基于MUBF算法的微机械陀螺输出降噪方法

针对微机械(micro electro mechanical system, MEMS)陀螺输出漂移不确定性,提出采用最小上限滤波(minimum upper-bound filter, MUBF)算法实现MEMS陀螺输出信号降噪处理,该算法将漂移看作陀螺输出信号中的未知干扰,通过获取漂移变化方差上限,利用凸优化动态寻优得到角速率估计。相比卡尔曼滤波算法(Kalman filter, KF),MUBF算法可以在陀螺输出漂移模型未知的情况下工作,弱化陀螺信号降噪处理条件。陀螺静态和动态实验结果表明:MUBF算法能够有效降低陀螺噪声且优于KF算法降噪效果,该算法为MEMS陀螺降噪研究提供新思路。     

静基座速率偏频激光陀螺捷联惯导系统快速高精度初始对准算法

针对惯性器件误差对初始对准精度的影响,提出了基于速率偏频激光陀螺捷联惯导系统的快速高精度初始对准算法。首先,研究了初始对准阶段惯性器件的误差特性;然后,建立了激光陀螺标度因数和加速度计零偏的二次非线性误差模型,并对其进行在线估计和补偿;最后,采用卡尔曼滤波方法对激光陀螺零偏残差进行估计,得到系统初始对准姿态矩阵。实验结果表明,该算法可以有效消除激光陀螺标度因数误差、零偏误差和加速度计零偏误差等因素对初始对准精度的影响,初始对准时间为3 min时水平姿态角对准精度为2″,偏航角对准精度优于30″,精度和快速性均得到显著提高。     

一种准无陀螺惯导系统解算新方法研究

为了有效抑制随时间发散的无陀螺惯性导航系统(GFINS)的误差,提出了一种新的解算算法(GA6A法)。利用合理配置的6个加速度计和1个起辅助作用的低成本速率陀螺仪,形成一种新的准无陀螺惯性导航系统(NGFINS),通过加速度计组合的输出直接解算载体的角速度数值的绝对值,再利用陀螺仪决定角速度的正负性,从而可以使求解载体姿态和位置的积分次数分别减少1次。给出了新算法的理论推导过程,并对该算法进行了可行性和有效性仿真。当计算步长?t=0.01s,仿真迭代10000次时,采用该算法可使载体姿态角精度和位置精度提高70%以上。     

MEMS三轴陀螺仪中不匹配干扰抑制方法

微机电系统(micro electro mechanic system, MEMS)陀螺仪作为一类新型角速率传感器,其制造和应用过程中不可避免会受到不匹配干扰的影响,即速度项的测量过程中引入各种噪声,降低MEMS陀螺仪的检测精度。在滑模控制策略下提出一种基于辅助变量的非线性干扰观测器,对MEMS陀螺系统中存在的不匹配干扰进行实时估计,同时针对积分自适应切换增益发散问题,采用了一种避发散技术-死区技术。最后通过李雅普诺夫理论进行了系统稳定性分析。仿真结果表明,该策略实现了轴向轨迹跟踪,提高了陀螺仪的检测精度。     

基于UKF的低成本SINS/GPS组合导航系统滤波算法

针对MIMU的精度不高,会带来较大的初始对准误差角,如果继续采用传统的小干扰线性方程就会给滤波带来很大误差,甚至发散。针对这个问题,对低成本SINS/GPS组合导航系统建立了基于四元数误差模型的非线性滤波方程,并采用了UKF非线性滤波方法。针对四元数误差模型单纯使用UKF方法无法估计加计零偏和陀螺漂移的问题,提出将UKF和EKF相结合的算法,仿真结果表明,比起扩展卡尔曼滤波以及采用传统小干扰线性方程的卡尔曼滤波,这种方法能够提高姿态误差角特别是方位误差角的估计精度。     

基于优化KF的MEMS陀螺阵列信号融合方法

针对微机电系统(micro electro mechanical system,MEMS)陀螺仪准确度低、噪声大的问题,采用陀螺阵列技术降噪以提高陀螺的使用精度。采用Allan方差法分析陀螺信号误差噪声项,依据分析结果对测量模型进行了简化,利用噪声相关性设计了一种卡尔曼滤波器(Kalman filter,KF)对陀螺阵列进行数据融合,并对最优估计过程进行了改进,降低了数据处理的复杂度和计算量,同时从理论上分析了各参数对阵列性能的影响。为提高滤波器的动态性能,将自回归(autoregressive,AR)模型应用于陀螺真实角速率的建模。采用6个陀螺构成的阵列进行了验证实验。实验结果表明:与单个陀螺相比,陀螺阵列的噪声在静态条件下降低了144.2倍,在恒速率和正弦速率条件下噪声分别降低了18.18倍和5.36倍,证明了此建模方法和融合方法的有效性。     

组网冗余MEMS惯性传感器网络优化配置与融合处理方法

针对单个惯性传感器精度与可靠性问题,提出了一种组网冗余微机电系统(micro-electro-mechanical system, MEMS)惯性传感网络优化配置与融合处理方法。首先,研究了多惯性传感器节点的空间配置形式,给出了网络观测模型。利用节点之间的最优化冗余配置策略,提升系统测量可靠性。在此基础上,进一步考虑MEMS陀螺仪和加速度计的安装误差对输出结果的影响,提出了相应的误差模型及校正算法。以随机游走为主要误差源,设计了新型的卡尔曼滤波方法,实现了冗余配置下的高精度导航信息解算。最后,采用自主构建的实验系统进行试验,证明所提出的融合方法能够有效降低陀螺仪和加速度计的随机游走误差。车载试验进一步证明了所提出的方法及系统的有效性。     

组网冗余MEMS惯性传感器网络优化配置与融合处理方法

针对单个惯性传感器精度与可靠性问题,提出了一种组网冗余微机电系统(micro-electro-mechanical system, MEMS)惯性传感网络优化配置与融合处理方法。首先,研究了多惯性传感器节点的空间配置形式,给出了网络观测模型。利用节点之间的最优化冗余配置策略,提升系统测量可靠性。在此基础上,进一步考虑MEMS陀螺仪和加速度计的安装误差对输出结果的影响,提出了相应的误差模型及校正算法。以随机游走为主要误差源,设计了新型的卡尔曼滤波方法,实现了冗余配置下的高精度导航信息解算。最后,采用自主构建的实验系统进行试验,证明所提出的融合方法能够有效降低陀螺仪和加速度计的随机游走误差。车载试验进一步证明了所提出的方法及系统的有效性。     

水下平台惯导惯性器件误差高精度估计算法

为满足高精度导航及隐蔽性要求,基于方位旋转技术,给出了针对水下平台惯导系统惯性器件(inertial measurement unit, IMU)误差无阻尼估计算法。首先分析了状态转换对固定指北式平台惯导系统的影响;其次利用Laplace变换,求解了方位旋转式平台惯导系统误差;然后基于舒拉振荡和平台旋转周期,利用间断获得的外测信息建立系统短时速度、位置误差模型并作不确定度评估;最后采用Kalman滤波对惯性器件误差作了事后估计。仿真结果表明,建立的速度、位置误差模型可信度高,算法可准确估计出东、北向陀螺常值漂移以及加速度计零位偏置,有效抑制导航误差发散,提高导航精度。     

具有扇区输入非线性的三轴MEMS陀螺仪鲁棒自适应控制

微机电系统(micro electro mechanic system, MEMS)陀螺仪在制造和应用过程中会受到系统参数不确定、外界干扰和力电换能器非线性效应的影响,降低MEMS陀螺仪的检测精度。提出一种基于增益自适应的滑模控制策略对MEMS陀螺仪3个轴向轨迹进行控制,采用一种基于时变死区技术的积分自适应律估计参数不确定和干扰的上界以避免估计发散,选择合适的控制律消除非线性扇区输入的影响,实现陀螺3个轴向的轨迹跟踪指定的参考运动,从而提高检测精度。最后利用Lyapunov直接法证明了闭环误差系统的渐近稳定性和所有信号的有界性。仿真结果表明了该策略的有效性。     

基于磁悬浮转子微框架能力的航天器姿态二自由度测控一体化控制方法

提出一种基于磁悬浮转子微框架能力的航天器姿态二自由度测控一体化控制方法,在磁悬浮控制力矩陀螺框架不动的条件下,通过实时检测磁轴承控制电流、磁悬浮转子位移求解出航天器的滚动、偏航轴姿态角速度,建立磁悬浮转子控制的航天器姿态动力学方程,利用已测得的姿态角速度,设计姿态解耦控制律,控制磁悬浮转子的旋转主轴在磁间隙范围内以一定角速度偏转,产生所需的径向二自由度输出力矩,调节航天器的滚动、偏航轴姿态,仿真表明,该方法能够实现航天器的二自由度姿态调节,微框架力矩具有高精度的优点,能够完成航天器机动段末端小角度的姿态控制。     

MEMS陀螺仪冗余配置故障检测方法

针对姿态测量系统的可靠性问题,提出了一种冗余配置方式的微机电系统(micro-electro-mechanical system,MEMS)陀螺仪故障检测方法。首先,基于三轴MEMS陀螺仪研究了冗余配置的形式,给出了相应的故障评价函数,并给出了最优配置角度的计算方法;其次,根据冗余配置建立陀螺仪故障检测数学模型,设计了MEMS陀螺仪硬故障检测方法,并进一步证明了陀螺仪的软故障和陀螺仪输出噪声的相关性,通过最大似然估计给出了软故障检测判决函数;最后,利用自主构建的故障检测硬件平台进行了实验验证,成功实现了对发生硬故障及软故障陀螺仪敏感轴的检测。该方法将MEMS陀螺仪的冗余配置扩展到了敏感轴水平,提高了MEMS陀螺仪的数据利用率,增加了系统可靠性。     

MEMS陀螺误差建模与滤波方法

从实际工程应用角度出发,探讨了微机电系统(micro-electro-mechanical systems,MEMS)陀螺误差的有效滤波降噪方法.基于随机序列时序分析法的基本原理,采用实时平均算法对陀螺原始量测数据进行常值补偿预处理,得到随机漂移信号.对去除渐进项后的差分漂移信号进行AR模型建模,并依据该模型进行改进卡尔曼滤波,在输出差分信号滤渡值的同时解算当前陀螺输出滤波值.通过对某MEMS陀螺实测数据的误差补偿结果表明,提出的滤波方法能够有效地抑制其漂移误差,提高实际应用中的测量精度.     

高超声速滑翔飞行器动态逆解耦跟踪控制方法研究

针对临近空间高超声速滑翔飞行器再入段俯仰偏航以及滚动三通道运动存在非线性耦合严重的情况,建立了高超声速滑翔飞行器的多变量强耦合非线性时变倾斜转弯控制模型,提出了一种将过载控制转化为所需迎角侧滑角及滚转角误差的三通道联合跟踪控制方法,根据高超声速滑翔飞行器制导回路快速性的动态性能要求,设计了一种基于非线性动态逆及状态反馈的解耦综合控制器,闭环仿真结果表明该方法能够实现三通道运动解耦控制和制导指令跟踪,满足系统动态性能的要求。     

SR-CH∞KF用于弹丸飞行姿态测量研究

为提高弹丸姿态测量精度,提出一种基于H∞滤波的平方根容积卡尔曼滤波.该方法通过三轴地磁传感器和陀螺仪组合测量模型,采用欧拉角算法模型减少状态维数并使状态方程呈现线性化,可以减少计算量.该方法可以适用于量测噪声不确定的情况,引入新息序列不断修正误差限定参数来更新量测噪声估计值,可以提高滤波的精度和鲁棒性.奇异值分解能够保...     

基于扩展卡尔曼滤波器的低成本航姿系统设计

针对传统的航姿系统（attitude and heading reference system, AHRS）在微型无人飞行器、机器人等应用上所体现的成本高、体积大、功耗大的问题,提出了一种低成本高精度AHRS。该系统以数字信号处理器为硬件平台,集成了陀螺仪、加速度计、磁罗盘等9自由度微机电系统传感器,采用了基于四元数的姿态估计方法,建立了传感器输出模型和系统状态空间模型,考虑了加速度对系统精度的影响,解决了四元数协方差奇异性问题,通过扩展卡尔曼滤波〖JP3〗器进行数据融合以获得姿态的准确输出。经数值仿真分析和三轴飞行转台测试,姿态角的静态精度优于0.5°、动态精度优于2°,并在微型无人飞行器上进行了飞行验证,结果表明其能够满足小型无人飞行器等的应用需求。     

一种用于九加速度计GFSINS的姿态角速度辅助算法

针对现有的一类无陀螺捷联惯导系统九加速度计配置方案解算载体姿态角速度时,存在需要开方及符号判断等不足,提出一种同时具有积分算法包含加速度计误差少、开方算法没有加速度计误差积累两种优点的姿态角速度辅助算法,彻底消除解算过程中开方及符号判断带来的误差,能够在一定程度上提高系统精度,同时降低导航系统的计算量、提高系统的实时性。     

一种微捷联惯导系统姿态角最优估计算法研究

回顾了捷联惯导系统姿态角的传统解法,分析了这种算法在基于MEMS-IMU的捷联惯导系统中导致姿态角计算误差过大的基本原因。针对MEMS陀螺具有较大漂移的特点,引入了一种新的基于卡尔曼滤波器的姿态角最优估计算法,并对算法进行了数值仿真。结果表明,该方法能极大提高姿态角的计算精度。     

基于互补滤波器的MEMS/GPS/地磁组合导航系统

针对低成本、高性能、高可靠性导航系统的迫切需求,设计并实现了一种基于互补滤波器的微机电系统(micro electro mechanical system, MEMS)/全球定位系统(global positioning system, GPS)/地磁组合导航系统。通过精确地器件标定,提高了MEMS陀螺仪、加速度计输出数据的准确性;根据MEMS惯性导航系统解算的姿态角、速度、位置结果,结合GPS及地磁的输出,设计了组合导航系统;依据载体的运动状态,设计了自适应调整截止频率的互补滤波器数据融合方法,实现了组合导航系统的定姿定位;最后,对组合导航系统进行静态、动态测试试验,实际测试结果表明,组合导航系统能够达到较高的导航精度。