IMU/计程仪/重力组合导航系统信息融合方法

针对现代战争环境对导航系统高自主性、高隐蔽性的要求,提出了IMU/计程仪/重力无源组合导航方式.深入研究了IMU/计程仪/重力组合导航系统的信息融合方法,设计了该系统的工作模式.采用扩展卡尔曼滤波进行各传感器信息的融合.根据导航系统对实时性的要求,建立了系统的低阶误差状态方程;将厄特弗斯效应的影响考虑到滤波器设计中,建立了系统的重力观测方程;将计程仪的速度与惯性速度进行融合,建立了系统的速度观测方程;在不增加系统成本的条件下,进一步利用加速度计输出估计水平姿态,建立了系统的姿态观测方程.在此基础上,设计了相应的信息融合策略.实际系统的机载试验结果表明,IMU/计程仪/重力组合导航系统算法正确、性能良好,可以有效地控制惯导系统位置和速度误差的累积,满足长时间一定精度的导航要求.     

CFRP钢管混凝土核心轴压短柱静力性能研究

为了了解CFRP钢管混凝土核心轴压短柱的静力性能，对8根CFRP钢管混凝土核心轴压短柱和用于对比的4根钢管混凝土核心轴压短柱进行静力试验，分析此类构件的载荷—纵向应变关系，并初步探讨约束效应系数对此类构件承载力的影响。研究结果表明，由于CFRP的存在，试件在屈服之后，承载力并不马上下降，而变形却经历一段持续增长：在其他条件相同的情况下。ξcf或ξs越大，CFRP钢管混凝土核心轴压短柱的承载力越大，且承载力的增长与ξcf或ξs的增加基本呈线性关系，但约束效应系数的增加对提高CFRP钢管混凝土核心轴压短样承载力的效果并不显著。     

数控机床运行激励实验模态分析

针对影响加工效率和加工表面质量的数控机床结构动态特性问题,提出一种新的实验模态分析方法.该方法以数控机床自身运动产生的振动为激励源,通过控制运动部件以特定方式空运行,激励起结构的有效振动响应,并结合基于响应信号的模态参数识别方法获得结构的动态特性参数.针对参数识别中的伪模态问题,综合运用识别结果预处理方法和模态稳定性原理,有效去除了识别结果中的伪模态,最终得到影响机床加工的3阶低频模态频率和阻尼比.所得结果与传统实验模态分析结果有较好的一致性.该方法可用于大型重型难激励数控机床的结构动态特性研究.     

微通道中颗粒惯性聚集特性的数值研究

根据运动相对性原理提出了一个描述单颗粒在无限长通道内稳定运动的准定常计算模型,采用计算流体力学软件研究了具有一定尺寸的球状颗粒在方形截面微通道中所受到横向升力的空间分布特征及其影响因素,并分析了其组成成分.研究结果表明,颗粒受到的横向升力在通道y轴方向呈规则的空间分布,在数值上先正后负且存在唯一的零点,这即是颗粒的惯性聚集点;横向升力主要由压力横向升力和剪切横向升力组成,而压力横向升力是使颗粒产生惯性聚集现象的决定性因素.     

EM-CDKF算法及其SINS初始对准应用

针对非线性捷联惯导系统噪声先验统计信息未知问题,基于中心差分卡尔曼滤波基本算法,采用极大似然准则构造极大期望最速下降梯度算法展开系统未知噪声统计特性在线估计计算研究,构建一类捷联惯导系统初始对准极大期望自适应中心差分最优滤波算法.该算法利用极大似然准则构造系统噪声统计特性对数似然函数,采用极大期望最速下降梯度法把系统噪声统计特性估计转化为对数似然函数期望最大值计算,获得系统过程噪声和观测噪声在线递推估计的自适应极大期望中心差分卡尔曼算法.经过大方位失准角捷联惯导系统初始对准仿真实验,与中心差分卡尔曼滤波基本算法相比,自适应极大期望中心差分卡尔曼算法能够有效解决基本算法在系统噪声先验知识未知情形下的滤波精度下降甚至发散问题,并且能够实现系统噪声统计特性的在线递推估计.     

高精度伺服稳定跟踪平台数字控制器研制

以陀螺伺服稳定跟踪平台为背景 ,介绍了以DSP为处理核心的平台数字伺服运动控制器的研制 .指出惯性速率环和电机速度环的本质不同 ;提出增加电机转矩 (电流 )环用于提高电机输出转矩线性度的方法 ,从而达到提高惯性速率稳定环的控制效果 ;介绍了以CCD图像或增量式码盘测角组成系统位置闭环 ,以光纤速率陀螺作为惯性速率反馈传感器组成系统速率闭环 ,附带电流反馈组成电机转矩 (电流 )环和速度、加速度前馈装置的前馈反馈复合控制系统 .组成伺服跟踪平台系统联调后测试结果表明 ,系统具有良好的动、静态性能指标和很好的控制效果 .     

约束混凝土在梁中的应用探讨

钢筋混凝土梁中箍筋的配置主要是用于抗剪，没有考虑其对混凝土的约束作用。在以受弯为主的区段内配置适量的箍筋，对受压区混凝土提供约束，可以提高该区域内混凝土的承载力和极限应变，从而改善梁的工作状况，同时提高梁的承载力及抗弯刚度，有效降低梁的高度，从而产生良好的经济效益。     

基于随机共振的惯性传感器信号实时处理方法

根据惯性传感器信号处理特点,研究其基于随机共振的信号实时处理方法。首先,从实时性的角度出发,确定随机共振数值算法--龙格库塔法,并对其进行相应改进,实现实时处理。然后,研究单稳系统中各个参数对信号恢复结果的影响,确定系统处理的较佳参数。最终的仿真结果表明,静态信号的零漂值得到了较大改善,而动态信号的信噪比最大可提高约20 dB。同时,为了进一步验证算法,在数字信号处理硬件平台上实现算法,采样频率为5 000 Hz,结果完全能够满足惯性传感器信号处理的要求。因此,所提算法能够有效进行惯性传感器信号实时处理,为随机共振理论在惯性传感器信号处理中的应用提供了重要参考。     

基于异步估计自适应Kalman滤波系统设计

一般的Kalman滤波器时系统噪声和测量噪声统计特性要求较为严格,当统计特性存在不确定性时,估计会造成较大的估计误差,甚至使滤波器发散.针对此问题,在基于新息的自适应估计和极大后验估计的基础上对Q和R进行异步估计;以某型号光纤惯性测量装置和GPS系统为背景的仿真实验结果表明,该方法能够有效地对Q和R存在不确定的组合导航系统的误差状态变量进行估计,并能较好地保证自适应滤波器的收敛性,进一步提高了估计精度.     

IAE-adaptive Kalman filter for INS/GPS integrated navigation system

1 .INTRODUCTIONInertial navigation system(INS) and Global posi-tioning system ( GPS) are two major navigationsystems now widely usedfor marine applications a-round the world. Considering both systems pos-sess complementary working characteristics , abooming attention is focused on finding effectivemethods to combine the two different systems toconstituteintegrated navigation system with higheraccuracy and better performance .Information likeGPS position and velocity are often chosen as…