线振动条件下激光陀螺捷联惯导附加漂移补偿技术

针对振动条件下惯性器件会产生较大漂移的问题,从导航误差方程出发,以速度和位置误差作为观测量,设计了双位置卡尔曼滤波初始对准测漂方法。利用这种方法对振动条件下系统中激光陀螺的零漂和加速度计的零位的变化进行了估计;同时在导航解算过程中对惯性器件的振动附加漂移进行补偿。振动条件下对准测漂实验表明:利用双位置卡尔曼滤波方法可以很好的估计出惯性器件的振动附加漂移。振动漂移误差补偿实验表明:在导航结算过程中对惯性器件的振动漂移进行有效补偿后导航精度明显提高。     

SNJ—1型石英加速度计标度因数温度漂移曲线

随着加速度计生产、装配工艺的不断提高,加速度计的各项参数指标也逐渐提高,标度因数作为加速度计最主要的特征参数之一,其稳定性成为影响加速度计质量的重要因素。对于石英加速度计也是如此,尤其是标度因数随温度的变化,即标度因数的温度漂移,更是严重制约了此类加计的应用。因此,需要对标度因数的温度漂移进行修正,而在修正之前,首要的问题就是对试验得到的标度因数随温度变化的数据进行拟合,从而得到标度因数温度漂移曲线。     

空间稳定惯性导航系统中陀螺仪漂移模型系数的辨识

陀螺仪的漂移误差是空间稳定惯性导航系统的主要误差源,对漂移模型系数的准确辨识是保证系统实现长时间、高精度自主导航的关键．独立标定陀螺仪的数据无法全面反映陀螺仪在系统中的特性,必须在系统中实现对陀螺仪漂移模型系数的辨识,为此,分析了系统稳定平台坐标系随动于陀螺坐标系的运动过程,推导出稳定平台的运动微分方程,建立了以陀螺仪漂移模型系数为状态变量的系统方程；以平台上加速度计的输出为观测量,采用扩展卡尔曼滤波器对陀螺仪漂移系数进行估计．仿真实验结果表明,新的陀螺仪漂移系数辨识方法是有效的和准确的．     

扫描探针显微镜漂移的定量测量方法

对扫描探针显微镜(SPM)仪器漂移的定量测量的几种方法进行探讨,提出应用二维零位标记进行漂移测量.分析比较使用普通样品、周期二维光栅、二维零位标记和原子光栅在测定仪器漂移中的优缺点.结果表明:应用二维零位标记的测量技术对探针与样品形貌耦合引起的图像误差不敏感,漂移测量范围不受光栅单元尺寸影响.该方法优于采用普通样品和规则周期的二维光栅样品的方法,而应用原子光栅可以预计达到亚原子量级的超高精度的SPM漂移测量.     

MEMS加速度计随机误差分析及建模方法研究

MEMS加速度计普遍存在信噪比低、精度低、稳定性差等缺点,主要原因是加速度计随机误差的影响,所以降低随机误差的影响成为了提高精度和稳定性的关键。采用Allan方差分析法对加速度计的实测数据进行随机误差分析,得到了影响加速度计性能的各项随机噪声系数。使用时间序列分析法对加速度计数据进行数学建模,以FPE准则确定使用的模型与阶次。实验结果表明,对加速度计数据进行建模方法科学有效,所得实验数据在精度和稳定性方面显著提高。     

惠斯通电桥式磁阻传感器的零位温度漂移研究

基于惠斯通电桥式磁阻传感器4个电阻元件存在温度差异的事实, 提出一个惠斯通电桥式磁阻传感器零位温度漂移的简明准线性模型。在MATLAB环境下, 准线性模型的仿真结果与实验结果吻合, 验证了准线性模型的有效性, 为解释惠斯通电桥型磁阻传感器零位温度漂移的原因提供了清晰的思路, 此模型也可应用于其他具有惠斯通电桥结构的传感器。     

基于复合卡尔曼的低成本手机陀螺仪降噪研究

在利用智能手机中的低成本MEMS传感器进行定位时,由于陀螺仪和加速度计输出的原始数据存在较大误差,难以获得较为准确的姿态角信息。其中利用陀螺仪数据进行积分运算后造成的漂移误差尤为严重。针对这个问题,将陀螺仪和加速度计的数据进行信息融合,使用复合卡尔曼滤波法来降低陀螺仪积分漂移误差。静态和摇摆实验表明基于复合卡尔曼滤波的降噪方法可有效提高姿态角测量精度。     

一种基于Wiener过程加速度计寿命预测

加速度计是惯性导航系统的核心部件之一,其剩余寿命预测是惯导系统作战使用、战备测试和维修决策的重要依据。本文利用漂移Wiener过程建立其性能退化模型,考虑总体与个体之间的差异,用随机变量描述其漂移参数和扩散参数,提出了一种自助评估预测方法,并通过对某惯导系统的加速度计剩余寿命预测,验证了该方法的有效性。     

全张量重力梯度仪测量方程及误差分析

为了研究加速度计性能与全张量重力梯度仪测量精度之间的关系,从全张量重力梯度仪的测量原理出发,建立了重力梯度仪的测量方程,并根据坐标变换矩阵得到测量坐标系和惯性平台坐标系下全张量重力梯度仪的输出表达式.根据加速度计的输入输出数学模型,给出了包含加速度计性能参数的输出方程,并分析了加速度计性能对全张量重力梯度仪测量精度的影响.理论分析结果表明,当旋转圆盘中心存在加速度时,加速度计的零位偏置、标度系数的非一致性以及二阶非线性系数均产生重力梯度测量误差.通过采用高精度加速度计、高精度稳定平台及标度系数在线自动补偿技术,可以提高重力梯度仪的测量精度.     

惯性平台测漂方案的研究

陀螺仪的漂移是空间稳定惯性导航系统的主要误差源,对漂移模型系数的准确辨识是保证系统实现长时间、高精度自主导航的关键.给出了一种利用三轴高精度伺服转台提供多个测试位置,使惯性平台工作在相应位置下,并处于惯性稳定状态的静态6位置测漂方案.三轴转台的使用提高了多位置测量时,平台测漂位置的精确度.建立了包含陀螺仪漂移、地球自转、安装误差角等因素在内的平台漂移数学模型.对平台漂移误差参数的辨识方法进行了阶段性分析,取加速度计和欧拉角的输出作为观测量,建立了平台漂移误差模型的状态方程和输出方程.从理论上分析了影响陀螺安装误差角辨识精度的主要因素,提出了转台相对地面存在角速率条件下的辨识方案改进的思路.     

高温应变片关键参数标定方法

针对自主研制的自由框架丝栅式高温应变片,建立高温应变片参数高精度标定装置,提出适合可行的标定方法,确定影响高温应变片测量结果的关键参数. 根据提出的关键参数标定方法,可以得到高温应变片的灵敏度系数、热输出、零漂和蠕变特性随温度变化的曲线,建立应变测量的精度补偿模型,最终通过应变测量补偿验证并取得可信的结果,表明提出的标定方法准确可行,并可推广到其他形式的高温应变片参数测量中.     

高精度数字压力计的研制

扩散硅压力传感器具有体积小、灵敏度高、响应速度快等优点，但存在温度漂移和非线性问题，这是研制高精度数字压力计必须解决的技术难点．本文分析并建立了对其实现综合补偿的方程式，利用单片微机软件实现综合补偿方程，较好地解决了压力传感器的非线性、温度补偿和零点修正．研制出的数字压力计精度达０．０５级．     

大坝监测数据的灰色系统动态检验模型

通过对大坝安全监测数据粗差产生原因的分析，提出了一种基于灰色系统理论的监测数据伪位检验方法和检验模型，它无需长序列样本，并可随着环境量的变化调整模型参数。该方法计算量小，速度快，对于监测点较多的自动化系统非常适用。     

由DEM确定Nash汇流模型的参数

针对推求Nash汇流模型参数的传统方法中需要有足够数量的流域降雨径流资料，而目前在大部分地区并没有足够的水文资料这一情况，提出了一种确定Nash模型参数的新方法．首先由DEM提取地形地貌参数，然后推算Nash模型的参数．选择长江三峡沿渡河流域为例进行模拟计算，取得了较好的效果，表明本文方法在实用上是可行的，完全避开了大量降雨径流资料的处理和分析，有助于进一步深化缺少资料情况下汇流计算方法的研究．     

T-S模糊模型的一种简单辨识算法

讨论了T-S模糊模型的辨识问题,以直线作为数据分类的目标,提出了一种改进的简单辨识算法.首先采用Hough变换,根据给定的输入输出数据,得到了模型后件部分的直线方程,并辨识出结论参数,然后依照得到的直线对输入数据进行分类.考虑输入数据与相应直线的接近程度,以及邻近直线对输入数据的影响程度,辨识出了模型的前件参数.本算法不需要对数据的循环计算,从而大大减少了计算量.仿真例子说明了本算法对T-S模糊模型辨识的有效性.     

基于大数据的防窃电模型与方法

针对常见的窃电现象及方法，分析了窃电方法的本质特征；利用鱼骨图表示特征参量的方法建立了多维度电参量的相关特征参量集合，并构建了多维度电参量的窃电本质特征模型来揭示窃电方法、本质特征和特征参量三者的关联关系；提出了基于大数据的防窃电模型与方法，包括数据预处理、大数据的防窃电结构化模型；最后通过用电信息系统采集的数据验证了本文结构化防窃电模型与方法的有效性。本文研究成果可为解决大数据条件下窃电行为监控问题提供有效的途径和方法。     

基于BP神经网络的大型旋转机械故障诊断及其网络数据源的研究

在对提取神经网络输入结点数据源的方法进行详细分析的基础上，构造出设备状态监测及故障诊断的BP神经网络模型，同时利用实验方法确定出模型参数．最后用实验数据验证该系统对故障进行映射的可行性。     

基于PCA-BNN的页岩气压裂施工参数优化

国内外学者在已有大量国外页岩压裂样本数据的前提下,开展了基于机器学习的页岩气压裂有效期预测及压裂参数优化的研究。随着近年来中国F气田不断地规模开发,积累了大量的压裂施工、生产动态、解释成果数据。通过利用已有的200口井的压裂施工历史数据及储层物性参数建立贝叶斯神经网络模型来优化压裂施工参数。选取对压裂效果有影响的储层物性参数、完井参数、压裂施工参数,用皮尔逊相关系数法分析11个参数的相关性;用主成分分析法（PCA）进一步降维处理,以降维后的主成分作为贝叶斯神经网络模型的输入参数,以压裂效果评价指标（有效期）为输出参数,引入贝叶斯方法自适应调整正则化系数避免神经网络过拟合,生成三层贝叶斯神经网络预测模型。用200口井中90%的井数据作为训练集,10%的井数据作为测试集,对该模型进行训练,实验结果表明,训练后该模型预测测试集的相对误差均值在5%以内,可以用来优化压裂施工参数。     

HCZ模型参数求解的新方法

在实际应用中发现,胡-陈-张(HCZ)模型的线性回归参数估算法存在一定的局限性,使求解出的参数值出现了一定的偏差,导致该模型预测精度降低。在研究HCZ模型的基础上,提出应用麦夸特法和全局最优算法对该模型进行非线性参数估算;并通过实例计算与线性回归法计算结果进行对比。结果表明,非线性法计算出的参数值更加准确,产量和累计产量与实际生产数据拟合效果更好,误差仅为7.59%和5.05%,可作为求解HCZ模型参数值的新方法。     

随时间变化系数参数AR模型的Bayes估计

采用Bayes方法,给出一维随时间变化系数自回归时间序列模型(TVPAR模型)中各参数的Bayes估计.选取未知参数的先验分布为均匀分布和逆伽马分布,采用MCEM算法,给出了模型中各参数的估计算法,并对模型进行了模拟计算与实证分析.