光纤陀螺标定误差对舰船捷联惯导系统的影响

为降低船用光纤陀螺标定误差对捷联惯导系统的影响,有针对性地提高光纤陀螺各标定参数的精度,采用将光纤陀螺标度因数误差、安装误差和零位误差进行分离的方法,推导出光纤陀螺三种标定误差与舰船角速率误差之间的函数关系,将其分别代入舰船捷联惯导系统姿态误差方程进行误差分析.并将舰船摇摆运动下的导航误差与静止下的导航误差进行比较.研究结果表明:光纤陀螺零位误差等效于光纤陀螺漂移,舰船摇摆运动会激励光纤陀螺标度因数误差和安装误差的标定误差对系统的影响.     

光纤陀螺捷联惯组姿态算法改进研究

采用陀螺角增量信号来进行设计的传统的捷联姿态算法,应用于输出为角速率的干涉型光纤陀螺构成的捷联姿态系统时,不仅在精度上存在局限,而且还由于通过角速率提取角增量而带来更大误差。为此,提出了一种仅以角速率为输入信号,双回路迭代新算法,并在典型圆锥运动条件下以算法漂移误差最小为优化准则,推导了新算法相应的圆锥补偿系数方程和算法误差表达式。仿真结果表明,所设计的改进新算法相比于同角速率抽样值的常规角速率输入的圆锥补偿算法精度显著提高。新算法的提出为光纤陀螺捷联惯组圆锥误差补偿提供了一种新的思路。     

水下攻泥器随钻姿态惯性测量方法

结合水下攻泥器钻头实际工作情况,提出了一种基于捷联惯性系统,通过扩展卡尔曼滤波算法进行钻头姿态测量的新方法. 该方法以加速度与角速度低频值作为观测量对误差进行校正,对钻头姿态进行推算. 测试结果表明,该钻头姿态测量方式是可行的,能够在不增加传感器情况下极大地提高捷联惯性系统的导航精度,使航向角的漂移从20°/h减小到3°/h.     

航行状态下罗经回路初始对准方法误差分析

为了解决动基座条件下罗经回路方法误差较大的问题,通过捷联罗经的原理进行分析,使用梅森增益公式,对航行状态下罗经回路对准方法的误差进行了深入分析,采用"等效器件误差"的方法,将匀速状态下舰船的速度带来的影响等效成常值陀螺漂移和常值加速度计零偏,定量给出了纬度变化、匀速、条件下所引起的罗经回路对准方法的水平失准角和方位失准角稳态误差角的表达式,并通过了仿真验证,为将罗经回路对准法推广至动基座情况提供有力的支持。     

基于自适应平方根UKF的微机械传感器融合航姿估计

提出一种新的基于自适应平方根UKF的微机械传感器组合姿态测量系统.该系统采用3轴微机械陀螺积分得到姿态角,采用3轴微机械加速度计测量重力矢量得到俯仰角和横滚角,分别校正俯仰漂移和横滚陀螺漂移;采用磁强计得到航向角,并与陀螺积分角度融合校正航向陀螺漂移.跑车实验结果表明,基于自适应平方根UKF算法可实时估计机动加速度干扰,并在融合滤波器中进行补偿,能够有效去除车辆机动加速度干扰,姿态角估计精度在±0.6°以内.     

车载激光捷联惯导系统的快速初始对准及误差分析

研究车载激光陀螺捷联惯导系统的快速初始对准技术,采用双位置对准的技术方案,给出了双位置初始对准的基本原理及软件流程,对对准精度 实际测试,并对影响对准精度的误差源进行了分析,双位置对准方案,消除了陀螺常值漂移和加速度计零偏对对准精度的影响。     

捷联陀螺漂移误差模型辨识及其应用

在对陀螺漂移数据建立时间序列模型的基础上，采用卡尔曼渺茫皮算法对船用捷联陀螺漂移数据进行了处理，以提高陀螺静态漂移系数的估计精度，并把得到的陀螺漂移误差模型实时补偿的捷联系统中，得到了满意的效果。     

一种油运船舶的组合姿态测量模型

实时准确地测量船舶姿态,对船舶运输安全作业、舰船减摇控制等具有重要意义.对坐标系及其转换关系进行了定义,推导构建了基于加表、陀螺和GPS的组合姿态测量系统测量元件模型和全量模型,通过状态方程和测量方程的分析推导对全量模型进行了线性化处理,并对连续系统模型作了离散化处理.依据姿态角、陀螺漂移和速度的误差状态方程,引进GPS测量值,对系统状态进行卡尔曼信息滤波估计,从而得到陀螺的漂移误差,使姿态角的测量达到良好的效果.     

函数型神经网络在捷联陀螺非线性估计中的应用

针对神经网络的强自学习性、自适应能力及非线性变换特性,结合陀螺静态漂移误差模型,采用函数型神经网络对捷联陀螺静态漂移误差系数进行了非线性估计,解决了捷联陀螺重复启动时的静态漂移误差系数的在线动态标定问题。     

基于位置信息的捷联惯导系统综合校正技术

针对平台式惯导系统进行综合校正时须要限制载体低速和等纬度的问题,提出了基于惯性坐标系下的捷联式惯导系统的综合校正技术.由于两点校需要精确的方位信息,但受安装偏差等影响,实际信息精度不能保证,因此采用三点校算法.利用间歇获得的外部位置信息,建立其与陀螺漂移和方位误差的关系式,再利用最小二乘法算出陀螺漂移并进行方位误差补偿.通过理论和实验分析表明:当捷联惯导系统工作在水平阻尼状态下时,三点综合校正方法不受载体运动和纬度变化的影响,能够准确地对位置和方位误差进行补偿,进而显著提高惯导系统的长期定位精度.     

旋转调制式寻北仪滤波技术研究

研究用机械旋转和数字滤波的方法提高寻北仪精度.利用连续恒速旋转方法对陀螺信号进行调制,用积分方法进行解调,以抑制陀螺常值漂移、漂移趋势项和刻度因数误差对寻北精度的影响,用设计的低通滤波器对含有随机漂移和系统干扰的陀螺信号进行滤波.实验结果表明这两种措施可有效提高寻北仪方位角估计精度.     

陀螺随机漂移的神经网络预报方法研究

针对惯性导航系统中陀螺仪的漂移特性,在时间序列分析及神经网络理论的基础上提出了一种时间序列神经网络结构,并采用此种网络模型对某捷联惯导系统中所用的陀螺仪漂移数据进行了预报。预测结果表明,这种预测方法对于陀螺漂移建模及预报是可行的。     

光纤陀螺仪测试研究

论述了光纤陀螺仪测试系统的组成。对光纤陀螺仪的偏值稳定性、输入轴失准角和随机游走系数等进行了测试和分析，对陀螺仪随机漂移模型进行了辨识，分析了转台误差对陀螺仪输入轴失准角测试精度的影响．所得结论为陀螺仪生产工艺的改进、陀螺仪应用中的误差建模和补偿提供了理论依据     

基于模型预测的无人机组合陀螺在线标定

为解决无人机长时间航行时, 由于环境等因素的变化, 导致陀螺漂移、 标度因数误差和陀螺安装轴不正交误差的问题, 借助天文导航系统(CNS: Celestial Navigation System)提供的高精度姿态信息, 基于四元数误差建立陀螺在线标定误差模型, 提出一种基于模型预测的捷联惯性导航系统(SINS: Strap Down Inertial Navigation System)/CNS组合陀螺在线标定混合滤波方法。仿真结果表明, 该方法能够很好地适用于在线标定, 不仅满足标定精度要求, 而且降低了滤波的计算量, 提高了滤波的数值稳定性。     

关于动力调谐陀螺8位置法漂移测试的研究

通过8位置法对动调陀螺漂移进行测试，讨论测试系统的组成和分析测试过程以及应用最小二乘估计对测试数据的处理方法，通过测试来找出误差源以提高测试精度，使得测试数据更加接近陀螺的实际情况，通过分析陀螺的漂移误差，寻求合适的补偿方法以减小其影响。     

基于灰色RBF-NN的陀螺随机漂移误差建模

针对测量中存在的陀螺随机漂移误差,提出了一种基于灰色RBF神经网络的预测建模方法.首先采用时间序列的饱和嵌入维数确定RBF神经网络模型输入层的节点数;其次采用灰色聚类法对输入样本进行分类,以确定RBF神经网络模型隐含层的初始节点数;最后采用灰色关联分析法对RBF神经网络的冗余隐含层节点实施删除,以得到满足精度要求的最小结构的RBF神经网络模型.将其应用到某型挠性陀螺随机漂移误差的预测建模中,可得预测模型的精度为90.33%,实验结果表明了该模型的有效性.     

环形激光陀螺仪随机误差模型的研究

为了减少陀螺仪的误差并提高其精度,需要对陀螺仪误差进行估算与补偿,因而建立了陀螺仪的随机误差模型。在环形激光陀螺仪（ＲＬＧ）随机误差模型分析方法中,有功率谱密度（ＰＳＤ）分析,时序ＡＲＭＡ模型,及Ａｌａｎ方差分析。Ａｌａｎ方差分析是在时域上对频率稳定性进行分析的一种通用方法。在Ａｌａｎ方差与ＰＳＤ之间存在定量的关系。通过分析Ａｌａｎ方差,可以分辨出存在于ＲＬＧ中的各种类型噪声。Ａｌａｎ方差分析比在频域上分析ＰＳＤ简单得多。该文用Ａｌａｎ方差对Ｌ－１环形激光陀螺仪进行了具体的分析,得到了存在于Ｌ－１环形激光陀螺仪中的各误差源。表明Ａｌａｎ方差是建立激光陀螺仪随机误差模型的一种很实用的方法。     

光纤陀螺零漂数据建模与滤波的研究

在对闭环式干涉型光纤陀螺零漂数据建立时间序列模型(ARIMA模型)的基础上,采用卡尔曼滤波算法对闭环式干涉型光纤陀螺零漂数据进行滤波处理,并通过功率谱密度分析卡尔曼滤波算法的滤波效果,同时采用Allan方差法解算滤波前后的零漂数据的各项噪声源误差系数,并通过各项噪声源误差系数分析滤波效果。     

光纤陀螺随机误差的测定方法研究

针对光纤陀螺的随机噪声，分析了其产生的来源；对于5种主要的噪声源，运用IEEE公认的在时域上对频域稳定性进行分析的方法——Allan方差法，进行了特性分析，并给出了误差系数的计算公式．同时介绍了只测定角度随机游走系数时的2种简单测定方法：模型拟合法、归一化计算法；对于一组实际的陀螺零偏数据进行了测定．