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  • 简介:为了降低闭环硅微加速度计的非线性,分析了其主要误差源并提出了相应的补偿方法。首先,分析了闭环状态下检测质量块偏离几何中心位置所造成的非线性问题,并确定了电路零位是主要误差源;其次,利用闭环反馈控制进行了非线性的优化分析;最后,提出了非线性补偿的工程调试方法。离心试验结果表明,采用该调试方法可将加速度计的非线性减小一个数量级以上。该结果验证了非线性误差分析和补偿方法的有效性,且适用于同批次加工的其它加速度计。

  • 标签: 加速度计 闭环模式 反馈控制 非线性补偿
  • 简介:文章基于线性中心紧致差分格式,通过非线性加权插值的方法来求解网格中心处的函数值.这类格式保持了原有中心紧致差分格式的高阶精度和低耗散特性,同时其分辨率也非常高,由于其非线性插值的机制,使得这类格式能够捕捉强激波,所以这类新的高阶非线性紧致格式是一种较好的模拟湍流和气动声学等多尺度问题的方法.

  • 标签: 紧致格式 非线性加权插值 高阶 高分辨率 计算气动声学
  • 简介:非线性、非高斯条件下进行动基座传递对准,如果采用卡尔曼滤波会出现误差较大甚至发散的问题。本文引入强跟踪自适应滤波器,建立对估计误差的一步预测方差PK/K-1的加权算法,来达到抑制噪声的目的;同时,针对初始对准对准精度与快速性的要求,建立了动基座传递对准精确的非线性滤波模型。通过计算机仿真,模拟了飞机机动模式,验证所提滤波器的可行性。最后,通过与扩展卡尔曼滤波的比较,说明非线性强跟踪自适应滤波器在对准精度与速度上都有更好的表现。

  • 标签: 捷联惯导 传递对准 动基座 非线性强跟踪自适应滤波 扩展卡尔曼滤波
  • 简介:针对带有末端多约束的三维非线性制导问题,设计了一种通用模型预测静态规划制导算法。该制导算法通过向后迭代求解权矩阵微分方程对控制量进行更新,将动态优化问题转化为静态优化问题,计算效率得以提高。阐述了通用模型预测静态规划制导算法的基本原理,详细给出了基于通用模型预测静态规划算法的制导律设计过程。所设计的制导律满足末端法向加速度约束,因此,间接满足末端弹体姿态角约束。仿真时考虑目标的机动方式和落角约束,仿真结果表明,末端位移偏差小于0.5m,末端落角可控制在0.01°范围内,末端法向加速度小于0.01m/s^2,该制导律能够很好地满足末端位移、落角和法向加速度约束。

  • 标签: 通用模型预测静态规划 制导律 落角约束 法向加速度约束 弹体姿态角约束
  • 简介:惯性/卫星超紧组合技术核心将卫星导航接收机基带信号处理过程中的环路非线性信息与惯性导航信息进行深层次互耦合。在研究超紧组合多信息源异型耦合架构特征及互耦合机理的基础上,对比分析了超紧组合非相干及相干互耦合方法,总结了不同超紧组合观测矢量提取方法及环路模型,然后设计了超紧组合互耦合信息处理流程及信号NCO(数控振荡器)控制方法。最后,利用仿真平台对非相干及相干方式进行了卫星信号受干扰及载体动态变化环境下的试验对比分析,结果表明超紧组合相干方法相较于非相干方式具有更优的观测矢量提取性能及抗干扰性能。

  • 标签: 超紧组合 组合导航 卫星接收机 抗干扰
  • 简介:基于状态空间模型的许多传统滤波算法都基于Rn空间中的高斯分布模型,但当状态向量中包含角变量或方向变量时,难以达到理想的效果。针对J.T.Horwood等提出的nS?R流形上的GaussVonMises(GVM)多变量概率密度分布,扩展了狄拉克混合逼近方法,给出了联合分布的GVM逼近方法,推导了后验分布的GVM参数计算公式,设计了量测更新状态估计算法。将J.T.Horwood等的时间更新算法与所提出的量测更新算法相结合,可实现基于GVM分布的递推贝叶斯滤波器(GVMF)。仿真结果表明,当状态向量符合GVM概率分布模型时,GVMF对角变量的估计明显优于传统的扩展卡尔曼滤波器。

  • 标签: GAUSS von Mises分布 狄拉克混合逼近 递推贝叶斯滤波 量测更新
  • 简介:针对随机时滞和异步相关噪声情况下的状态估计问题,提出了一种改进的高斯滤波算法(GF),并给出了其适用于高维系统的实现形式—随机时滞和异步相关容积卡尔曼滤波器(CKF-RDCN)。首先,通过满足Bernoulli分布的互不相关随机序列,来描述系统观测数据中可能存在的随机时滞现象,将量测噪声作为状态变量用以实现对观测时滞后验概率密度的估计。其次,利用一阶斯特林插值公式来近似估计,由于过程噪声和量测噪声异步相关,而导致的含有随机变量的多维积分问题。最后,依据三阶球径容积法则,给出了CKF-RDCN滤波算法的详细设计。此外,经典GF算法是所提出的改进GF算法的特例,其作为一个通用的非线性滤波算法框架,根据不同的后验概率密度估计方法,可以有不同的实现形式。仿真结果表明,相比于扩展卡尔曼滤波算法(EKF)以及容积卡尔曼滤波算法(CKF),CKF-RDCN在解决含有观测时滞和相关噪声系统的状态估计问题时,具有更高的精度和更好的数值稳定性。

  • 标签: 非线性滤波 高斯滤波 随机时滞 相关噪声 容积卡尔曼滤波
  • 简介:为了更好地理解不同空间坐标系下流体界面对Rayleigh—Taylor(RT)不稳定性弱非线性阶段谐波的影响,文章采用3阶小扰动展开法,解析研究了球坐标空间经典RT不稳定性弱非线性阶段谐波的演化规律,并和柱坐标空间以及直角坐标空间相应结果进行了对比研究.当球坐标系和直角坐标系中RT不稳定性界面扰动波长相同,球坐标系中初始扰动半径为无穷大时(即球坐标下RT不稳定性初始扰动半径相对于扰动波长为无穷大时),球坐标下RT不稳定性前4次谐波的结果和直角坐标系下的相应结果相同.研究表明:由初始界面曲率引起的Bell-Plesset(BP)效应和空间效应(直角坐标空间、柱坐标空间和球坐标空间)对谐波发展有较大的影响.即在不同正交曲线坐标系下,不同曲率的流体界面效应对RT不稳定性谐波发展有较大的影响.对于柱坐标空间和球坐标空间,2阶对0次谐波的反馈加强了界面向内收缩.研究还表明:界面效应增加了2次谐波的负反馈,然而,对于基模和3次谐波却有不同的影响.

  • 标签: RAYLEIGH-TAYLOR不稳定性 谐波 小参数展开法 界面效应 弱非线性
  • 简介:本文论述了重力梯度仪在惯性导航、地球科学、地质科学中的重要作用以及重力梯度仪的现状和前景,着重评述了旋转加速度计重力梯度仪、静电加速度计重力梯度仪和超导重力梯度仪的现状和发展,最后指出了对重力梯度仪的应用和发展需要进一步研究的问题

  • 标签: 重力梯度仪
  • 简介:基于超导的迈斯纳效应与超导量子干涉技术,结合柔性并联机构理论,设计一种基于超导的全张量重力梯度敏感头。敏感头采用6个完全相同的同时具有移动与转动自由度的敏感结构,对称的布置在正六面体外,对称面的两个敏感结构相对旋转90°成垂直状态。轴向间距使两个敏感结构直接测量重力梯度轴向分量,相互垂直使两个敏感结构既可以测量重力梯度交叉分量,也可以测量共模角加速度。利用超导线圈的电感变化响应质量块位移,进一步通过超导回路将其转变为磁场变化,并由超导量子干涉器进行检测。敏感结构采用8分支的柔性并联机构支承,构成空间对称的形式,可以实现对称的力学特性,保证各处的柔性铰链产生均匀变形,减少非对称的偏移,避免单一铰链的应力集中,具有沿轴移动刚度与绕轴转动刚度小、非设计的寄生误差方向刚度大的优势。在惯性系下的全张量重力梯度值可由坐标变换得到,可以预期得到1E的测量精度。

  • 标签: 超导 重力梯度 敏感头 柔性并联机构
  • 简介:惯导固有原因使得载体长时间航行累积大量误差.可通过重力梯度量测与惯导组合导航方法来修正导航误差.先对重力梯度仪与惯导组合导航原理进行阐述,提出重力梯度仪辅助INS(GAINS)的系统框架图,对导航用重力梯度图和重力梯度仪进行分析,设定组合量测方程.然后根据状态空间方程的特点,提出使用边缘Cubature粒子滤波(CPF)进行融合估值.通过理论方法证明其对方差的减小,同时给出算法流程.相同条件下与已有APO-PF算法仿真进行经纬度RMSE结果对比,表明该算法估值精度更高;并用CEP对导航误差研究,得到在性能较低的惯导条件下、在梯度仪1E2和10E2噪声下4h的CEP数值分别为0.044nmile和0.072nmile的结果.最后对状态方程简化,定性分析出其余状态量的估值效果.

  • 标签: 重力梯度仪辅助惯性导航系统 边缘滤波 状态分解 Cubature粒子滤波 圆误差概率
  • 简介:为了填补船测海深数据空白,给出了海底地形起伏与重力异常和重力异常垂直梯度之间的导纳函数关系。据此,以测高重力异常、重力异常垂直梯度作为输入数据,采用线性回归分析技术,在西南太平洋相关海域开展了海底地形反演试验。结果表明,通过不同方法获取的比例因子与海底地形呈现一定的内在联系,地形平坦海域,比例因子较小;海山分布较多的地形起伏较大的海域,比例因子相对较大,反映了重力数据与海底地形较强的相关性。同时,采用线性回归方法构建的海底地形模型检核精度最高,相较于传统方法获取的海底地形模型,精度最高提升了46%左右,与ETOPO1海深模型和DTU10海深模型相比较,模型精度最大提高了近一倍有余。另外,不同方法对于不同的海底地形具有各自不同的优势,靠近海山区域,采用线性回归技术反演的海深结果优于传统方法;在海山部分,传统方法反演精度又好于线性回归技术。不同数据源反演海底地形的统计结果表明,以重力异常垂直梯度构建的海底地形模型的检核精度优于以重力异常作为输入数据构建的海底地形模型。

  • 标签: 重力异常 重力异常垂直梯度 海底地形 线性回归 地壳均衡
  • 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。

  • 标签: 辅助导航 重力梯度 概率神经网络算法 等值线算法 潜器
  • 简介:加速度计是旋转加速度计重力梯度仪的核心元件,梯度信号测量要求其加速度计具有高分辨率和低的噪声水平,这就需要对现有石英加速度计进行改进,通过表头抽真空,提高控制回路增益来抑制噪声,提高分辨率。抽真空后表头近似为无阻尼状态,其控制回路中需增加阻尼补偿的环节,避免系统在工作频段附近出现振荡;并且,对控制回路中的校正环节也进行了重新设计,加入积分环节,使系统对位置信号的稳态误差为零,大幅度提高工作频段的系统开环增益,从而有效地提高了系统的动态测量精度。

  • 标签: 加速度计 控制回路 空气阻尼 校正网络
  • 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%。

  • 标签: 微机电陀螺 随机漂移 非平稳随机过程 梯度RBF神经网络 建模 游程检验
  • 简介:针对一种低空大展弦比无人机,文章进行全机和翼梢磁梯度测量探头数值模拟.全机计算给出翼梢磁梯度测量探头对全机气动特性和操稳特性的影响;翼梢磁梯度测量探头计算实现了气动外形优化设计,在保持全机操稳特性的前提下,最大程度地减小全机气动阻力增量.结果表明,磁梯度测量探头对全机气动阻力增量在9%之内,俯仰力矩变化在5%之内,对全机操稳特性的影响不大,气动外形优化设计基本满足该低空大展弦比无人机的安全飞行技术要求.

  • 标签: 无人机 磁梯度测量探头 优化设计 数值模拟 气动阻力
  • 简介:针对车载捷联惯导系统怠速条件下的初始对准问题,提出了一种基于罗德里格参数的线性最优估计自对准算法。利用姿态阵分解和凯莱变换,将任意姿态下的无初值初始对准问题简化为罗德里格参数的无约束线性最优估计问题。讨论了算法的有效性,推导了算法的对准误差公式,并设计了一种简洁的工程实现方案。利用车载捷联惯导系统进行了四位置对准试验,每个位置对准六次,结果表明,在发动机振动及外界随机扰动下,新算法可以在5min内完成对准,统计方位均方差(1σ)不超过3′。

  • 标签: 初始对准 罗德里格参数 凯莱变换 线性最优估计
  • 简介:适合陆基使用的旋转重力梯度仪采用多个加速度计的组合输出,能有效地抑制平台的共模噪声,实现对地球表面微小重力梯度变化信号的测量。其关键技术之一就是对多个加速度计进行动态匹配调节,通过实时反馈来降低多种噪声和误差,从而降低对研制单个加速度计的性能要求。本文结合旋转重力梯度仪中加速度计的匹配调节方法,以重力梯度测量分辨率达到1E为目标分析,结果表明对加速度计的标度因子一致性匹配需要达到10-11的量级,对二阶非线性因子调节同样需要达到~10-11g/g2的量级。

  • 标签: 旋转重力梯度仪 加速度计 动态匹配调节 标度因子动态匹配 二阶非线性因子调节
  • 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。

  • 标签: 光纤陀螺 零漂 FLP算法 小波消噪 LMS算法 RBF神经网络