿态稳定等应用中。对性能要求在0.01°/h的惯导中,仍取代不了环形激光陀螺。从长远看,两者竞争的焦点是在价格方面。     

光纤惯组温度补偿模型和测试技术研究

光纤惯性导航系统中的光纤陀螺和石英加速度计的漂移受温度变化影响显著,导致其在导航系统中的应用受到各种制约。现在工程上采用的温控技术虽然保证了光纤陀螺工作环境温度的稳定,但其需要在陀螺内增加温控设置,并对设置的温度控制性能提出了较高的要求,这样必定会增加光纤陀螺的体积、质量和成本,同时温控精度也受到制约。提出了一种基于光纤惯性测量组合的温度补偿模型,并设计相应的试验方法对陀螺仪和加速度计的零偏和标度因数进行了温度补偿。试验验证,提出的温度模型准确有效,有利于补偿因温度变化引起的加速度计和陀螺仪的零偏和标度因数影响,达到提高惯性导航系统的导航精度的目的。     

小波神经网络在陀螺漂移预测中的应用

针对传统预测方法存在的不足,建立一种基于小波神经网络的陀螺漂移预测模型。重点研究利用小波分析理论对陀螺输出信号的漂移趋势识别提取方法,结合小波神经网络建立漂移信号的非线性预测模型,并以某陀螺实测信号为例预测其漂移趋势。结果表明:该模型能降低人为因素影响,提高漂移预报效果和导航系统精度。     

HGA-RBF网络在动力调谐陀螺仪漂移预测中的应用

由于经典RBF神经网络预测DTG漂移存在参数优化困难和预测精度不理想的问题,将具有可同时优化神经网络参数和隐节点数的递阶遗传算法引入到了对RBF神经网络核函数各项参数的优化中,旨在提高RBF神经网络的建模能力,从而提高DTG漂移的预测精度．首先归一化DTG漂移数据,建立HGA—RBF网络预测模型,然后应用DTG实测漂移数据给出预测模型应用结果,最后利用DTG随机漂移率对预测模型的有效性进行验证．实验结果表明,用这种方法建立的模型能较好地描述动调陀螺仪的漂移特性,其补偿后的漂移量较原始漂移量减小4．5倍．     

挠性捷联惯组振动环境下适应性及导航精度分析

针对挠性捷联惯组对振动环境敏感,在振动条件下动态精度差的特点,分析了其振动适应性,研究了在不同振动条件下的导航精度。指出了挠性捷联惯组振动适应性差的主要原因是挠性陀螺仪在振动条件下产生了附加漂移。精度振动导航试验结果表明,将挠性捷联惯组的振动衰减至1g左右,可以使挠性捷联惯组具有良好的"天-地"一致性。提出了提高挠性捷联惯组振动适应性的方法。     

星敏感器辅助的捷联光纤航姿误差在线估计方法研究

提出了一种基于星敏感器辅助的舰载光纤捷联航姿系统（SAHRS）误差在线估计方法,以初始时刻舰船惯性坐标系为参考系,直接以星敏感器输出惯性姿态为基准,估计陀螺仪的常值漂移;在舰船系泊状态下,以重力矢量在惯性空间的投影为基准,利用比力的积分量构建观测值,估计加速度计零偏。该方法无需拆卸系统,陀螺与加速度计误差估计完全分离,估计收敛速度快、实时性好。仿真结果表明：该方法可实现在静止基座和摇摆基座条件下捷联航姿陀螺仪常值漂移及水平加速度计零偏的在线估计,估计精度分别优于0.02°/h和50 μg.     

一种实用旋转调制式陀螺寻北仪的设计

提出一种实用的旋转调制式陀螺寻北仪结构,由1个单轴光纤陀螺(FOG)、2个石英加速度计和旋转机构组成,完成寻北的同时还可以得到具有一定精度的纬度信息。推导了寻北原理公式。基于递推最小二乘法开发了实用的算法,以消除陀螺漂移和噪声对寻北精度的影响。进行了误差分析,指出影响寻北精度的重要因素是陀螺漂移的稳定性,对寻北精度进行了理论计算。研制原理样机进行了8位置寻北试验,结果表明:3min内方位角估计值进入0.1°误差带,重复性精度可达0.071°,纬度精度可达0.068°.     

基于弱可观状态分离估计的机载灵巧弹药快速传递对准方法

为了解决机载灵巧弹药微机电系统(MEMS)惯性导航传递对准时间过长、严重制约载机安全的问题,提出了MEMS陀螺零偏两点估计算法和弱可观测状态分离估计的快速传递对准算法。该方法基于对Kain等^［1］提出的速度+姿态匹配快速传递算法的可观测度分析,解决了陀螺零偏弱可观测状态的分离估计。采用系统噪声变分贝叶斯-卡尔曼滤波自适应算法处理快速传递对准算法中分离估计器参数对滤波器收敛的影响。仿真和靶场试验结果表明,在2.5 s内两点估计法估计准确度至少达到88%,对应的传递对准时间缩短到8 s.     

一种微机电系统陀螺信号基于小波域的Karhunen-Loeve变换去噪方法

为了减少梳状音叉微机电系统(MEMS)陀螺的随机漂移误差,提出了一种小波域上的Karhunen-Loeve变换(KLT)的MEMS陀螺漂移信号的去噪方法。其主要思想是:先对分段的MEMS陀螺漂移信号进行小波分解;然后对各个中高频子带进行6抽头滤波,插值成和最高频带相同长度的样本点后,利用小波各尺度间的相似性进行高频分量的KLT变换,在一定程度上去除不相干噪声;最后对KLT降噪后的信号再进行小波阈值处理完成进一步的降噪。实验结果表明,所提方法相对于基于小波变换的各种阈值方法,陀螺输出信号的方差、零偏稳定性和随机游走误差都有了明显的改善。     

动力调谐陀螺再平衡回路技术的发展与研究现状

分别介绍了动力调谐陀螺模拟和数字脉冲再平衡回路的发展与研究现状,分析了两种再平衡回路由于线路引起漂移误差的主要原因,比较了模拟和数字再平衡回路的优缺点.探讨了用DSP直接数字控制实现再平衡回路的方法及这种方法的优缺点,给出了数字控制回路中值得研究的问题.     

基于时间序列分析方法的FOG随机漂移建模与辨识

为了对光纤陀螺（FOG）随机漂移（启动漂移、慢变漂移和快变漂移）的各项参数进行快速有效的辨识，建立了含未知模型参数（慢变漂移的相关系数）的FOG随机漂移状态方程模型，通过对FOG随机漂移进行时间序列分析，辨识了未知的模型参数以及慢变漂移和快变漂移的白噪声方差，以卡尔曼滤波／平滑技术计算了FOG随机漂移的3项分量。对实测的FOG随机漂移数据进行了模型辨识与适用性检验，结果表明，该方法能够准确计算FOG随机漂移的各项参数和分量。通过建立FOG随机漂移的状态方程模型，首次将时间序列分析方法与卡尔曼滤波／平滑技术相结合，快速计算了启动漂移、慢变漂移的相关系数以及慢变漂移和快变漂移的白噪声方差，这对于修正FOG单独工作或与其他设备组合时的导航误差具有重要的参考价值。