石英加速度计离心机试验误差系数显著性分析

提出了一种针对石英加速度计精密离心机试验的显著性分析方法.在多位置方法分离加速度计误差系数时,由于激励不足等试验条件的限制,无法保证高次项系数的标定结果正确.离心机试验利用离心机提供的向心加速度作为仪表的输入,能够标定出高次项系数.为了确定被标定的误差系数均具有可信度,有必要对高过载试验结果进行分析,保留可信的误差系数,证明使用的误差模型无误.由于此方法的通用性,在其他试验条件下的误差分离试验中仍可运用.     

捷联惯性导航系统高精度动态仿真算法

由于飞行器动态模型航迹生成算法与惯性导航系统算法原理存在差异,无法直接仿真分析惯性传感器不同误差特性对惯性导航系统动态性能的影响.基于飞行器动态模型航迹数据,提出一种捷联惯性导航系统高精度动态仿真实现方法,设计了惯导参数动态计算误差并行补偿方案,实现了对导航系统动态仿真过程中导航参数计算误差的有效分离.在搭建的仿真平台上,有效验证了所提出仿真方法的性能,为实际惯性传感器选型和指标选择提供支撑.     

误差分离中的自适应估计

本文将讨论惯性制导系统惯性器件的系统误差的分离方法。所谓误差分离,就是用统计数学方法处理惯性器件的测量数据,将系统性偏差估计出来。这个问题长期以来一直是飞行器精度分析中人们关心的问题。我们知道惯性测量误差主要是指惯性器件制造不精确以及安装、瞄准(对准)等等因素造成的误差。它直接影响惯性制导的初始状态误差和动力飞行段惯性敏感误差,它们是造成制导误差的主要因素。为了进行误差分离,首先必须建立一个合理的误差模型——惯性测量组件的误差模型。主要是指稳定平台、三个单自由度陀螺和三个方向的加速度表的误差模型,然后建立起观测线性模型。从而应用线性估计方法对未知参数进行估计。这种方法早就有过论述。早期是运用最小二乘方法,继而运用Gauss-Markoff估计。中则运用了Bayes估计。最近,人们又引入岭回归估计等等。本文将对误差分离方法作综合评述,并指出需考虑的问题和解决这些问题的技术途径。重点则在探讨自适应估计方法的运用,以引起有关方面的共同讨论。     

基于星光导航分离陀螺仪漂移误差方法研究

星光/惯性组合制导方式集中了两种方式的优点,可在导弹飞出大气层后通过对导航星的观测校正陀螺仪误差系数。在研究了星光导航的特点和陀螺仪误差特性的基础上,提出了通过旋转弹体观测特定位置的导航星,利用星光导航系统分离陀螺仪漂移误差系数的方法。结果表明:利用导航恒星高精度基准可以分离陀螺仪漂移误差系数,准确地确定陀螺仪漂移误差模型,对于提高导弹的精度具有重要意义。     

地心系下动基座飞行器制导工具系统误差分离

在经典动基座飞行器制导工具系统误差分离中,原点误差不仅影响平台惯性系下的视速度,而且对外测发射系数据也有影响。若仍利用发射系数据进行误差分离,将无法扣除原点误差对外测数据的影响。因此,提出在DX2地心系下进行误差分离,由于地心系下的飞行数据是由测站系转换而来,故地心系下的外测数据不受原点误差的影响。鉴于地心系下误差方程的复杂性,文中利用进化策略方法分离误差,可简化公式推导。仿真计算结果表明:该方法能同时分离制导工具系统误差和原点误差,且分离结果不随原点误差的增大而明显变差。     

MEMS惯性测量组合的整体误差建模与标定

对微机电系统(MEMS)惯性测量组合(MIMU)的主要误差项进行分析,提出一种针对MIMU整体的误差补偿模型,模型囊括MEMS惯性传感器自身的零漂、互耦、标度因数非线性等误差,以及传感器安装误差、系统电路漂移等.根据模型设计整体标定和补偿方法,并用最小二乘法系统求解模型中的69个误差系数,避免单一传感器误差补偿的片面性.针对MEMS传感器明显的温度非线性,利用分段补偿的方法将所研制的MIMU的全温范围分成3段,分别求解各分段误差模型的误差系数进行补偿.经实验论证,该方法能有效地抑制多种误差项对MEMS传感器精度的影响,使MEMS陀螺和加速度计的精度提升1-2个数量级.     

基于多加速度计组合的误差模型自标定方法

本文针对惯性测量组合当中的加速度计误差模型自标定问题,提出了一种基于多加速度计组合的测试方法.该方法以重力加速度go的幅值平方作为参考基准来标定误差系数,使得标定精度不受转角定位误差的影响.采用三个相互正交的加速度计输出平方和作为观测信息,建立了g02观测误差辨识模型方程.该测试方法有效提高了加速度计的测试精度.     

静基座捷联惯性组合加速度计高阶误差项显著性分析

在标定捷联惯组加速度计时,一般采用多位置试验,但是目前并未对多位置试验所能标定出的误差系数数量和标定结果的有效性进行分析,本文针对这一问题展开了研究.首先,阐述了带有高次误差项的捷联惯组加速度计误差模型.然后,针对一般6位置标定方法无法完成这一模型标定的缺陷,提出了一种18位置标定方法.进行标定后,运用显著性分析方法,对误差模型本身和其中的参数的有效性进行了分析.最后,通过重复进行去除最不显著项、再标定、显著性检验等步骤,获得了试验室条件下所能标定的捷联惯组加速度计组合误差模型.     

减小双轴旋转惯导中陀螺仪随机漂移影响的方法研究

针对双轴旋转惯导惯性器件的随机误差无法在导航过程中自动进行补偿的问题,提出优化的两位置重调(TPR)的方法来补偿系统的随机误差导致的方位和位置误差,以提高双轴旋转惯导的长航时精度.与传统两位置重调(CPR)方法相比,使用优化的误差传递方程的两位置重调的方法,可以在少于6h条件下估计出系统的方位误差,从而使得系统的位置精度和方位精度都得以极大的提高.根据惯性器件的随机误差导致的方位误差的特性,建立了TPR的误差模型.通过仿真,证明了该方法的有效性.     

捷联惯导系统的一种系统级标定方法

针对三轴转台定位精度高的特点,设计了一种基于速度误差和姿态误差角作为观测量的系统级标定方法.在捷联惯性测量组合(SIMU)的导航误差方程和惯性器件误差参数模型的基础上,推导了导航速度误差和姿态误差角与IMU的误差参数所呈现的关系,依此给出了最简单的位置编排准则.通过观测不同位置下捷联惯导系统的速度误差变化率和姿态误差角,辨识IMU的误差模型系数,进而达到高精度捷联惯导系统标定目的.