一种基于MEMS的微惯性测量单元标定补偿方法

根据微机电系统MEMS(Micro Electronic Mechanical System)惯性器件的特点,在建立微惯性测量单元MIMU(Micro Inertial Measurement Unit)角速度及加速度误差数学模型的基础上,提出一种适用于MIMU的、仅采用单轴速率转台(无指北装置)的"动态翻转6位置"快速标定补偿方法.与传统标定方法相比,标定补偿方法简单便捷,可以一次确定出MIMU的45个误差系数,辨识误差系数精度高,尤其适用于低精度捷联惯性测量单元.通过理论分析、推导以及大量的实验验证,标定补偿方法可以将MIMU的精度提高2~3个数量级.      

基于矢量观测的航天器分段信息融合定姿方法

针对基于MEMS(微机电系统)陀螺和CMOS APS星敏感器的集成惯性/星光姿态确定系统的低精度特点,研究了适用于该定姿系统的基于矢量观测的定姿算法.对于陀螺/星敏感器这种配置模式,有EKF(Extended Kalman Filter)、QUEST、最优REQUEST等几种适用的定姿算法.针对EKF和最优REQUEST算法的不同特点并结合确定性算法QUEST,以四元数为姿态参数,将姿态估计的EKF方法分别与QUEST算法和最优REQUEST算法进行了融合,提出一种分段信息融合的姿态估计器:陀螺漂移估计误差较大时,将EKF与QUEST结合,快速估计出陀螺漂移.当陀螺漂移误差减小到一定程度,再切换为EKF与最优REQUEST算法融合的双重滤波器.仿真比较结果表明,这种分段信息融合的姿态估计器既可以估计姿态参数也可以估计陀螺漂移,并能达到很高的定姿精度.     

基于FD的微小型姿态系统的姿态估计算法

分别利用微惯性测量单元(MIMU,Micro Inertial Measurement Unit)中的3个加速度计与3个陀螺仪对载体的姿态角进行估计,同时,搭建捷联惯性导航系统,建立姿态误差方程,使用卡尔曼滤波估计载体姿态误差角.构造残差及统计量,利用状态残差检验的故障检测方法,对载体的运动状态进行分离,判断加速度计估计出的姿态角的可用性,对姿态角进行融合.既保证了姿态估计系统的动态性能,又提高了估计精度.由于使用微电子机械系统(MEMS,Micro Electro Mechanical System)惯性器件,使得姿态估计系统的体积小、重量轻、造价低,特别适于微小型载体使用.      

MEMS陀螺阵列的RCC-OBE估计融合方法

为提高微机电系统（MEMS）陀螺的精度,提出一种基于松弛Chebyshev中心（RCC）的最优定界椭球（OBE）算法,并用于陀螺阵列信号的融合。以单个陀螺误差输出模型为基础,建立了阵列系统的机动融合模型;由于噪声统计特性的不确定会导致传统融合方法精度下降,引入仅要求噪声未知但有界的集员估计理论,运用OBE算法实现角速率信号的稳健估计;在OBE算法中,往往采用椭球几何中心作为真实值的点估计,但该中心并没有理论上的最优特性,而可行集的Chebyshev中心具有很多优良特性,同时,考虑到准确的Chebyshev中心求解十分困难,转而求解可行集的RCC,作为速率信号的点估计,设计了以RCC作为输出的OBE更新过程和新的参数优化准则。采用6个陀螺构成的阵列进行了验证试验,结果表明基于该算法的阵列估计融合方法在获得角速率保证边界的基础上,可以进一步提高MEMS陀螺精度。      

MEMS陀螺半实物仿真系统设计

微机电(Micro-Electro-Mechanical Systems, MEMS)陀螺是基于科氏力原理,用于检测外部旋转的一种角速度传感器。由于MEMS陀螺本身性能的限制,其内部机理研究和接口电路设计的进程发展缓慢。本文通过分析MEMS陀螺的数学模型,并通过将RLC电路与MEMS陀螺特征方程形式进行对比,说明了借助RLC电路建立MEMS陀螺半实物仿真 (Hardware-in-loop Simulation,HILS) 系统模型的可行性。在充分考虑了实际MEMS陀螺的输入/输出项、耦合项和谐振频率调节等完整功能的前提下,完成了MEMS陀螺的HILS系统模型各个功能模块的设计。本文设计的MEMS陀螺的HILS系统模型可实现实际MEMS陀螺的输入输出、谐振频率调节以及角速度检测,并通过一系列实验证实了其性能的可靠性,本设计为将HILS方法应用于MEMS陀螺研究提供了有效的依据。     

多元回归分析在光纤陀螺标定中的应用

全面系统地介绍了多元回归分析理论,给出了相应的计算公式,并将其成功应用在光纤陀螺标定中。以光纤陀螺标定为例,检验了拟合方程的正确性以及各个因素对测量的显著性,为提高惯性器件测量准确度、组合导航精度打下基础。     

基于数据融合的MEMS阵列加速度传感器实现方法

针对单MEMS加速度计性能有限无法满足实际工程中日益复杂且严苛的检测需求的问题,提出了一种基于数据融合的MEMS阵列加速度传感器实现方法。首先,设计了MEMS阵列加速度传感器的系统架构,并分析了对数据融合算法的技术需求;然后,针对已有的数据融合技术无法满足MEMS阵列加速度传感器的精度与实时性要求的问题,提出了基于离散对数映射的自整定加权融合算法,在此基础上,设计了MEMS阵列加速度传感器的仿真验证方案。仿真实验结果表明,提出的方法通过三个不同范围MEMS加速度计的阵列集成提高了信号检测能力,相比于最优拼接法其平均损失降低了6.1%,且融合数据精度优于各个加速度传感器的原始仿真数据,是高性能MEMS阵列加速度传感器的有效实现方案。     

高准确度稳定平台的分析与设计

根据船用稳定平台高准确度稳定性的需要,设计了"粗精组合式"的两级稳定平台方案。"粗级稳定平台"采用基于二自由度挠性陀螺和加速度计的惯性稳定平台方式。由于受到陀螺本身准确度的影响,"粗级稳定平台"只能达到一个初步的稳定状态,保证目标在测量设备的视场范围内。为达到高准确度跟踪测试目的,避免由于平台基座的运动干扰而使视轴发生晃动,造成图像模糊等的影响,设计"精级稳定平台"来实现高准确度稳定功能。对粗精组合的两级稳定平台进行充分分析,并以"精级稳定平台"为例,详细介绍了其结构设计,并应用有限元软件对设计结果进行验证。     

MEMS陀螺标度因数误差分析及分段插值补偿

动态条件下,标度因数引起的误差是MEMS(Micro Electromechanical System)陀螺主要误差源之一.为了提高陀螺精度,基于内框驱动式硅MEMS陀螺误差机理,分析了标度因数常值误差、非线性误差以及不对称误差的物理起因,构建了标度因数误差数学模型,提出了对陀螺标度因数按照角速度大小分段插值的补偿方法,消除了转速引起的陀螺标度因数误差.试验结果表明:MEMS陀螺标度因数误差高达4053.2(°)/h(1 σ ),采用分段插值法补偿后陀螺误差减小到79.0(°)/h(1 σ ),补偿精度比一次拟合及分段法分别提高了15.4倍和7.5倍,验证了MEMS陀螺标度因数误差模型的正确性,证明了标度因数实时分段插值补偿方法的准确性和适用性.      

基于无陀螺微惯性测量单元的惯性恒星罗盘

为满足微纳航天器对姿态确定系统的体积、重量、功耗、精度等严格要求,提出用无陀螺微惯性测量单元(GFMIMU,Gyroscope-Free Micro Inertial Measurement Unit)和星敏感器组成惯性恒星罗盘(ISC,Inertial Stellar Compass)的姿态确定方案.根据无陀螺的测量原理建立了ISC的状态方程,将星敏感器的姿态测量信息作为观测量,修正GFMIMU长时间工作误差的积累.利用卡尔曼滤波器对ISC的定姿误差进行估计,并采用可观测性分析理论证明滤波器的滤波稳定性.最后,对ISC进行了系统仿真,仿真结果证明ISC可以满足微纳航天器的使用要求.      

基于MIMU的SINS／GPS／EMC组合导航系统半物理仿真研究

针对低成本的MIMU元件的特点,设计了SINS／GPS／EMC组合导航系统结构以及相应的Kalman滤波器,并进行了半物理仿真研究。实验结果分析表明,在使用EMC测量航向来弥补MIMU的不足后,所设计的SINS／GPS／EMC组合导航系统可克服各自的不足,有效的提高导航定位准确度及系统可靠性,且在很大程度上可以放宽对低成本MIMU准确度的要求。     

大方位失准角MIMU空中对准建模及半物理仿真

由于快速性的要求,微小型无人机不经过地面精确初始对准就升空作业,因此MIMU(Micro Inertial Measurement Unit)空中对准在大失准角下进行. 为了提高微小型无人机空中的反应速度和作业精度,把非线性误差部分作为状态变量,建立MIMU在大方位失准角下无需小角度近似的空中对准的线性模型,同时为解决噪声不确定导致滤波器发散的问题,提出将AKF (Adaptive Kalman Filter)应用在GPS(Global Positioning System)辅助MIMU的空中对准中,半物理仿真结果证实其取得了比基于非线性误差模型的EKF(Extended Kalman Filter)精度高且速度快的结果,不仅使MIMU的方位失准角由60° 快速下降到2° 左右,且所需时间仅为EKF的67%.      

MIMU/GPS嵌入式组合导航中GPS信号非相干搜索算法分析

对于GPS信号的搜索捕获采用长积分时间相干搜索算法,会导致频率的搜索范围增加,而采用非相干积分搜索算法将增加平方损失．针对非相干搜索算法中由于多普勒频移估计偏差和码移估计偏差的影响而导致的平方损失,提出了基于微惯性测量单元MIMU／GPS嵌入式组合导航辅助的时域非相干搜索算法来提高对卫星信号的捕获能力,并对其捕获性进行仿真分析研究．结果表明,采用MIMU辅助的时域非相干搜索算法可以提高对GPS信号的捕获能力．     

基于自适应遗传算法的MEMS加速度计 快速标定方法

微惯性测量单元（MIMU）的标定技术是低精度惯性导航领域中的重要研究方向,传统标定方法操作复杂,标定精度严重依赖转台精度。为解决大批量MIMU快速标定的问题,提出了一种基于自适应遗传算法（GA）的微机电系统（MEMS）加速度计快速标定方法,将加速度计标定问题转化为参数优化问题。首先,利用模观测原理构造目标优化函数;然后,分析系统可观测度确定最优标定编排方案;最后,采用全局搜索的自适应遗传算法优化标定参数。实验结果表明:与牛顿迭代法相比,标定精度提升1~3个数量级,运算速度提高61%。标定后解算的水平姿态角误差小于0.1°,可实现与传统标定方法相同量级的姿态精度,验证了所提方法的优越性和实用性。      

航空铝试块疲劳裂纹相控阵超声成像检测

表面疲劳裂纹扩展可导致结构失效,利用相控阵超声成像技术监测疲劳裂纹,获取结构完整性评价所需裂纹信息,可及时对结构失效提出安全预警。采用三点弯曲疲劳试验法在航空铝试块上生长疲劳裂纹,对裂纹开口面材料进行逐步切削来获得不同长度的疲劳裂纹,利用相控阵超声全矩阵采集(FMC)和全聚焦方法(TFM)获得的裂纹尖端和开口图像信息来监测裂纹扩展和测量裂纹长度,并测试了相控阵超声探头放置位置、裂纹张开/闭合、裂纹表面粗糙度对超声成像检测效果的影响。研究结果表明:相控阵超声探头从裂纹侧面入射检测能更好地对裂纹进行超声成像,并真实反映材料内部裂纹扩展前缘形貌。当疲劳裂纹长度大于3倍超声波长时,裂纹尖端和开口图像完全分离,相控阵超声全矩阵采集和全聚焦成像技术可有效测量裂纹长度,测量误差小于0.2 mm。相比裂纹张开时,疲劳裂纹闭合效应会使裂纹尖端超声图像信号减弱4.5 dB,长度测量值小0.6 mm。      

基于多态系统的总线胚胎电子阵列可靠性分析

通过分析总线胚胎电子阵列（BBEEA）的结构特点和工作原理,将多态系统理论引入到阵列的可靠性分析中,采用通用生成函数（UGF）方法建立了阵列的可靠性分析模型。与基于n/k系统的阵列可靠性分析模型进行对比,验证了基于多态系统阵列可靠性分析模型的正确性和有效性。利用建立的阵列可靠性分析模型对总线胚胎电子阵列的可靠性进行分析,根据阵列的可靠性要求指导阵列的结构设计。同时,对比不同规模总线胚胎电子阵列与典型胚胎电子阵列（EEA）的可靠性,分析总线胚胎电子阵列的性能。分析结果表明:建立的阵列可靠性分析模型能够准确有效地分析阵列的可靠性,将阵列的可靠性分析与工作状态相结合,对阵列的结构设计和预防性维修决策具有重要的指导意义。      

故障样本量确定与分配一体化设计方案

针对当前测试性验证领域未能考虑故障样本量确定和样本分配2个环节的相互联系，以及现有样本分配方案对影响因子的选择没有统一的框架，导致确定的故障样本量和样本分配不合理的问题，提出了一种故障样本量确定与分配一体化设计方案。首先，以层次Bayes网络模型为框架，融合各节点测试性指标先验信息得到顶层测试性指标的融合分布，并建立故障样本量确定流程；其次，引入结构重要度作为样本分配影响因子，同时结合故障模式影响及危害性分析（FMECA）信息确定节点和故障模式的样本分配影响因子，提出基于节点和故障模式的二次分配框架实施样本分配；最后，通过实际案例进行对比分析。结果表明:相比其他样本分配方案，所提方案能充分考虑系统结构及其先验信息，进而实现了故障样本量确定和分配一体化方案的设计，保证了所确定的故障样本量和分配的合理性，具备更好的工程适用性。