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相似文献
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1.
加速度计贮存稳定期分析   总被引:1,自引:1,他引:0  
在石英挠性加速度计有限元仿真分析的基础上,得到了加速度计标度因数稳定性随温度及时间的变化数据,采用乘积型最小二乘曲面拟合方法对标度因数稳定性、时间、温度数据进行拟合,建立了标度因数稳定性的加速退化近似模型;考虑不同产品间的分散差异和试验测试误差,对加速退化近似模型进行随机化处理,基于一阶泰勒展开计算方差的方法,给出含置信度的加速退化近似模型;结合加速度计贮存条件,进行基于模型的贮存稳定期分析,得到贮存条件下给定稳定性判据时的加速度计稳定期;同时,也可以给出加速度计稳定性评价结果,判断某贮存条件下贮存一段时间后的稳定性是否能够满足要求.  相似文献   

2.
加速度计加速退化机理一致性边界确定方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
以加速退化模型——Arrhenius模型为研究对象,发现加速度计在加速试验过程中,保持加速机理不变的应力与退化轨迹斜率存在密切关系.通过针对退化轨迹模型分别为一次函数、指数函数和幂函数三种常见情况,从激活能不变角度推导出保证加速度计加速机理不变的应力-斜率公式,然后基于退化轨迹斜率区间检验提出了一种加速机理一致性条件确定方法,最后根据加速度计恒定高温标度因数稳定性退化仿真试验数据,准确得到了保持加速度计标度因数稳定性退化机理一致的应力边界,验证了该方法的可行性.  相似文献   

3.
加速度计参数变化建模方法   总被引:1,自引:1,他引:0  
通过归纳工程上常用数据建模方法及其应用特点,且结合贮存条件下加速度计零偏和标度因数试验测量数据变化规律,综合给出了建立零偏时间序列模型和标度因数回归模型的详细步骤,并据此建立了贮存条件下加速度计零偏和标度因数的变化模型,所建模型预测的数据与真实数据相比误差很小,充分验证了模型的有效性.所建模型真实地反映了零偏随机性变化规律和标度因数趋势性变化规律的特点,可以为加速度计零偏和标度因数随时间变化的补偿模型提供参考,为加速度计参数长期变化稳定性水平评价提供手段.  相似文献   

4.
针对传统加速退化试验方案设计缺乏机理模型支持的问题,给出一种基于主机理层试验、关键部件仿真、参数解析和系统辨识于一体的加速退化机理模型建模方法.调研相关资料确定影响产品参数变化的主机理,通过主机理层试验得到有限元仿真输入参数,结合有限元仿真得到产品关键有限元输出参数,同时利用解析方法得到有限元输出参数和产品参数之间关系,根据系统辨识方法建立了加速退化机理模型.以加速度计为例,建立了加速度计标度因数稳定性加速退化机理模型,将模型结果与其在常温贮存条件下结果进行对比分析,结论显示该方法的有效性.  相似文献   

5.
谐振式微光学陀螺(RMOG, Resonator Micro-Optic Gyro)输出标度因数非线性度在大角速度应用时变得明显,影响陀螺性能.理论分析了RMOG中频率调制偏置量对标度因数及其非线性度的影响;根据RMOG谐振腔的谐振输出特性,仿真计算了输入角速度范围内的理论标度因数及其非线性度.利用已知的温度性能测试结果建立了标度因数温度误差模型.搭建RMOG实验系统,实际测量输出标度因数~0.95.模拟和实际转动实验得到±500(°)/s范围内标度因数非线性度分别为6.88×10-4和0.93%,表明通过有效消除环境因素影响,可以使RMOG的输出非线性度满足多数惯性应用的要求.  相似文献   

6.
针对加速度计标度因数在轨标定精度低、成本高,需要其他辅助设备且难以工程实现等问题,提出了一种利用杆臂效应在轨标定加速度计标度因数的方法。用该方法对加速度计进行在轨标定,只需要惯组旋转机构按照给定的速率匀速旋转,根据惯组内陀螺仪及加速度计的输出即可解算出加速度计的标度因数。分析了标定原理,建立了标定模型,推导了误差系数的分离算法。通过地面试验验证了方法的有效性。  相似文献   

7.
SINS外场系统级标定方法的优化——最佳六位置   总被引:1,自引:1,他引:0  
静态多位置标定问题,不同位置编排方式会影响辨识精度.针对六位置标定方法,通过建立位置编排与惯组9个误差参数(加速度计零偏、标度因数误差和陀螺零偏)标定精度之间的关系,将惯组位置编排问题转化为Fisher信息矩阵的优化问题,并在A-最优、D-最优和E-最优3个优化指标下,给出了惯组位置编排的最优方案,通过仿真与满足可辨识条件的一组位置编排比较,结果表明最优方案能够提高加速度计零偏和标度因数误差的标定精度.   相似文献   

8.
改进的内框架驱动式硅MEMS陀螺温度误差模型   总被引:3,自引:0,他引:3  
温度误差是MEMS(Micro Electronic Mechanical System)陀螺仪的主要误差源之一,为了消除温度对内框架驱动式硅MEMS陀螺仪性能的影响,提出了一种改进的温度误差模型.基于硅材料的赛贝克(Seebeek)效应,结合表头温度变形,分析了陀螺仪零偏误差;利用温度引起的干扰力矩,分析了陀螺仪输出与比力及角加速度有关项误差;针对温度引起系统谐振频率的变化,分析了陀螺仪标度因数误差.试验结果表明:在温度变化过程中,比力引起的干扰力矩是导致陀螺仪温度误差的主要因素,验证了改进的温度误差模型的正确性,补偿后陀螺仪的零偏稳定性提高了53.75倍,标度因数精度提高了19.6倍,改进的温度误差模型也适用于其它MEMS陀螺仪.   相似文献   

9.
卫星重力测量中加速度计在轨参数校准方法研究   总被引:4,自引:1,他引:3  
文章介绍了静电悬浮加速度计的基本工作原理,概述了目前卫星重力测量中加速度计参数的在轨外部校准方法,讨论了利用推进器推力、卫星旋转产生的离心力、引力开展加速度计标度因数在轨实时标定的可行性。  相似文献   

10.
针对具有不确定性模型参数的双关节机械臂系统,提出基于改进区间二型模糊神经网络逼近器的自适应反演控制算法.相比于一型模糊系统,区间二型模糊系统由于自身的区间前件和隶属函数,更有效地处理高度非线性系统.然而现有的二型模糊寻找上下输出的交叉点过程中KM迭代算法计算量大、耗时高,使得传统的二型模糊系统不适用于实际控制应用.利用自适应调节因子代替KM迭代算法,在上输出和下输出建立起自适应连接,所采用的改进区间二型模糊神经网络逼近器有效解决双关节机械臂系统中不确定性参数的问题.通过李雅普诺夫方法证明了所有信号的有界性以及闭环系统的稳定性.最后仿真结果表明,基于改进区间二型模糊神经网络逼近器的自适应反演控制器可实现快速响应、更短的稳定时间和更高的跟踪精度.  相似文献   

11.
    
传统的加速退化试验(ADT)评估方法基于精确退化数据进行可靠性和寿命评估,然而考虑到测量中人的不确定因素,试验数据可能是区间型而非精确数据.针对此类问题,基于维纳过程提出一种采用区间分析的加速退化试验寿命评估方法,区间分析方法包括可能性模型和必要性模型.首先基于区间回归将各加速应力条件下的区间退化数据的建模分析问题转化为二次规划问题,利用可能性模型获取各应力条件下的漂移系数区间和扩散系数.然后利用必要性模型结合加速模型,外推得到正常工作应力条件下的漂移系数区间,进而分析测量不确定性与可靠性和寿命评估结果的关系.最后通过数值案例对提出的方法进行阐述和验证,并进行不确定性敏感性分析.结果表明,可靠性和寿命评估结果受测量中认知不确定性的影响,降低该不确定性水平能够保证评估结果的合理性.  相似文献   

12.
项目风险的一种模糊分析方法   总被引:3,自引:0,他引:3  
由于影响项目的不确定因素繁多,专家们在评估一个项目的风险时,通常不得不使用一些模糊性语言.为了定量地评估项目的不确定性,提出了一种分析项目风险的新方法:用模糊集理论将这种模糊性语言定量化,即用一种简单的模糊数--三角模糊数来有效地表示项目的风险,通过比较这种三角模糊数的大小来判断风险的大小,从而评估出项目的优劣.最后,本文还认为如何准确地量化项目的不确定性仍是有待于进一步深入研究的课题.  相似文献   

13.
给出了利用能量守恒方法求定CHAMP卫星加速度计标校参数的基本原理和算法.对2001年8月-2003年12月共约两年半的CHAMP卫星加速度计数据进行了标校,导出了尺度、偏差和偏差漂移参数的时间序列,分别采用最小二乘谱分析和抗差谱分析对这些时间序列进行了分析.结果表明,尺度、偏差和偏差漂移参数都有明显的周期变化,但各主周期项略有差异.尺度的主周期是441d、220d、126d和13.4d的周期变化,其中220d和441d的周期变化的贡献相对较大.偏差中有明显的220d、126d和13.4d周期变化,各周期变化的贡献几乎相当;偏差漂移的主周期是220d、13.4d和9d的周期变化,其中13.4d的周期变化最为显著,几乎比其他周期项变化高出一个数量级.另外尺度和偏差参数还有明显的长期变化,而偏差漂移参数的长期变化不明显.  相似文献   

14.
以典型惯导产品加速度计贮存寿命评估为例,提出了一种基于故障行为模型的加速退化试验设计方法,解决了缺乏预试验数据情况下试验应力水平设计的问题。在通过对产品特性和主机理分析基础上,确定表征产品贮存寿命特征参数及试验应力,构建了考虑材料等分散性的加速度计故障行为模型,用以描述参数加速时变规律的特性。在试验应力最高水平确定的情况下,基于给定置信度和故障行为模型,以高应力水平下退化量的置信下限与低应力水平下退化量的置信上限不交叉为原则,采用基于仿真的加速退化试验设计方法,优化确定低应力和中间应力水平,从而设计给出试验剖面,并给出了加速退化试验方案优选流程,最终从备选方案集中确定加速度计试验最优方案。通过实际案例分析,验证了该方法的有效性。   相似文献   

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