陀螺随机漂移指数相关模型的分析

本文对一个两自由度液浮陀螺的水平随机漂移数据进行统计计算,建立陀螺随机漂移的自相关模型,并在最小二乘意义下对模型的参数进行了估计.分析的结果表明:指数相关的陀螺随机漂移过程是平稳的,它的概率分布是高斯的,并具有—阶马尔柯夫过程的特性.     

陀螺角速度漂移数学模型识别

由于陀螺角速度漂移是长时间工作的惯性导航系统的主要误差源,因此,为了对长时间工作的惯性导航系统进行最佳设计,建立陀螺角速度漂移的数学模型是必要的。本文从认为陀螺角速度漂移是由白噪声通过线性系统形成的观点出发,采用《时间序列分析》的方法,通过模型识别、参数估计和检验等步骤,对某个三自由度陀螺仪以等时间间隔所测得的沿方位和水平方向的角速度漂移各631个数据,进行了数学分析,并分别建立了数学模型。分析结果表明:此陀螺角速度漂移是由平稳随机过程和非平稳的随机游动及滑落所组成。这个结果对于评定陀螺仪的性能和质量是有用的。但是为了真正满足惯性导航系统最佳设计的需要,要求建立长时间的陀螺角速度漂移的数学模型,为此,就需要对批量生产的陀螺仪进行长时间漂移的抽样测试,获得分析所需的样本数据。另外,如果有需要,还得把离散型的差分方程化为所需的连续型微分方程型。本文所采用的方法对相当广泛的一类工程问题也是适用的。     

非平稳时间序列的陀螺随机漂移数据处理方法

以挠性陀螺的随机漂移为研究对象,采用非平稳时间序列分析法和基于小波分解的平稳时间序列分析法,建立相应的随机漂移模型。实验研究结果表明,论文采用的建模方法,具有建模精度高、符合陀螺随机漂移实际特性的特点。     

二自由度液浮陀螺弹性变形漂移力矩的试验和分析

陀螺是惯性导航系统的主要元件。它的漂移误差直接影响整个系统的精度。陀螺在加速度作用下的弹性变形,是产生漂移误差的主要因素。作为漂移测试的一种方法,一般只对陀螺作主轴的极轴翻滚,因而只能测定弹性变形漂移力矩中的一部分。本文提出的方法,是对陀螺进行两条轴的极轴翻滚试验,从而可以确定全部的弹性变形力矩。文章给出了试验力矩方程式的推导,并根据实验所得数据,对减少弹性变形力矩的问题进行了分析。     

小波理论及其在光纤陀螺信号分析中的应用

分析了Ｆｏｒｉｅｒ变换、短时Ｆｏｕｒｉｅｒ变换和小波变换的不同特点以及光纤陀螺信号噪声产生的原因。根据光纤陀螺信号零点漂移的非平稳随机性和非正态分布特性,提出了利用小波变换所具有的时频局部化优点对其随机过程进行功率谱分析,在此基础上给出了随机过程的时－频功率谱的分析方法,选用具有良好紧支性的Ｍｅｘｏ帽小波为母小波对光纤陀螺随机噪声有序列进行处理,仿真结果表明,基于小波理论的时－频功率方法对光纤陀螺信号随机过程分析的有效性。     

陀螺漂移的卡尔曼滤波和最优平滑估计

本文论述两自由度液浮陀螺漂移模型的简化与采用卡尔曼滤波和最优平滑方法对漂移数据进行处理。研究结果表明:简化的漂移模型能反映出漂移的主要分量——随机斜坡和一阶马尔可夫过程;应以卡尔曼滤波或最优平滑估计误差的均方根误差的稳定值作为长时间工作的陀螺漂移均方根误差的评定值。     

基于非参数方法对随机微分方程的实证研究

首先介绍随机微分方程基本理论,然后基于我国上证综合指数的离散观测数据,运用非参数方法对随机微分方程的漂移项和扩散项进行估计.核函数的方法用来近似估计随机过程中期望函数,从而得到了漂移项和扩散项的非参数估计.相比于参数估计方法,非参数方法是一种使用尽可能少的假设但又能通过数据推测未知的数量特征的方法,它是一种无限维的方法,因而显得更为灵活、适应性更广和更具发展潜力.最后,运用统计软件R语言对其进行实证分析.     

陀螺经纬仪定向中灵敏部摆动中值的计算模型

针对逆转点法陀螺经纬仪定向中,陀螺灵敏部摆动周期振幅衰减和摆动过程中重心漂移的特性,利用间接平差原理建立灵敏部摆动中值计算的衰减模型和漂移模型.采用两种数学模型对多组逆转点观测数据计算陀螺灵敏部摆动中值及其中误差.结果表明:在多数情况下,采用衰减模型与现有舒勒公式的计算结果基本相同,计算值的中误差较小.在陀螺摆动状态不理想的情况下,采用漂移模型计算陀螺灵敏部摆动中值则具有较高的精度.     

带有分式布朗运动的随机过程的一些统计结果（英文）

考虑了两种带有混合分式布朗运动的随机过程的估计问题.首先,在离散时间的情况下考虑了漂移混合分式布朗运动过程的漂移项参数和波动率参数的极大似然估计.然后,在有限的时间段内连续观察的情况下,用非参数估计的方法给出了另一种带有混合分式布朗运动的随机过程的趋势函数的估计.     

基于小波模糊神经网络的陀螺仪故障诊断技术

为了提高陀螺仪故障检测灵敏度，分析了陀螺漂移特性，指出随机漂移是影响陀螺仪精度的主要漂移误差，也是影响性能可靠性的主要因素．针对此，提出了一种小波模糊神经网络故障诊断模型．此模型运用串联方式将小波分析、模糊逻辑和神经网络融合在一起，充分发挥它们各自的优点，并对陀螺仪实测数据仿真．仿真结果表明，采用小波分析提取陀螺的常值漂移，简单有效；运用神经网络对陀螺的误差和故障建模，使故障诊断具有自适应、自学习的能力，并互增强了故障诊断的容错能力；将模糊逻辑用于判决中，使判决结果更加可靠．     

基于模糊神经网络的MEMS陀螺温度漂移建模

微机电系统(MEMS)陀螺的温度漂移呈现复杂的非线性特性,常规的方法无法对其建模.本文提出了一种基于模糊神经网络(ANFIS)的陀螺温度漂移建模的方法,ANFIS具有良好的逼近非线性函数的能力,适合于非线性系统的建模.通过ANFIS对MEMS陀螺的温度漂移进行建模,经实测数据验证,该方法具有较好的效果.通过该模型的温度补偿算法,使MEMS陀螺的定位精度提高了20倍.     

近似非线性滤波在陀螺漂移误差模型辨识中的应用

提出了应用近似非线性滤波技术，辨识陀螺漂移误差模型的方法。这一方法可以由伺服法测试数据中分离出陀螺漂移误差曲线，并通过粗精两种估计，能精确地辨识出陀螺误差模型。对静电陀螺仪实验数据分析结果表明，文中提出的方法完全能满足高精度陀螺仪漂移误差模型的建模要求。     

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.      

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.     

时空信息统计学的一些基本理论和方法

讨论了时空信息统计学(地质统计学)的若干基本理论和方法：1)若干基本概念，包括时空域的随机变量和随机函数，仅考虑空间域或时间域的不足，空间域与时间域之间的差异，二阶平稳假设及内蕴假设；2)时空域信息的平稳线性最优估计，主要讨论了变异函数与协方差函数及平稳线性最优估计方法；3)时空域信息的线性非平稳最优估计，提出了漂移和涨落的概念，关于漂移的形式及非平稳线件景优估计方法。     

一种非平稳随机循环工况下的参数化载荷模型

为解决土方工程机械非平稳随机循环工况下,其零部件设计与试验中载荷表达的难题,提出一种参数化载荷模型.以液压挖掘机多路阀回转联为研究对象,将其阀口压力载荷数据通过小波变换分解为载荷随机项和载荷趋势项;其中具有平稳随机特征的载荷随机项利用功率谱估计等处理实现其"随机项函数"表达,具有非平稳特征的载荷趋势项利用随机变量表征工况的函数拟合实现其"趋势项函数"表达;再将两者组合重构为"循环工况载荷函数".仿真与试验数据对比证明,该函数较好地复现了非平稳随机循环工况下多路阀载荷的随机特征.研究表明构建载荷模型的方法,对于实现面向循环工况特征的非平稳随机载荷的参数化表达,具有工程化应用的重要参考价值.     

改善MEMS陀螺误差温度稳定性的驱动力补偿方法

由于微机电系统(MEMS)陀螺通常采用微加工工艺生产制造,因此总是受微加工过程带来的的各种精度缺陷影响。对于MEMS陀螺,其零位输出误差因受环境因素影响而无法保持稳定,随时间表现出漂移特性,这种特性严重限制了MEMS陀螺在更高精度应用中的可用性。该文研究了一种改善MEMS陀螺零位误差温度稳定性的方法。通过分析陀螺运动特性及主要误差源,阐明陀螺驱动力对检测方向的耦合作用是零偏误差同相分量产生并随温度漂移的主要原因之一。为抑制陀螺驱动力耦合作用,提出对陀螺检测轴施加补偿静电力的方法。温度试验结果表明:施加补偿作用后,陀螺零偏误差同相分量的温度稳定性在12～60℃范围内提高了3倍以上。     

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.     

非平稳随机过程功率谱与自相关的关系推导

涉及随机过程的文献或书籍通常只介绍广义平稳随机过程的功率谱密度与自相关函数的关系,即佩利-维纳准则.本文就非平稳随机过程的功率谱与自相关之间的关系进行了推导,结论是功率谱密度与自相关函数的时间平均是1对傅立叶变换.     

陀螺漂移的状态空间建模方法

非平稳时间序列的状态空间建模技术被用于陀螺漂移分析。基于平滑先验概念，使用Ｋａｌｍａｎ滤波和ＡＩＣ准则拟合整体模型，时变系数自回归模型（ＡＲ）被拟合为状态空间模型，并且被用于时变谱估计，针对两类不同的漂移分别建立状态空间模型，所得结果更贴近实际情况，目前本计算分析只能离线分。对故障诊断可提供一些依据。