哈尔滨工业大学航天学院空间控制与惯性技术研究中心

学院简介哈尔滨工业大学航天学院空间控制与惯性技术研究中心(前惯导测试设备研究中心)创立于1990年,是我国大型高精度惯导测试与仿真设备研制的重要基地和人才培养摇篮。作为学校的重要研究部门之一,中心的研究工作得到了同行学者的高度肯定。在几十年的科研实践中,中心为我国的航天事业做出了重要贡献。     

空间引力波探测惯性传感器关键技术与进展

空间引力波探测任务中的核心科学载荷之一是惯性传感器，旨在探测极其微弱的空间引力波的波纹变化。首先介绍了空间惯性传感器的探测机理和工作原理；然后从电容位移传感、静电反馈控制、地面评价3个方面介绍了惯性传感器设计的关键技术；并且对国内外惯性传感器的发展研究现状进行了梳理，可以看到惯性传感器关键指标为残余加速度噪声，国外在该指标上达到3×10^-15m/s²/Hz^1/2,国内与国外存在着3个量级的差距，因此开展高精度空间惯性传感器研究与设计具有重大战略意义和科学意义，是中国有望赶超世界科技前沿或领跑世界科技研究的重要方向之一。面向中国未来空间引力波探测任务中的惯性传感器需求，可以聚焦于惯性传感器控制体制策略、交流执行机参数优化、多自由度解耦控制技术、低噪声技术这四个方面的研究。     

北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院

学院简介北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院源于1952年北航建校伊始成立的飞机设备教研室,1958年为满足“两弹一星”惯性制导的急需,由钱学森先生提议我国惯性技术的奠基人之一林士谴先生创建了“航空陀螺及惯性导航”研究室,以此为基础发展起来的航空陀螺及惯性导航专业,1981年获批全国首批博士点,1988年获批全国首批重点学科,1997年改称“精密仪器及机械学科”。     

激光陀螺捷联惯组角动态误差分析及其抑制方法CSCD

二频机抖激光陀螺捷联惯组在高动态载体上的角动态误差日渐成为影响其应用精度提升的重要因素。针对此问题,从各陀螺抖动耦合激励惯性敏感器本体组件圆锥运动产生误差,以及载体过载、振动环境引起陀螺敏感轴弯曲变形摆动产生单表级圆锥误差两个方面,对激光陀螺动态误差进行了理论分析。结合工程应用实际情况,分别对两项误差进行计算和仿真,得出理论误差可达0.01(°)/h以上,必须进行抑制的结论。根据误差产生机理,总结了合理配置各陀螺抖动频率和提升陀螺敏感轴弯曲刚度以抑制其弯曲变形的措施,并给出了抑制效果,可为提升激光陀螺捷联惯组角动态精度提供参考。     

基于数值微分计算的SERF原子自旋惯性测量动态仿真

基于量子调控技术的SERF原子自旋惯性测量仪表与传统惯性测量仪表相比,具有精度高、无活动部件、对加速度不敏感等优点,被公认是下一代高精度惯性测量的发展方向。分析了SERF原子自旋惯性装置Bloch微分方程组模型下磁场、激光、角速度输入对碱金属电子极化率和惰性气体核子极化率的影响。针对实验条件下原子系综Bloch微分方程组难以解析求解的问题,基于可变阶次数值微分计算,建立了相应的Simulink模型对实验条件下的原子系综进行数值求解,并分析了极化率对光场、磁场、角速度输入的瞬态响应与稳态响应。仿真结果与理论计算结果相吻合,验证了Bloch方程数值求解的可行性与准确性。该方法可得到惯性测量系统的动态响应,可用于模拟复杂输入下的SERF原子自旋惯性测量系统的输出响应。     

飞行员跳伞模拟训练系统人伞惯性参数研究

针对飞行员跳伞模拟训练系统研发需要,对人伞惯性参数进行了研究.首先,建立了人伞系统体固定坐标系,并在此基础上给出了伞衣、伞绳的惯性参数计算方法;其次,基于Hanavan人体模型,给出了人体模型各环节的重量分配、质心计算、惯性参数的计算方法;再次,基于转动惯量平行轴定理,给出了人伞系统体固定坐标系下惯性参数的计算方法;最...     

基于可穿戴惯性测量的滑雪运动员姿态测量与水平评估方法

运动量化分析是科学化滑雪训练的重要发展方向,而滑雪过程中人体运动模式的数字化表达是科学量化分析的基础和依据.设计并搭建了基于可穿戴MEMS惯性测量单元的人体运动捕捉与姿态重构系统,结合人体多刚体运动模型实现了滑雪过程的人体重构,并应用于高山滑雪运动中回转动作的辅助训练.同时,针对基于多自由度模拟滑雪训练平台的室内训练场景,提出了一种适用于滑雪回转运动的数字化评估方法.该方法利用动作捕捉系统和姿态重构系统提取滑行者五种滑行特征数据,并通过与高水平运动员运动参数的相似性度量和线性拟合实现对滑雪运动员技术参数的评估,以辅助科学训练.最后在室内Olymp模拟滑雪训练台上进行实验,验证了该方法的有效性.     

基于改进的卷积神经网络的步态识别

为了提高惯性传感器采集到的序列数据中步态识别的准确率，建立了一个激励层改进的卷积神经网络(CNN)模型。针对三轴加速度传感器对运动太过敏感导致步态周期划分不准确的问题，采用加速度传感器与弯曲度传感器组合获取人体运动信息。将CNN模型中激励层的线性整流函数（ReLU）改进为带泄露线性整流函数(Leaky ReLU)，以解决遇到卷积输出数据小于0时神经元被抑制的问题，进而达到提高步态识别准确率的目的。实验结果表明：激励层优化的CNN模型在行走、上下楼和上下坡五种步态模式下识别率达到了95.79%，与未采用弯曲度传感器的改进CNN模型和未进行激励层改进的CNN模型相比，步态识别率有所提高。     

基于视惯融合的大型空间碎片质心位置辨识

大型自由翻滚碎片的质心是在轨操作基坐标系下的不动点，也是碎片连体基下动力学参数向卫星坐标系转换的基准，对其精确识别是提高碎片动力学参数辨识精度的关键。提出基于惯性单元测量数据与双目视觉定位数据融合的大型空间碎片质心位置识别方法。基于无力矩欧拉方程，获取附着到空间碎片表面的惯性单元间转换关系，利用该转换关系对惯性单元冗余测量数据优化，再优化求解惯性单元到质心点距离；利用双目视觉获取惯性单元上标记点动态坐标，再利用惯性单元到质心点距离，基于三点定位原理识别大型空间碎片的质心位置。以加入高斯白噪声的惯性单元与双目视觉测量数据进行仿真，结果表明优化解算后惯性单元实时测量数据的误差降低到1%以下，解算的质心位置三轴误差小于0.47mm；开展了地面试验，结果表明，解算的质心位置三轴误差小于0.49mm。仿真和试验证明，该方法能够为大型空间碎片的消旋、捕获任务提供准确的数据基准。     

基于双四杆机构的可重复自动锁紧解锁装置

针对梦天实验舱对接、转位等工况，对日定向转动关节在轨多次锁紧解锁的需求，采用双四杆机构、自适应末端效应器等，设计一款可重复自动锁紧解锁装置。为了验证该锁紧解锁装置，利用研制产品，展开真空高温、真空低温、大气环境等多种状态下的锁紧解锁试验。结果表明:该机构可实现多种状态下的可重复自动锁紧解锁功能;在28 V直流工作电压下，锁紧动作执行时间为17.09~17.15 s，解锁动作执行时间为16.51~16.89 s。该机构具有高可靠、全角度、在轨可重复锁紧解锁等优点，在航天器锁紧解锁方面具有较大的工程应用潜力。