基于BP神经网络的GFSINS角速度预测

针对无陀螺捷联惯导系统(GFSINS)中传统角速度算法解算精度不高的问题,提出一种可避免复杂代数运算的反向传播(BP)神经网络算法来求解角速度.基于一种十加速度计构型方案,选择10个加速度计输出、采样周期和臂杆距离等12个已知量作为网络输入,以对数法得到的角速度值作为期望输出,针对5 000个样本在不同的隐含层层数、单层神经元个数以及学习步数等情况下进行网络训练,构建了一个含有30个隐含层神经元的3层BP网络模型.采用此模型对角速度进行实时预测,结果表明:网络具有很好的适应能力和实时性,角速度实时预测时间与对数法相当,且其预测精度比对数法提高大约3倍.     

一种提高角速度解算精度的九加速度计配置方案

基于六加速度计的立方体配置方案,提出了九加速度计的无陀螺惯性测量组合(NGIMU)配置方案,并建立了其数学模型.提出了一种提高角速度解算精度的新算法,该算法利用加速度计的冗余信息,解决了角速度运算的符号问题,抑制了由于角加速度积分带来的加速度计输出误差的累积.同时进行了系统东西向位移、航向角、俯仰角和横滚角的仿真.仿真结果验证了方案的可行性和算法的有效性.     

卡尔曼滤波与H_∞滤波在GFSINS中的对比

针对加速度计随机噪声影响无陀螺捷联惯导系统(GFSINS)角速度解算精度的问题,提出了一种滤波设计方案.基于十加速度计构型方式,利用加速度计输出构成的角加速度项作为状态方程,而对数法解算的角速度作为观测量,构建了卡尔曼和H∞滤波器.在改变加速度计随机噪声、状态初始估值和噪声颜色的情况下,仿真分析和对比了卡尔曼滤波和H∞滤波的效果.结果表明,H∞滤波不受加速度计随机噪声统计特性大小、噪声颜色的影响,比卡尔曼滤波有更强的鲁棒性和稳定性;H∞滤波后,角速度精度比对数法提高了2个数量级.     

基于数据融合理论的无陀螺微惯性测量组合算法研究

在国外学者研究的基础上改进了无陀螺微惯性测量组合的模型，提出一种新颖的解算算法，采用基于假设检验理论的数据融合理论对传感器的冗余信息进行解算，抑制了迭代误差，提高了解算精度。经过仿真计算验证该方案的可行性。该算法有效地利用了传感器的全部信息，使导航精度提高了近一个数量级，从而为无陀螺微惯性测量组合的实用化奠定了理论基础。     

基于信息融合的大飞艇自适应姿态解算算法

现有计算大飞艇姿态角的平衡滤波算法虽然融合了加速度和角速度信息,但其未对加速度的适用条件进行分析,从而导致了积累误差和动态解算准确性问题.针对该算法的不足,提出了根据飞艇的不同运动状态来调整姿态解算算法的融合加速度和角速度数据的自适应姿态解算算法,并通过Matlab实验验证了算法的有效性.实验结果表明,该算法有效地解决了平衡滤波算法的不足,通过引入SMV(signalmagnitudevector,信号量向量),使大飞艇的运动状态得到了准确判断,从而使积累误差问题得到了有效改善,同时提高了大飞艇的动态解算准确性.     

硬件增强角速率圆锥优化算法的姿态解算精度分析及改进

在分析传统硬件增强角速率圆锥优化算法姿态解算精度的基础上,提出了一种改进的算法,对传统算法中的周期分量进行了二次优化.首先通过分析传统算法的各轴分量相对于旋转矢量变化量的真值以及理想值的误差来确定算法的姿态解算精度,然后根据经典圆锥运动建立二次优化的误差准则并推导了相应的二次优化系数,最后在不同的经典圆锥运动环境下对传统算法以及改进算法的姿态解算精度进行仿真对比.结果表明,对传统算法的姿态解算精度的分析是正确合理的,而且只需采用改进的三子样算法就可以获得与根据理想值得到的结果几乎完全一致的姿态解算精度.     

基于磁强计和MEMS陀螺的弹箭姿态探测系统

为解决弹道修正弹箭中捷联式姿态测量系统误差随时间不断积累的问题,设计了一种由二轴磁强计和MEMS陀螺构建的低成本弹体姿态磁-惯性测量系统,利用磁强计测量的地磁信息修正MEMS陀螺解算的姿态角误差. 在此基础上,提出了将两轴地磁信号解算滚转角融入陀螺解算的姿态优化算法,研制的原理样机在二轴转台上进行了测试. 有限的试验表明:在一定条件下,该测量系统可有效抑制陀螺漂移引起的姿态误差,能可靠地用于弹道修正弹箭的姿态测量.      

应用普通精度陀螺的快速全局运动估计方法

提出一种应用普通精度陀螺的全局运动估计快速算法.该算法利用陀螺来传感摄像系统的不稳定信息,并从陀螺输出的信息中得出视频抖动的方位(象限),以该方位作为基准对当前帧相对参考帧的局部运动矢量进行奇异点滤除,运用最小二乘法(迭代最小二乘法)解算全局运动参数.该算法运算速度快,对陀螺精度要求低,对由干扰运动和矢量估计误差产生的奇异点滤除效果好、运动估计精度高.     

一种圆锥壳型振子式陀螺的信号提取方法

针对一种具有圆锥壳型敏感结构的固体振动陀螺提出了一种信号提取方法,这种圆锥壳型敏感结构取消了电极间的隔离孔.首先对陀螺原理进行了分析,设计了陀螺的硬件处理系统和软件算法.振子激励信号通过独立的DDS模块产生.振动信号经模拟滤波器处理后被采样,在DSP中完成控制与解算.讨论了取消隔离孔后敏感轴电极的正交干扰问题,结合实验结论,提出利用振动信号的相位信息计算输入角速率,为新型谐振陀螺的制作提供参考.      

一种改进的行和归一化排序方法

提出了一种改进的行和归一化排序方法(INRAM), 从保序性、置换不变性、相容性和累积优势度等方面对该方法的合理性进行了研究, 并且利用互补判断矩阵和互反判断矩阵之间的转换公式, 给出了相应的求解互补判断矩阵排序向量的算法, 从而丰富和发展了互反和互补判断矩阵的排序理论. 最后,通过算例将NRAM法和INRAM法与特征根排序方法(EM)及对数最小二乘法(LLSM)作了对比分析. 数值结果表明: INRAM法不仅简洁易行, 而且与EM 法的排序结果完全一致, 故能较好地揭示方案的真实排序.     

Si Micromachined Gyroscope Driven by the Rotating Carrier

This paper reports a silicon micromachined gyroscope driven by the rotating carrier’s angular velocity．The silicon was manufactured by anisotropic etching．The structure and dynamic formulation are introduced here,with the silicon processing and packing of the sensing element studied．The angular velocity of the rotating carrier is measured by an emulator．The results show that the gyroscope is capable of sense yawing or pitching,and the angular velocity of the rotating carrier itself．     

基于陀螺仪转角传感器的动态信号测量 及物理参数时域识别

针对结构识别算法应用于实际工程时,结构的转角信息难于准确测量及转角自由度通常容易被忽略的问题,本文研究了使用陀螺仪转角传感器测量动态信号的方法及响应信息不完备条件下的结构物理参数识别.首先,针对结构转动响应信息测量困难这一问题,提出采用商业级的微机电系统（MEMS）陀螺仪传感器测量角度和角速度响应,并基于最小二乘递推算法对结构物理参数识别方法进行了理论公式推导.然后以一座4层框架结构为算例进行分析,设置由广义逆方法重构转角和采用转角真实值两种工况,并对结构物理参数进行识别,从而验证了理论推导的正确性.同时,对两种工况下所识别的物理参数进行比较,结果表明重构转动响应时物理参数识别的效果不够理想,故考虑测量转动响应.先对MEMS陀螺仪传感器在受到冲击振动下的动态精度进行了试验验证,在结构的初位移小于10 mm时,动态角度测量的精度为0.1°.在此基础上,通过一个3层2跨的钢框架模型的动力试验实测数据和分析结果,验证了使用MEMS陀螺仪传感器直接测量转动响应相比于重构转动响应对弯剪型结构进行刚度参数时域识别的效果更好.     

发射状态下定向器束角速率信号的联合时频分析

采用角速率作为定向器束振动特性的表征 ,用压电射流角速率陀螺仪测量了定向器束实际发射状态下的角速率。其时间历程包括发射时弹体在管内运行、燃气对定向器束冲击及冲击后定向器束自由振动的振动角速率。利用联合时频分析方法分析了振动角速率信号 ,确定了发射状态的不同时刻定向器束的振动频率     

基于修正加速度的对数归一化变步长自适应滤波的心率估计算法

针对运动过程的光电容积脉搏波(photoplethysmography,PPG)信号易受到运动伪影的干扰,使得心率测量困难的问题,提出了一种基于修正加速度的对数归一化变步长自适应滤波(log-normalized least mean square,Log-NLMS)算法.该算法利用角速度对加速度进行卡尔曼滤波修正,去除重力分量.然后将修正后的加速度作为对数归一变步长自适应滤波的参考信号,滤除PPG信号中的运动伪影,最后利用谱峰追踪估计心率.结果表明:该算法估计心率的平均绝对误差较传统算法平均降低了1.4次/min,平均相对误差降低了1.55％,可见本文算法能够有效地去除运动伪影的干扰,获得更为准确的心率.     

Kerr场中陀螺的进动

本文通过计算Kerr远场近似情况下陀螺的进动角速度,得出与陀螺的自旋无关,只与Kerr场及陀螺的轨道角动量有关。因此,可以断定完全是陀螺所携带的惯性系相对于Kerr场转动引起的。     

室内行人航向修正算法研究

室内环境下的行人导航问题是当前导航领域的研究难点与热点,基于足绑式MEMS是行人导航的主要形式之一。针对目前行人导航航向发散的问题,同时避免磁力计引入外部误差,在零速更新（ZUPT）的基础上,研究了磁角速率更新（MARU）的航向修正算法,假定行人处于零速区间时磁场是恒定的,当惯性传感器转动时,磁力计的三维矢量也会相应变化,利用磁场的变化信息作为零速时刻陀螺仪输出角速率的观测值,并通过扩展卡尔曼滤波（EKF）对角速度误差进行补偿,从而限制航向角的漂移。实验结果表明,该算法航向跟踪性强,对航向修正有一定的有效性,其终点定位误差占总路径的0.55%,达到了良好的定位精度。     

基于多普勒速度声纳的水下航行器导航方法

提出由多普勒速度声纳、姿态测量组件和陀螺罗经组成导航系统,研究了速度解算和误差分析方法,给出了导航卡尔曼滤波算法．实船航行试验结果证明了导航方法的有效性.     

一种新型微热流陀螺仪的结构参数研究

提出了一种基于双向流体检测角速度的微热流陀螺仪.不同于射流偏转工作方式,它采用对称分流通道结构,利用哥式力引起对称分流通道的流量不同,导致流体与布置于分流通道内的热敏器件对流传热不同,通过检测热敏器件的温差获得角速度.采用计算流体动力学(CFD)模型计算并分析了不同结构参数(主通道长、宽、高,主通道张角,两分流通道角度,拐角的过渡圆弧,分叉尖角的圆弧倒角)对检测灵敏度的影响.结果表明使流体速度充分偏转和减小分流通道流动阻力有利于提高检测灵敏度.     

基于惯性传感器数据融合的管线三维可视化研究

受施工技术与管线设计等因素影响,一般管线的三维轨迹通常和设计轨迹有部分误差,而精确了解管线的空间位置又十分重要。本文提出一种基于Arduino平台的六轴陀螺仪姿态解算与融合及管线轨迹可视化算法。首先从六轴陀螺仪收集加速计数据和角速度数据,分别计算出姿态角,并对加速计解算的姿态角进行滑动加权滤波,将滤波后的姿态角与角速度计解算的姿态角经卡尔曼滤波进行融合,得出高精度的翻滚角、偏航角、俯仰角,最后通过融合后的数据求得采样点坐标,绘制出三维轨迹。实验结果证明：该算法不仅能够有效消除陀螺仪传感器的误差,而且测出的三维轨迹曲线与实际管线轨迹基本吻合,有很高的精确度。本文研究的算法有很强的实用性。