静态测试中加速度计随机误差的分布特性

本文在对加速度计进行了静态测试的基础上，对静态测试中随机误差的分布特性进行了分析，并对经过假设的分布特性进行了验证。结果证明，在严格的试验条件下，静态测试中加速度计随机误差近似服从正态分布的白噪声。     

基于AR模型的MEMS惯导随机误差分析方法

由于微机械惯性器件(MEMS)捷联惯导系统的惯组误差和漂移较大,在较短的时间内也会由于器件误差积累和模型算法误差引起很大的导航偏差。采用Allan方差法分析了MEMS陀螺的随机误差,并对陀螺中主要的5项随机误差系数进行辨识。辨识结果显示,角度随机游走在随机误差中占主要部分。针对MEMS陀螺的实测数据,运用时间序列方法对其随机误差进行分析,并建立了AR模型,试验结果表明,根据所建立的AR(1)模型,采用Kalman滤波方法可以减小其随机误差,滤波后的陀螺输出精度可提高3倍。     

激光陀螺随机误差的非参数建模与滤波

陀螺随机误差是影响惯导系统导航精度的重要方面.减小随机误差影响的有效方法是对随机误差进行建模并采用合适的滤波器进行滤波.为了更好地描述激光陀螺漂移的非线性,提出应用一类非参数ARMA模型--FARMA(p,q,d)模型(函数系数自回归滑动平均模型)对激光陀螺漂移数据进行建模.同时提出应用粒子滤波技术进行滤波,并采用交叠式Allan方差法辨识滤波前后随机误差噪声参数.仿真结果表明,应用该模型能较好的反映激光陀螺漂移的非线性;粒子滤波技术能有效抑制随机误差,5个误差项系数的减少均在29%以上.     

陀螺加速度计误差模型系数离心机测试方法研究

提出了一种在带有反转平台的精密离心机上标定陀螺加速度计误差模型系数的方法。阐述了其测试原理，指出这种带反转平台的测试原理改善了陀螺加速度计离心机测试的环境条件。所提出的测试方案和辨识方法解决了陀螺加速度计在精密离心机上进行高g测试时，受到离心机大臂旋转牵连运动影响的关键问题，并提出分离和精确标定陀螺加速度计误差模型系数的数据处理方法，解决了反转平台引入后造成的正弦输入问题。     

带挠性附件航天器在轨质量特性辨识

考虑挠性附件的振动,研究了航天器在轨质量特性辨识问题。利用推力器产生激励,采用陀螺仪、加速度计和振动信号传感器作为敏感器,设计了模态滤波器提取各阶模态响应。通过交互迭代,设计了转动惯量和质心位置的辨识算法;根据加速度计原理,设计了质量的辨识算法。采用批量最小二乘法对算法进行求解。该算法适用于模态参数已知、任意初始状态航天器的质量特性辨识。仿真结果表明算法收敛速度快、辨识精度高。     

石英加速度计贮存延寿试验薄弱环节的辨识

目的 导弹贮存延寿一直是国内外较为关注的重点话题,但是从元器件到整机失效退化参数的获取一直是延寿技术的难点.为了准确获取石英加速度计在贮存延寿试验有效的退化参数以及退化失效的本质,提出了一种辨识延寿试验薄弱环节的手段以及失效判断方法.方法 首先从材料级、部件级、整机级展开研究,分析各个部件的关键输出参数随环境应力变化的趋势;然后对退化参数采用二阶变化量进行驻点分析,判断加速度计临界失效点.结果 试验表明,通过对加速度计薄弱环节辨识,能分离加速度计退化参数,结合二阶驻点分析,可以直观预判加速度计退化趋势与寿命.结论 采用驻点分析,能有效识别加速度计在贮存延寿试验中最易失效的环节,进而为石英加速度计在导弹贮存延寿时提供最直接的理论依据.     

ARMA建模及其在Kalman滤波中的应用

提出了一种补偿惯性传感器随机误差的自回归滑动平均(ARMA)建模方法,在该方法中,首先,将时间序列平稳性检验的轮次法和样本方差变差系数相结合,以确定合适的建模样本长度;其次,将惯性传感器的随机误差看成是真实状态叠加白噪声,通过对观测数据做滤波处理,给出了求解模型参数的算法;随后,构建一组符合ARMA(6,4)模型分布的有色噪声,基于准确建立的ARMA(6,4)模型和AR(2)近似模型构建Kalman滤波器,以研究建模精度和Kalman滤波输出之间的关系;最后,探讨了基于状态可观测度分析的模型降阶方法,在保证精度情况下提高模型计算的实时性,便于建模方法在工程实际中的应用。通过对某型号加速度计的随机误差进行处理,高阶模型及降阶模型的滤波残差标准差分别降为原始随机误差标准差的1/66和1/28,说明方法是有效的。     

UKF位姿估计的超静平台耦合模型参数辨识

针对载荷无陀螺时辨识超静平台耦合动力学参数存在位姿确定问题,设计了一种基于Schur分解以及无迹卡尔曼滤波(UKF)的位姿确定及参数辨识方法。首先,建立加速度计和姿态敏感器组成的测量系统状态模型和观测模型,并给出测量系统的可观性分析。然后,给出基于UKF的载荷位姿确定方法;在UKF中引入姿态修正信息,从而提高载荷角速度估计精度,实现载荷广义位移、广义速度、广义加速度的准确估计。通过Schur分解实现超静平台动力学模型解耦及辨识模型中动力学参数显式表达。以滤波器估计载荷位姿信息为依据,采用最小二乘法辨识动力学参数。仿真结果表明UKF能够准确估计载荷角速度以及超静平台支杆刚度系数,辨识误差优于百分之一。     

MEMS陀螺仪随机误差的Allan分析

为了减少MEMS陀螺仪的误差并提高其精度,需要对陀螺仪误差进行估算与补偿,因而建立陀螺仪的随机误差模型。在陀螺仪随机误差模型分析方法中,有功率谱密度分析、时序ARMA模型及Allan方差分析。Allan方差分析是在时域上对信号频率稳定性进行分析的一种通用方法。通过分析Allan方差,可以分辨出存在于MEMS陀螺中的各种类型噪声。文中用Allan方差对MEMS陀螺仪进行具体分析,得到存在于陀螺仪信号中的各误差源。实验结果表明,Allan方差分析是建立陀螺仪随机误差模型的一种很实用的方法。     

利用GPS非差观测值的GRACE卫星精密定轨

参照GPS精密单点定位（PPP，Precise Point Positioning）模型设计了一种新的卫星定轨方法一组合星载加速度计测量数据和IGS提供的GPS精密星历及精密钟差数据进行低轨卫星的精密定轨。利用星载加速度计提高卫星受力模型准确性，使动力法定轨精度和可靠性都得到提升。同时，采用多种改正技术提高GPS非差观测值测量精度，保证最终高精度卫星定轨。本文建立了卫星定轨的轨道滤波模型，得出了有益的结论，即采用星载加速度计测量卫星非保守力可提高卫星定轨精度，在ITRF2000参考系下三轴精度优于18cm。这种方法不需要在全球建市基准观测站．定轨设备简单．费用低廉．     

基于双回路扩展卡尔曼滤波的惯性平台连续自标定

为解决传统的惯性平台连续自标定中,由于系统非线性强、状态向量维数大引起的滤波收敛速度慢、对滤波初始条件敏感等问题,研究了一种双回路扩展卡尔曼滤波方法。首先给出了平台连续自标定的误差模型;然后根据加速度计误差与导航误差之间的关系,对加速度计输出进行预滤波得到加速度计输出误差;同时通过分析陀螺仪误差在平台连续自标定过程中的传播特性,将耦合在加速度计输出误差中的陀螺仪误差解耦;最后以陀螺仪误差和加速度计输出为观测量,建立了陀螺仪和加速度计的扩展卡尔曼滤波方程,分别对陀螺仪和加速度计误差系数进行标定,实现双回路扩展卡尔曼滤波。仿真结果表明,该方法能够在900 s内以低于0.05%的相对误差标定出所有的平台误差系数,并且对滤波初始条件不敏感,可以有效地扩展连续自标定方法的实际应用。     

动力学环境下惯性仪器误差建模与仿真

分析了动力学环境下惯性仪器的工作原理和误差情况，提出一种反映惯性仪器结构振动特性的误差模型。对液浮摆式加速度计测量误差进行仿真，得到动力学环境下液浮摆式加速度计测量误差的规律。研究表明，在动力学环境下，液浮摆式加速度计因为结构变化而产生了较大的工作误差，这些误差的表现形式相当复杂，在单一环境实验中是无法体现的。     

一种BP MFN逆模型补偿的复合控制结构方案研究

由于对结构未知和不确定的非线性系统还没有形成一种通用有效的辨识和控制方法，为此首先对非线性系统逆模型辨识和控制的结构方案进行分析，然后基于复合控制思想，对基于神经网络的非线性系统逆模型补偿的复合控制结构方案进行研究。设计了一种基于BP MFN（Multilayer Feedforward Network）逆模型补偿的复合控制结构方案，并基于不同BPMFN逆模型结构进行了仿真。仿真结果显示，基于神经网络的非线性系统逆模型补偿的复合控制结构方案是有效的，且在满足辨识建模精度要求前提下，采用相对简单的BPMFN逆模型结构，对提高逆模型的泛化能力和非线性系统的控制效果是有益的。     

集员辨识与T-S模型相结合的非线性系统建模及其故障检测算法

针对带有未知但有界（Unknown But Bounded．UBB）噪声的非线性系统的建模及其故障检测问题，提出了一种集员辨识与T-s模糊模型相结合的非线性系统建模及其故障检测算法。在建立非线性系统模型时，利用系统正常状态下的运行数据，选用T-S模型对其进行离线建模。首先采用模糊聚类的方法对输入空间进行模糊划分，然后利用T-S模型为参数线性模型的特点，使用参数线性集员辨识算法辨识T-S模型的结论参数。由于集员辨识算法所得到的是参数的集合估计，在系统运行过程中，可以很方便地利用所建模型预测实际系统的输出范围，如果测量所得实际系统的输出不在预测输出范围之内，则可判断系统发生了故障。通过与其他算法相比，验证了本方法的性能。     

高精度加速度计测试标定系统的构建

加速度计是惯性导航系统的重要测量器件之一,加速度计的发展趋于高精度、小型化的特点,高精度加速度计的测试标定也面临前所未有的挑战.针对偏值重复性优于0.1 μg,标度因数重复性优于0.1 ppm的高精度加速度计的测试标定系统的构建,通过对加速度的输出参数模型、输入信号的给予能力以及输出信号的获取能力等方面进行综合分析,识别出稳定重力场、高精度位置转台、精密采样电阻、高精度信号采集系统、恒定的测试温度等影响高精度加速度计标定结果的关键因素并对其进行了验证,为构建高精度加速度计测试标定系统提供依据.     

一种运载火箭时变结构模态参数辨识的确定性演化方法

针对运载火箭的时变结构模态参数辨识问题进行研究，基于时变自回归滑动平均(TARMA)模型，提出一种时变结构模态参数辨识的确定性演化方法。该方法利用小波基函数的良好局部函数拟合能力，将墨西哥帽小波函数作为TARMA模型时变系数的空间基底，构建了基于小波函数的泛函序列时变自回归滑动平均(FS-TARMA)模型，并发展了两步最小二乘估计方法，实现了时变系数的解耦估计。通过有限单元法，建立了阿里安V号芯级运载火箭时变有限元模型，对所提辨识方法进行了验证，结果表明：墨西哥帽小波基FS-TARMA方法能够有效地辨识系统的时变模态参数；与传统傅里叶基FS-TARMA方法相比，具有更好的辨识精度，并且能够准确地反映出模态局部细节特征。     

喷漆机器人关节模型的闭环参数辨识

分析并推导了液压伺服型喷漆机器人的关节模型结构，在此基础上采用了一种有效的闭环参数辨识算法实现了机器人各关节的模型参数辨识。文中对闭环伪随机测试、参数估计、ｐｒｂｓ信号都作了详细的介绍，最后对该算法进行了计算机仿真分析并给出了试验得到的机器人前三个关节的模型参数。     

捷联惯导系统内杆臂补偿方法及试验验证

在实际捷联惯组中,三只加速度计的比力测量对应于不同的点位置,如果直接作为捷联惯导算法的输入,角运动条件下会引起导航误差。对于加速度计非正交安装情形,在常规静态标定模型基础上,推导了考虑内杆臂效应后的动态标定模型。以导航速度为观测量,建立了加计组合内杆臂补偿的一般模型方程。针对激光捷联惯性组合,设计了简便的试验方法用于辨识内杆臂参数,高强度的摇摆试验表明内杆臂补偿有效地提高了导航精度,速度误差降低达77%以上。       

惯性加速度计横向灵敏度的振动台测试方法仿真分析

横向灵敏度对惯性加速度计的影响十分重要,但目前尚无标准的测试方法。本文参考振动加速度计横向灵敏度标准测试方法,提出利用振动台进行惯性加速度计横向灵敏度测试。在惯性加速度计某种通用的多项式模型基础上,结合振动加速度标准测试流程,针对某种单轴摆式线加速度计进行横向灵敏度仿真。仿真结果表明,振动台方法能够用于惯性加速度计横向灵敏度测试,惯性加速度计的非线性使其横向灵敏度特性与振动加速度计存在显著区别。     

月球巡视器太阳电池阵电性能仿真模型参数辨识方法

为使月球巡视器太阳电池阵电性能仿真模型更精确地模拟真实在轨太阳电池阵硬件系统的工作状态,提出对仿真模型进行参数辨识的方法。给出了太阳电池阵电性能仿真模型,分析其输入、输出与初始化参数,说明了利用遗传算法和遥测数据开展参数辨识的可行性。提出仿真模型参数辨识方法的总体思路,即将遥测数据作为激励源,再采用遗传算法开展参数辨识。利用某一时段的遥测数据对仿真模型参数进行辨识,并用其他时段的遥测数据对辨识结果进行验证。结果表明:辨识后的仿真模型输出与对应遥测值的接近程度更高,仿真模型的输出偏差可减小约50%。文章提出的仿真模型参数辨识方法,可使仿真模型在月球巡视器在轨期间的任务规划验证和伴飞任务中提供精准预报。