简介：特征根估计方法具有降低模型复共线性程度和提高参数估计效果的作用，但是在SINS制导工具误差估计中，如何有效地筛选特征根却成为特征根估计的重要问题。文中通过研究特征根与残差平方和之间的关系，提出了以残差平方和与系统阶次比最小为准则（即MRSO准则）的特征根筛选方法。仿真分析表明，改进的特征根估计方法具有很强的工程实践性，从而推动了该方法在实际工程中广泛应用。

简介：在干扰大的外界环境中,传统滤波法对组合导航系统进行状态估计的精度难以满足要求,为此提出了引入Elman神经网络.描述了它的状态估计的设计方法,对如何获取训练样本及网络的训练算法给予了详细的介绍,并把优化后的算法与原有方法进行仿真对比.最后以INS/GPS组合导航系统为例,分别用传统滤波法与Elman神经网络法进行状态估计.仿真结果证明了该法的有效性和实用性.

简介：本文针对某型陀螺启动特性进行了试验研究，在陀螺启动漂移特性试验数据基础上，用神经网络建立了启动漂移速率温度的非线性模型，并对模型进行了检验，证实了神经网络的有效性

简介：从模式识别的角度分析了搜索模式下水下运载体的重力匹配问题,利用模式识别神经网络实现重力匹配定位。在重力图匹配时,以惯性导航仪指示位置为中心规划真实位置的网格点搜索范围,从参考重力图上提取相应一系列的重力数据,与对应网格点的位置一起定义成多个模式类,构造相应的模式识别概率神经网络,运用该神经网络将实时重力测量数据识别到某个模式类,对比模式类的定义确定载体位置。在实测重力图上对重力辅助惯性导航系统进行了计算机仿真研究。结果表明,在重力场特征显著区域该重力匹配算法能够有效减小厄特弗斯效应的影响,其导航系统定位误差小于一个重力图网格,匹配率在80%以上,匹配效果优于一般的相关匹配算法。

简介：磁悬浮动量球是一种高功能密度比的微小卫星三轴姿控部件。磁悬浮与驱动原理的选择、磁极拓扑结构的布局以及传感方式的选用,从悬浮-旋转兼容性和空间结构干涉性上制约着磁悬浮动量球的可实现性。提出了一种新型的悬浮-旋转解耦、结构简单紧凑的磁化悬浮-感应驱动型动量球系统,以单轴实现为例详细论述了系统组成与工作原理,对子模块的设计、硬件实现与建模开展了研究。针对开环不稳定悬浮系统,提出一种基于构造法的控制参数设计方法,并给出了系统的三轴拓展方式。仿真和实验结果表明,该系统可以实现悬浮与旋转功能,悬浮球体在有旋转和无旋转时的位移稳定度分别约为1.6μm和4.7μm,球形转子的转速可达720r/min。

简介：为了提高潜器导航定位精度，针对等值线算法在惯导系统初始误差较大时易发散的问题，提出基于概率神经网络调优的等值线改进方法。首先，在搜索区域内，利用概率神经网络算法对惯导系统航迹进行调优，并经过卡尔曼滤波器与惯导系统航迹进行信息融合形成待匹配航迹；在此基础上利用实时等值线算法得到最佳匹配位置。分别在不同初始条件下进行仿真分析，得出概率神经网络算法在大的初始误差下不易发散但定位精度不高的结论，然后在潜器行驶6h后，初始误差为5.438？的条件下进行仿真验证，结果表明，改进方法定位精度均值优于0.537？，从而证明改进方法是有效的，即使在大的初始误差下仍然能够达到较高的定位精度。

简介：光纤陀螺（FOG）温度漂移误差是影响其输出精度的主要误差源之一。针对基于传统BP神经网络FOG温度误差补偿方案适用性较差的问题,提出了优化预测数据的BP神经网络补偿算法,利用最优线性平滑技术以及滑动平均技术对神经网络待补偿数据进行预处理,可以有效减小FOG输出白噪声对温度漂移网络模型补偿精度的干扰,优化神经网络模型的补偿效果。使用FOG温度漂移实测数据对所提出的优化算法进行验证,结果表明利用本文提出的两种建模及补偿方案进行补偿后的FOG温度漂移数据标准差相比传统BP神经网络补偿方法减少50%以上。

简介：开展了机器学习在翼型气动力计算和反设计方法中的应用研究,实现了在更大翼型空间范围内,人工神经网络的训练和优化,建立了翼型气动力计算模型,和给定目标压力分布的翼型反设计优化模型.作为机器学习领域兴起的研究热点,人工神经网络的研究工作不断深入,有研究者尝试将其应用于流体力学的学科范畴内.文章实现人工神经网络在翼型计算领域中应用的方法如下:首先通过Parsec参数化方法,围绕基准翼型构造了一定翼型空间范围的翼型库,利用XFOIL进行数值模拟,搭建了和翼型库具有一一映射关系的流场信息库.通过训练和优化神经网络,实现了基于此模型的快速、高可信度的翼型气动力预测,以及新型的翼型优化设计方法.通过自动化编程实现样本库的批量生成,实现了不同翼型空间的样本量下,神经网络的训练和优化过程.实验结果表明,在机器学习领域中,基于神经网络的翼型反设计模型的精确性高度依赖于训练样本量的大小和覆盖范围.

简介：针对系统误差的不确定性可能会引起滤波精度降低或发散的问题，提出一种新的基于模型预测滤波的前向神经网络算法。首先，采用模型预测滤波估计网络在正向传递过程中的模型误差，并对其进行修正，以弥补模型误差对隐含层权值更新的影响；然后，利用模型预测滤波为神经网络提供精确的训练样本，学习待估计系统的非线性关系。将提出的算法应用于SINS/CNS/BDS组合导航系统，并与扩展卡尔曼滤波进行比较，仿真结果表明，提出的算法得到的姿态误差、速度误差和位置误差分别在[-0.25′,+0.25′]、[-0.05m/s,+0.05m/s]和[-5m,+5m]以内，滤波性能明显优于扩展卡尔曼滤波算法，表明该算法能提高组合导航定位的解算精度。

简介：详细介绍了循环干涉型光纤陀螺仪的实验装置及测试结果.给出了无源和有源补偿两种敏感环结构下的陀螺分辨率公式.在实验装置中采用了大功率光源和低耦合比输入耦合器,以提高光波在敏感环中的循环次数.实验结果表明:光束在敏感环中循环了2～3次,并达到了较好的零偏稳定性.

简介：该型测量组合导航系统是在装船使用４年取得较好效果的情况下，于１９９３年２月通过部级技术鉴定，本文概要介绍了主要功能、技术途径、硬件设计特点、软件设计概况及数据处理技术，并综述了海上试验与试用情况等技术资料。

简介：针对GPS精密单点定位对高精度的需求,提出了一种采用小波神经网络的GPS精密单点定位解算方法。该方法利用小波变换和神经网络学习功能,无需准确系统先验信息,误差函数能够快速收敛,逼近真实误差模型,从而提高GPS精密单点定位精度。仿真结果表明,静态条件下与传统最小二乘法和卡尔曼滤波算法相比,该算法定位收敛时间缩短50%,定位精度分别提升90%和50%。动态情况下,较最小二乘法和卡尔曼滤波算法定位精度提高20%~80%。

简介：为了提高使用精度，研究了某型号MEMS陀螺仪的随机漂移模型。采用游程检验法分析了该陀螺仪随机漂移数据的平稳性，并根据该漂移为均值非平稳、方差平稳的随机过程的结论，采用梯度径向基（RBF）神经网络对漂移数据进行了建模。实验结果表明：相比经典RBF网络模型而言，这种方法建立的模型能更好地描则EMs陀螺仪的漂移特；相对于季节时间序列模型而言，其补偿效果提高了大约15％。

简介：本文用ＢＰ神经网络对挠性陀螺仪伺服回路的故障诊断进行了模拟，取得了满意的结果。同时还介绍了作者设计的这一通用型ＢＰ神经网络软件包及其特色

简介：在详细分析光纤陀螺零漂的基础上，提出了先用滤波算法对光纤陀螺信号进行预处理，然后采用RBF神经网络对滤波后的信号进行建模的方法．针对光纤陀螺信号特点分别采用FLP算法、小波滤波算法、解相关变步长LMS自适应滤波算法对其进行了预处理，比较三种滤波方法，小波滤波算法效果优于其它两种预处理方法，但针对基于预处理后的陀螺信号采用RBF神经网络进行建模时，小波滤波预处理后的信号在建模精度上却是最差的，而对FLP算法滤波后的信号进行RBF建模，建模精度提高了两个数量级。结果表明：基于FLP算法的RBF神经网络在光纤陀螺中的建模是有效的，可大大提高建模的精度。

简介：针对SINS/GPS组合导航系统中的GPS故障,结合GPS导航定位信息的特点,提出了基于改进型灰色预测的GPS故障预测模型,实现了GPS故障预测;结合SINS/GPS组合导航系统数学模型,进行了基于改进型灰色预测的SINS/GPS组合导航系统仿真。仿真结果表明,GPS位置数据预测残差小于1.5m;在GPS短暂故障期间,由预测数据取代GPS故障数据,可以有效提高SINS/GPS组合导航系统的抗干扰能力,保证其导航精度;比较GPS故障数据和预测数据,并根据故障数据的持续时间和变化特点等,可以诊断GPS故障是硬件故障还是外部干扰的影响,有助于实现GPS的故障判别与隔离。

简介：等离子体合成射流控制技术因其具有不需要外部气源,工作频带宽,射流速度高,射流净质量通量为零,低功耗,激励器形式多样,环境适应性强等特点,成为了目前针对高速流场主动流动控制技术中应用潜能大、有望实现实际工程应用突破的流动控制装置.传统的等离子体激励器的出口多为垂直于流向或与流向成一定夹角,故垂直于流向的动量分量会对激励器的流动控制能力产生影响.为增强流向动量注入能力,拟设计一种新型的水平动量注入型等离子体合成射流激励器.本文主要内容有:采用外部电路电参数测量与高速纹影技术,对激励器常压下单周期工作特性与重频工作特性进行了初步研究.对水平动量注入型等离子体合成射流激励器的射流结构进行分析,探究该激励器工作频率对射流流场的流场特性与控制能力的影响.最后在高速纹影测量的基础上,开展了激励器高频工作时均出口动压的研究.实验表明:水平动量注入型激励器单周期射流初始速度达到220m/s单周期激波初始速度达到477m/s.此外,工作频率对于激励器的影响主要体现在对激励器控制范围的影响,当激励器工作频率增高时,在相同位置时激励器的动压输入能力下降.

简介：针对＂FBAR（薄膜体声波谐振器）-梁＂结构悬臂梁厚度不足、＂嵌入式FBAR＂结构微加工工艺复杂的缺点,提出了新型＂膜片上FBAR（FBAR-on-diaphragm）＂结构的微加速度计。其弹性膜片由氧化硅/氮化硅复合薄膜构成,既便于实现与硅微检测质量和FBAR的IC兼容集成加工,也利于改善微加速度计的灵敏度和温度稳定性。对由氧化硅/氮化硅双层复合膜片-硅检测质量惯性力敏结构和氮化铝FBAR检测元件集成的膜片上FBAR型微加速度计进行了初步的性能分析,验证了该结构的可行性。通过有限元模态分析和静力学仿真得出惯性加速度作用下膜片上FBAR结构的固有频率和弹性膜片上的应力分布;选取计算所得的最大应力作为FBAR中压电薄膜的应力载荷,结合依据第一性原理计算得到的纤锌矿氮化铝的弹性系数-应力关系,粗略估计了惯性加速度作用下氮化铝薄膜弹性系数的最大变化量;采用射频仿真软件,通过改变惯性加速度作用下弹性常数所对应的纵波声速,对比空载和不同惯性加速度作用下加速度计的谐振频率,得到加速度计的频率偏移特性和灵敏度。进一步分析仿真结果还发现：氧化硅/氮化硅膜片的一阶固有频率与高阶频率相隔较远,交叉耦合小;惯性加速度作用下,谐振频率向高频偏移,灵敏度约为数kHz/g,其加速度-谐振频率偏移特性曲线具有良好的线性。

简介：介绍了某型液浮陀螺仪定位壳体温度场模型,利用有限元分析软件ANSYS对其等效温度场进行分析,得出其温度场分布的精确量化结果,为惯导系统建立起最初的热源,并通过实验验证了分析结果的正确性,为后续的平台热设计研究提供了重要的参考依据.