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一种MEMS陀螺标度因数误差补偿方法 总被引:3,自引:0,他引:3
高动态、恶劣温度环境下,微小型飞行器(MAV)导航、制导与控制系统关键器件微机电系统(MEMS)陀螺受温度和转速耦合影响,其标度因数误差呈强非线性特点,常规方法无法精确补偿。通过分析MEMS陀螺标度因数误差的产生机理,建立了包含温度和转速非线性因素的标度因数误差模型,提出一种基于径向基(RBF)神经网络的标度因数非线性耦合误差补偿方法,解决了常规补偿方法精度差的问题。标定与补偿实验表明:在-10~+55℃温度范围、-150~+150(°)/s输入转速范围内,采用新方法补偿后MEMS陀螺输出平均精度比多项式拟合方法提高7倍;在-20~+20(°)/s低输入转速的误差强非线性区间内,精度提高近20倍,验证了本文方法的有效性和优越性。 相似文献
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无人机在复杂高对抗环境中极易出现桨叶结构受损故障,造成无人机控制性能退化甚至失稳,给无人机带来灾难性后果。桨叶结构损伤条件下无人机动力学模型的在线估计与重建是保障无人机控制系统稳定的重要前提。由于桨叶损伤干扰隐含于无人机动力学模型的内部,可观测性较低,典型的干扰观测器难以实现对此类干扰的估计。提出了一种新型穿透型干扰观测器,通过构造穿透函数,将模型内部的干扰映射到一个新建的平行空间,实现了对桨叶损伤的估计和故障后无人机的建模,并给出了所设计穿透型干扰观测器的稳定性条件。以四旋翼无人机为应用对象,对桨叶损伤形成的干扰进行在线估计与量化,反演出桨叶随机出现的损伤,实现了桨叶损伤后无人机动力学模型的在线精细重建,解决了无人机桨叶损伤故障下力矩输入难以直接测量的问题。半物理仿真实验验证了所提方法的有效性。 相似文献
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