横坐标系捷联惯导系统的卡尔曼滤波阻尼设计

由于外速度信息存在误差,基于阻尼网络的横坐标系捷联惯导外水平阻尼算法虽然能抑制舒勒周期振荡,但是在阻尼切换过程中会引入较大的超调误差。因此设计了基于卡尔曼滤波技术的横坐标系捷联惯导外水平阻尼算法。首先建立了横坐标系捷联惯导的卡尔曼滤波数学模型,估计出横向姿态误差角;然后将估计的水平姿态误差角进行反馈校正,从而抑〖JP2〗制系统的舒勒周期振荡。仿真实验表明,与基于阻尼网络的算法相比,所设计的阻尼算法不仅能抑制舒勒振荡误差,还能抑制阻尼切换过程中的超调误差,提高船舶在极区航行的导航精度。     

非最小相位系统预测函数控制

针对开环稳定非最小相位系统(NMPS),提出了一种参考轨迹自调整预测函数控制(PFC策略。由于开环稳定NMPS可以方便地用有限脉冲响应(FIR)模型来描述,因此采用基于FIR模型的PFC对其实施控制,并推广到多变量情形,实现对多变量NMPS的有效控制。为了在减小负调缩短调节时间和减小超调之间达到合理的折中,提出了参考轨迹自调整方案,在系统响应初始阶段采用较大的期望闭环性能特性系数,以减小负调;当系统克服负调进入正常响应阶段,采用适当的期望闭环性能特性系数,以缩短调节时间和减小超调。将该策略应用到水轮机调速系统中,仿真结果表明,系统具有良好的动态性能和较强的鲁棒性。     

时变输入整形在桥式起重机防摆控制中的应用

输入整形技术在抑制柔性系统残留振荡方面得到了比较广泛的应用;然而在处理时变系统时,传统的输入整形器的鲁棒性能受到了很大限制,控制效果往往并不理想。在频域采用零点配置方法设计出了最优随机时滞滤波器,进一步在此基础上进行时变输入整形器的设计,并在桥式起重机的防摆控制中进行了应用研究。该时变整形器通过在线反馈起重机的振动频率和阻尼,实时地调节整形器中脉冲的时间位置和幅值,从而更加有效地抑制系统的残留振荡。仿真结果证明了该方法的良好性能,和传统的鲁棒输入整形器进行了性能比较,该方法对系统参数变化的鲁棒性更强,能够更加有效地抑制负载的残留振荡,同时缩短了运行时间,提高了作业效率。     

长航时惯导系统的随机游走误差传播规律及抑制方法

角度随机游走（angle random walk, ARW）误差已成为制约长航时惯性导航系统精度的主要因素。为了减弱ARW对系统精度的影响,针对初始对准和长航时导航两个方面研究误差传播规律及抑制方法。仿真结果表明:ARW直接影响方位对准精度,在长航时的导航中,游走系数N所产生的速度振荡幅值与60N的常值漂移大致相当,姿态振荡误差中的24 h周期因素更为关键,ARW产生的经度误差发散项均方差随时间的平方根增长|系统可采用卡尔曼滤波削弱ARW所造成的对准误差,通过水平阻尼方法可以消除由ARW引起的位置误差中的振荡项。     

随动系统的模糊自适应整定PID变阻尼控制

为了使随动系统的输出以尽可能小的误差复现输入,通常用速度反馈以增大等效阻尼比的方法减小输出响应振荡和超调量,但阻尼比增大,系统响应迟钝,快速性变差。变阻尼控制技术根据系统输出响应的不同阶段在线实时调整系统的阻尼比,从而改善随动系统的动态性能。结合PID控制和模糊控制的优点,运用模糊推理方法建立PID三参数的模糊控制规则,设计出一种随动系统的模糊自适应整定PID变阻尼控制器。仿真结果证明了该方法可行,系统动态性能得到明显改善,具有良好的抗干扰性和鲁棒性。     

基于回路阻力闭合差最优分配的通风网络解算方法

针对当通风网络存在按需供风的分支时,Scott-Hensley方法无法对存在具有此特点的分支的回路的风量进行有效调节,回路风压归零误差全部集中在那些按需供风分支上,这给风量调节带来一定困难,提出了一种新的通风网络解算方法.该方法通过使所有独立回路分支风压代数和的平方和最小化的方法,将回路风压归零误差按需分散到所有回路或某些回路上,从而实现所有回路的调节,同时使不平衡误差最小化.该方法理论上考虑到了通风网络中存在按需供风分支的情况,用计算机进行求解不存在理论上的缺陷.风网解算时,只需选一次独立回路且同时对所有独立回路进行风量调节,即可获得正确的结果.由于任何通风网络均可转换成含按需供风分支的网络,因此该方法事实上不存在局限性.     

GF-IMU角速度解算方法的研究

根据无陀螺惯性测量单元(GF-IMU)测量角速度的一般工作原理,提出了一种九加速度计的配置方案及其角速度解算方法,该算法利用加速度计输出的测量信息直接求得所测量的角速度的绝对值,没有积分运算引入的迭代误差,一定程度上提高了载体角速度的解算精度;为了避免角速度解算过程中的开方运算及符号误判,研究了一种解算角速度的代数算法,该算法降低了系统的计算量、提高了系统精度和实时性.     

武器快速飞行的碰撞解算

空战仿真中,由于仿真系统采用时间帧周期方法调控系统的解算,致使导弹等武器的飞行弹道呈离散函数变化,而导弹等武器的飞行相对于靶标(运动或静止)是一个快速运动,这样,武器与靶标的碰撞解算就会引出很多误差问题。针对这个问题,建立了武器与靶标碰撞的适应度模型,提出了用启发式搜索方法检测碰撞点的算法。     

基于改进四元数阻尼误差模型的SINS初始对准算法

针对传统捷联惯导系统(strapdown inertial navigation system, SINS)四元数非线性误差模型存在坐标系不一致的问题, 对姿态误差模型和速度误差模型进行改进, 将误差矢量统一投影至计算导航坐标系下。此外, 引入全球定位系统阻尼信息, 在阻尼SINS解算基础上, 结合四元数无迹估计器提出了一种改进四元数阻尼误差模型对准算法, 可应用于系泊状态下的SINS初始对准。仿真和车载试验结果表明, 在不同的大失准角下, 该改进算法相比传统四元数阻尼误差模型对准算法和欧拉角阻尼误差模型对准算法, 具有更好的对准精度、收敛速度以及稳定性。     

基于延时对准船用捷联惯导舒勒振荡抑制方法

针对捷联惯性导航系统精度受振荡误差影响的问题,提出了一种舒勒振荡误差抑制方法。基于捷联惯导系统可并行执行多套导航算法的特点,通过延长初始对准时间,使得导航算法2相对于导航算法1延迟半个舒勒振荡误差周期执行。延时对准使得算法2中舒勒振荡误差相位与算法1相差一个圆周率。取算法1和算法2相应导航输出结果的均值补偿舒勒振荡误差,达到了提高捷联惯导系统精度的目的。经过仿真和实验验证,该方法对船用捷联惯性导航系统的舒勒振荡误差具有良好的抑制效果。     

基于平滑算法的惯导系统误差校正技术

惯性导航系统受初始误差的影响会产生周期性振荡以及发散误差。针对这一问题,提出了基于自适应衰减卡尔曼滤波及固定点平滑的估计算法,对系统初始误差进行估计,估计结果代入系统误差模型推导误差发散情况,以此对系统输出进行补偿。仿真结果表明，该算法可以有效抑制惯性导航系统输出误差的振荡及发散。     

车载多传感器组合导航系统设计与实现

针对捷联惯性导航系统(SINS)和全球卫星定位系统(GPS)构成的车栽组合导航系统在GPS无效时精度迅速下降的问题,设计了车裁SINS/里程计/GPS定位定向仪组合导航系统,使用信息滤波进行SINS误差估计并对SINS作反馈校正.当GPS不可用时,利用里程计辅助SINS.使用基于PC/104的硬件结构和模块化的软件结构,对系统进行了软、硬件的实现.实验结果证明,在GPS无效时间段内,该系统可以抑制SINS误差发散,并把误差限制在较小水平,是一种实用的车栽组合导航系统.     

SINS/CNS/GPS integrated navigation algorithm based on UKF

A new nonlinear algorithm is proposed for strapdown inertial navigation system (SINS)/celestial navigation system (CNS)/global positioning system (GPS) integrated navigation systems. The algorithm employs a nonlinear system error model which can be modified by unscented Kalman filter (UKF) to give predictions of local filters. And these predictions can be fused by the federated Kalman filter. In the system error model, the rotation vector is introduced to denote vehicle’s attitude and has less variables tha...     

基于自适应的单形采样UKF组合导航算法

在SINS/GPS组合导航系统中,传统的无迹卡尔曼滤波 (unscented Kalman filter,UKF)采用对称采样无迹变换(unscented transform,UT),计算量大,而且采样点到中心点的距离会随着状态维数的增加而增大,产生采样的非局部效应。针对以上问题,利用最小偏度单形采样策略降低UKF计算量以提高系统的实时性,采用比例UT变换来解决采样过程中的非局部效应,通过自适应调整比例因子来提高UKF的估计精度。由此引入了一种改进的UKF算法——自适应比例无迹卡尔曼滤波(adaptive scaled unscented Kalman filter, ASUKF)用于SINS/GPS组合导航系统中。仿真结果表明,这种方法计算量小且精度较高。     

单轴旋转SINS轴向陀螺漂移精确标校方法

为提高单轴旋转捷联惯导系统长时间导航精度,提出了一种精确标校轴向陀螺漂移的方法。在静基座条件下分析了轴向陀螺漂移、初始姿态和航向角误差对系统经纬度影响,将水平阻尼网络引入到导航算法流程中以抑制系统舒拉振荡误差。建立了经纬度误差与轴向陀螺漂移、初始航向角误差之间的数学模型,并设计了一种合理的标校流程,采用最小二乘法对轴向陀螺漂移进行精确标校。对该方法进行了数学仿真与实际系统验证实验。实验结果表明,当系统陀螺漂移误差为0.01(°)/h时,经过12.5 h精确标校后轴向陀螺漂移的辨识精度达到0.001(°)/h,系统的定位精度优于1.5 n mile/48 h。     

旋转自动补偿捷联惯导系统技术研究

利用旋转法补偿陀螺漂移是提高捷联惯导系统精度的有效途径之一。由于旋转的引入,惯性测量单元中陀螺的常值漂移将被调制成周期性信号,通过积分运算可以有效地消除常值陀螺的漂移影响。提出了一种新的单轴旋转调制方案,对该方案进行了理论推导、分析和仿真。与以往的单轴旋转方式及未采用旋转方式时的导航误差进行了比较,结果表明本方案可以消除所有方向上陀螺常值漂移的影响,从而大大提高位置和姿态精度。     

基于UKF的新型北斗/SINS组合系统直接法卡尔曼滤波

针对传统的间接法卡尔曼滤波在北斗/捷联惯导(serial inertial navigation system, SINS)组合导航系统中无法实现较高的定位精度且计算的冗余度大的缺点,提出一种基于无迹卡尔曼滤波（unscented Kalman filter, UKF）的新型组合系统滤波算法。本算法以SINS输出的导航参数及平台误差角等作为系统状态,无源北斗输出的位置速度参数作为量测,采用改进的UKF方法进行数据融合,并直接计算组合系统导航参数的最优估计。实验结果表明,新算法可以降低对伪距误差模型的精确度要求,同时避免非线性系统状态方程的线性化,简化滤波参数的调整过程,从而有效地缩短组合导航系统的解算时间,提高定位精度。