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.     

ISR-CDKF在SINS大方位失准角初始对准中的应用

针对捷联惯导系统（SINS: Strapdown InertialNavigation System）误差模型在大方位失准角条件下非线性的特点, 对非线性滤波算法的研究具有十分重要的意义。扩展卡尔曼滤波（EKF: Extended Kalman Filter）精度低, 而且需要计算复杂的雅可比（Jacobian）矩阵; 而中心差分卡尔曼滤波（CDKF: Central Difference Kalman Filter）虽然精度稍高, 但计算量大, 且算法不稳定。为克服以上不足,提出了迭代测量更新的平方根中心差分卡尔曼滤波(ISR CDKF: Iterative Square Root Central Difference Kalman Filter)算法, 并应用于SINS大方位初始对准中。通过滤波仿真, 进一步表明了ISR CDKF算法不仅具有更高的精度和收敛性, 同时具有较强的数值稳定性。     

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。     

ACDKF在SINS大方位失准角初始对准中的应用

将可以估计系统参数、噪声统计特性和修正滤波增益的自适应估计方法引入到CDKF算法中,并将其应用到SINS大方位失准角初始对准中,实现SINS大方位失准角初始对准,解决了噪声特性不准确的非线性问题,避免了线性化误差对滤波精度的影响,克服了噪声统计特性不准确的局限性,进一步提高了导航精度.采用自适应中心差分卡尔曼滤波(ACDKF)进行初始对准,提高了CDKF算法的收敛性和系统的稳定性.仿真结果表明:ACDKF能够克服噪声统计模型不准确对滤波结果的影响,对失准角的估计精度优于CDKF,进一步提高了系统的精度和可靠性.     

ICDKF在SINS大方位失准角初始对准中的应用

针对大方位失准角捷联惯性导航系统误差模型非线性的特点,利用基于迭代测量更新的中心差分卡尔曼滤波(iterated central difference Kalman filter, ICDKF)方法进行初始对准。与传统的非线性扩展卡尔曼滤波相比,ICDKF不仅能够提高滤波精度,而且不需要模型的具体解析形式,避免了复杂的雅可比矩阵的推导;同时ICDKF通过迭代测量更新,提高了目前存在的中心差分卡尔曼滤波的估计精度。仿真结果进一步表明ICDKF算法的可行性与优越性,能够满足初始对准的要求。     

螺旋管在小倍线充填中的应用及充填倍线公式修正

为解决小倍线充填管道局部压力过大、管路磨损严重等问题,本文提出用螺旋管增阻调压的结构与实施方案.结合计算流体力学( computational fluid dynamics, CFD)对增阻调压结构与实施方案进行模拟分析,基于模拟计算的结果提出增加螺旋管道增阻调压结构后计算充填倍线的修正公式.研究结果表明,在2m·s-1的模拟流速下,螺旋管增阻调压结构所产生的阻力可达同等高度直管的10.1~16.8倍,在保证料浆连续输送的前提下可以有效的起到增阻降压的作用.结合数值模拟的充填倍线修正公式能够较为完善地计算增阻降压后的有效充填倍线.