基于飞行数据反演解算的 SINS空中标定技

针对机载 SINS定期拆卸并进行实验室标定存在的维护效率低、标定周期不合理的问题,提出一种基于 GPS/SINS组合导航仿真飞行数据反演解算的免拆卸空中标定方法。在对飞行数据拟合插值的基础上,利用飞行数据序列和 SINS反演算法解算出惯性器件的输出增量,以引入误差后的惯性器件输出值作为 SINS的输入进行纯惯导解算,并以 SINS和 GPS输出的速度误差作为系统级标定 Kalman滤波器的观测量,对惯性器件误差项进行滤波估计。仿真结果表明,这种标定方法可较好地估计出 SINS中的误差项,实现了 SINS的免拆卸标定,降低了对 SINS定期标定的要求。     

基于飞行数据反演解算的SINS空中标定技术

针对机载SINS定期拆卸并进行实验室标定存在的维护效率低、标定周期不合理的问题,提出一种基于GPS/SINS组合导航仿真飞行数据反演解算的免拆卸空中标定方法。在对飞行数据拟合插值的基础上,利用飞行数据序列和SINS反演算法解算出惯性器件的输出增量,以引入误差后的惯性器件输出值作为SINS的输入进行纯惯导解算,并以SINS和GPS输出的速度误差作为系统级标定Kalman滤波器的观测量,对惯性器件误差项进行滤波估计。仿真结果表明,这种标定方法可较好地估计出SINS中的误差项,实现了SINS的免拆卸标定,降低了对SINS定期标定的要求。     

捷联惯导系统在线标定综述

捷联惯导系统的部件直接固联在载体上,承受着载体工作过程中的恶劣环境,因此系统参数容易受到影响而变化,需要通过标定过程获得参数变化并进行补偿,从而修正捷联惯导系统精度。针对捷联惯导系统在线标定问题,阐述了国内外在线标定技术的发展,对在线标定问题中的重点技术如误差方程分析、可观测性分析和滤波技术进行了详细的介绍,最后,初步分析了捷联惯导系统在线标定技术的研究方向。     

基于平滑先验分析和模糊熵的滚动轴承故障诊断

由于机械系统的复杂性,振动信号的随机性表现在不同尺度上,基于对振动信号进行多尺度的模糊熵(FE)分析,提出了基于平滑先验分析(SPA)和模糊熵的滚动轴承故障诊断方法。采用SPA方法对振动信号进行自适应分解,得到振动信号的趋势项和波动项;分别计算趋势项和波动项的模糊熵;将模糊熵值作为特征向量,输入至基于优化算法的支持向量机(OSVM)。将该方法应用于滚动轴承实验数据,分析结果表明:该方法在仅提取两个分量特征的情况下即可达到100%的故障诊断精度,可有效实现滚动轴承的故障诊断。