陀螺仪温度建模研究

介绍了陀螺温度试验系统的结构和特点，用该系统进行了某型陀螺仪的温度速率试验与位置试验。在试验数据的基础上，分别使用线性回归算法和小波网络建立了陀螺仪的静态温度模型。线性回归法算法简单，已用于实际工程中；而小波网络辨识可以任意逼近陀螺仪温度模型的非线性特性，得到更好的辨识精度。     

陀螺稳定平台中速度环的非线性实验建模

在阐述两轴四框架陀螺稳定平台的结构和工作原理的基础上,具体分析了从实际实验装置中获取数据的方法。通过对内环中速度稳定环的机理分析,得到了简化的线性模型。针对平台在低频工作环境下所表现出的严重非线性特性,将线性模型与非线性的Stribeck摩擦力模型相结合,建立了系统的数学模型。利用遗传算法和所获得的实际系统数据对模型参数进行了辨识;通过在所辨识出的系统模型上进行扰动隔离的系统仿真实验,并将其结果与实际系统的性能进行对比,验证了所建模型的精度;通过对模型残差的分析,进一步地改进和提高了所建系统模型的精度。为研究两轴四框架陀螺稳定平台模型与误差补偿提供了实用的高精度的数学模型。     

改善机抖温度特性提高激光陀螺精度的方法研究

建立了激光陀螺机械抖动装置的仿真模型,研究了机抖温变特性对激光陀螺输出特性的影响。针对传统抖动控制器的缺陷,提出了一种具有温度补偿作用的机抖自激振荡电路,改进的抖动控制器利用场效应管线性工作区来实现稳定抖动速率的目的。仿真实验结果表明：补偿电路能较好地保持机抖抖动速率的稳定性,从而有效地提高了激光陀螺的检测精度和温度稳定性。     

灵敏度分析在惯导平台误差参数辨识中的应用

为了解决传统的惯导平台测漂方案下,惯导平台上陀螺安装误差角的系统级辨识精度不高的问题,对平台漂移的非线性模型进行了灵敏度分析,找出了影响陀螺安装误差角辨识精度的主要因素,进而提出了转台相对地面存在角速率条件下的改进辨识方案.仿真结果表明,在改进的辨识方案下误差角的辨识精度获得了显著提高.     

静基座速率偏频激光陀螺捷联惯导系统快速高精度初始对准算法

针对惯性器件误差对初始对准精度的影响,提出了基于速率偏频激光陀螺捷联惯导系统的快速高精度初始对准算法。首先,研究了初始对准阶段惯性器件的误差特性;然后,建立了激光陀螺标度因数和加速度计零偏的二次非线性误差模型,并对其进行在线估计和补偿;最后,采用卡尔曼滤波方法对激光陀螺零偏残差进行估计,得到系统初始对准姿态矩阵。实验结果表明,该算法可以有效消除激光陀螺标度因数误差、零偏误差和加速度计零偏误差等因素对初始对准精度的影响,初始对准时间为3 min时水平姿态角对准精度为2″,偏航角对准精度优于30″,精度和快速性均得到显著提高。     

基于CPSO-LSSVM的单轴旋转惯导系统轴向陀螺漂移辨识

在单轴旋转惯导系统中,轴向陀螺漂移是影响系统导航精度的重要因素。为了提高惯导系统的导航精度,采用混沌粒子群算法(chaos particle swarm optimization, CPSO）优化的最小二乘支持向量机（least squares support vector machine, LSSVM）〖JP+1〗对轴向激光陀螺漂移进行辨识。利用初始对准12 h内系统纬度误差和温度变化量作为LSSVM模型的训练数据,利用CPSO对LSSVM进行参数优化,利用优化后的LSSVM模型对轴向陀螺漂移进行辨识,轴向陀螺漂移辨识精度优于0.000 2 （°）/h, 系统定位误差优于1 nm/72 h。试验结果表明,CPSO是选取LSSVM参数的有效方法,该方法能够有效地辨识轴向陀螺漂移,具有很高的辨识精度,具有很高的实际应用价值。     

利用高精度陀螺对星敏感器在轨标定算法研究

研究了利用高精度陀螺对星敏感器误差在轨标定方法。采用高精度陀螺,利用陀螺作为星体的姿态参考可以连续提供星体的三轴姿态角速度信息,积分得到相应的姿态角特性,结合卫星姿态运动学方程,基于扩展卡尔曼滤波算法,针对星敏感器的常值误差和测量噪声,设计了星敏感器在轨标定模型,利用陀螺的测量输出对其进行实时补偿,以确保姿态测量元件在轨工作精度。仿真结果表明该在轨标定算法可以准确标定出星敏感器的常值误差。     

MEMS陀螺误差建模与滤波方法

从实际工程应用角度出发,探讨了微机电系统(micro-electro-mechanical systems,MEMS)陀螺误差的有效滤波降噪方法.基于随机序列时序分析法的基本原理,采用实时平均算法对陀螺原始量测数据进行常值补偿预处理,得到随机漂移信号.对去除渐进项后的差分漂移信号进行AR模型建模,并依据该模型进行改进卡尔曼滤波,在输出差分信号滤渡值的同时解算当前陀螺输出滤波值.通过对某MEMS陀螺实测数据的误差补偿结果表明,提出的滤波方法能够有效地抑制其漂移误差,提高实际应用中的测量精度.     

基于Volterra级数的全解耦RLS自适应辨识算法

针对非线性系统辨识问题,提出了一种基于Volterra级数模型的非线性系统的全解耦RLS自适应辨识算法。按照Volterra伪线性组合结构,采用RLS自适应辨识和约束优化理论,导出了具有分块对角形输入相关矩阵的全解耦Volterra标准方程,据此设计了一种基于Volterra级数模型的全解耦的RLS自适应辨识算法。该算法与部分解耦的RLS自适应算法相比,显著提高了辨识过程的收敛速度和精度。仿真结果验证了该方法的有效性。     

干涉式光纤陀螺仪温漂误差补偿系统的设计

针对干涉式光纤陀螺仪温漂误差补偿准确性不高的问题,设计了基于RBF神经网络的改进型温漂误差补偿系统。根据对热致非互易相位延迟的深入分析,对不同条件下的热致非互异性相位延迟进行了定性的分析和定量的仿真;建立了基于温度、温度变化量和温度相乘量的温漂误差模型;设计了基于升降温实验的温漂误差补偿模型辨识方法,并采用RBF神经网络精确辨识该温漂误差模型参数;基于TMS320F28335、高精度温度测量单元、解编码电路和辅助电路设计,完成了温漂误差补偿系统设计;提出了用于评估温漂误差补偿系统的均方差评估公式。论文给出了温漂误差补偿系统的设计方法和实现步骤。温补实验对比结果表明,该温漂误差补偿系统的补偿精度高、可靠性好,能够将光纤陀螺仪输出精度提高一个数量级,可广泛用于干涉式光纤陀螺仪的温漂误差补偿。     

The 12th International Conference on Service Systems and Service Management ICSSSM'15

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THE 8~(th) INTERNATIONAL CONGRESS ON INDUSTRIAL AND APPLIED MATHEMATICS

正August 10-14,2015Beijing,ChinaThe International Congress on Industrial and Applied Mathematics(ICIAM)is the premier international congress in the field of applied mathematics held every four years under the auspices of the International Council for Industrial and Applied Mathematics.From August 10 to 14,2015,mathematicians,scientists     

2014 List of Referees

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《Journal of Systems Science and Systems Engineering》Contents of Volume 23,2014

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TSINGHUA UNIVERSITY,Beijing, China

正AF:Any Field The School of Economics and Management at Tsinghua University(Tsinghua SEM)invites applications for faculty positions at all levels(Assistant Professor,Associate Professor and Full Professor)in any fields of business administration and management.Tsinghua SEM is the only school     

Enterprise resource planning implementation decision & optimization models

To study the uncertain optimization problems on implementation schedule, time-cost trade-off and quality in enterprise resource planning (ERP) implementation, combined with program evaluation and review technique (PERT), some optimization models are proposed, which include the implementation schedule model, the timecost trade-off model, the quality model, and the implementation time-cost-quality synthetic optimization model. A PERT-embedded genetic algorithm (GA) based on stochastic simulation technique is introduced to the optimization models solution. Finally, an example is presented to show that the models and algorithm are reasonable and effective, which can offer a reliable quantitative decision method for ERP implementation.