基于非线性神经网络的摆式列车检测系统动态补偿方法研究

针对零极点匹配动态补偿方法的不足 ,提出基于非线性神经网络的摆式列车检测系统动态补偿方法。根据陀螺平台实测超高数据 ,采用LM算法对所设计的非线性神经网络进行训练。仿真结果表明 ,所设计的神经网络动态补偿器能有效改善陀螺平台系统的动态特性 ,满足摆式列车倾摆控制实时性的要求。     

光纤陀螺磁敏感性的试验研究

光纤环是光纤陀螺的敏感部件.除Sagnac效应外,磁光法拉第(Faraday)效应也是光纤陀螺中实际存在的非互易效应.磁光法拉第效应是由于光纤制作工艺和光纤环绕制过程中存在的剩余双折射和光纤扭曲产生的,会在陀螺输出零位中附加一个固定偏置.借助有限元分析法,推导了微段光纤磁光法拉第效应的琼斯矩阵;建立了光纤环受磁场影响的数学模型;采用亥姆霍兹线圈进行了试验验证.试验结果证明了光纤陀螺磁敏感轴是存在并且可以确定的,提出了降低陀螺受磁场影响的具体措施.     

开环光纤陀螺的数字接口研究

为了提高开环光纤陀螺(FOG)的性能,对它的输出进行了分析并建立了相应的数学模型.在此基础上设计了一种数字化接口,该接口是一种小型的微控制系统,由增益可控的A/D转换器和相应控制软件组成并具有自动分档功能,它除了将开环FOG的模拟输出数字化外,还实现了数字输出的线性化.利用一种全保偏开环FOG进行了实验研究,在采用这种接口后,FOG的输出在±100°s范围内,其标度非线性值可由10－2量级减小到10－4量级.      

基于光纤光栅传感器的复合材料气瓶应变检测

针对复合材料气瓶应变检测的需求,提出了一种光纤光栅传感器植入碳纤维缠绕铝合金内衬的复合材料气瓶的方法,首先在室温下将光纤光栅传感器粘接在经过喷砂处理的铝合金内衬外表面,然后对粘接了光纤光栅传感器的铝合金内衬进行高温老炼,最后进行碳纤维缠绕和固化。开展了8只光纤光栅应变传感器植入复合材料气瓶的试验,其中6只传感器在复合材料气瓶150 ℃/1.5 h固化后保持存活,实现了复合材料气瓶固化、水压疲劳、高温试验等过程中的应变检测。结果表明,所提出的方法可以减小内衬的粗糙外表面导致的光纤光栅信号衰减,验证了光纤光栅传感器植入复合材料气瓶进行应变检测的可行性。     

闭环光纤陀螺数字检测电路的集成化

集成化、数字化是光纤陀螺的发展趋势,也是光纤陀螺进入实用化、批生产化的关键.鉴于国内光纤陀螺的发展状况及半导体工艺水平的限制,以高速数字信号处理芯片(DSP)及大规模可编程逻辑器件为基础,对闭环光纤陀螺的数字检测电路的集成和优化进行了研究.测试结果表明:采用集成化设计的光纤陀螺检测电路在性能及可靠性上比分立元件构成的检测电路均有提高和改善.      

光纤传感器在测量领域的发展与应用

光纤传感器是近年来发展起来的一种新型传感器的技术，本文介绍了两种不同类型的新型光纤传感器的结构原理及在不同领域的应用，并介绍了光纤传感器在测量领域广阔的应用前景。     

结构材料对光纤陀螺动态性能的影响

光纤陀螺（FOG,Fiber-Optic Gyroscope）在动态运用过程中输出易产生非互易性误差,分析FOG产生振动误差的原因,提出结构材料的性质对FOG动态性能有显著的影响.对作为FOG结构核心的本体采用不同结构材料,分别建立对应的FOG有限元模型,进行模态分析以及谐响应分析,定性分析结构材料的比刚度对FOG动态性能的影响,通过扫频振动和随机振动实验验证模型建立的正确性.结果表明,将比刚度高的铍铝材料替换铝合金材料应用在FOG本体上,能将FOG的一阶固有频率由1 452 Hz提高至2 213 Hz,可显著提高FOG的动态输出精度,并减小FOG整体质量,特别适用于轻小型FOG.      

基于Allan方差法的光纤陀螺建模与仿真

介绍了一种与实际情况相接近的陀螺模型,并给出了根据光纤陀螺的角度随机游走（ARW）和角速率随机游走（RRW）系数模拟产生陀螺随机误差数据的方法．角度随机游走和角速率随机游走系数可通过Allan方差法获得．理论分析表明,模拟产生的陀螺随机误差具有与实际的角度随机游走和角速率随机游走误差相一致的功率谱密度．通过仿真对文中所述的模拟产生陀螺随机误差的方法进行了验证,表明了方法的有效性．该方法可用于分析由陀螺和星敏感器构成的卫星姿态确定系统的性能．     

视觉导航中陀螺仪辅助特征点匹配算法

为了解决视觉导航中无摄像平台条件下特征点匹配不准确的问题,提出了一种利用导航系统中陀螺仪输出辅助进行特征点匹配的方法.构建了陀螺仪角速度输出与特征点坐标变化之间的关系,分别采用相关系数匹配和双向匹配进行特征点匹配和匹配检验,通过插值计算得到亚像素精度的匹配结果;分析了该方法的各种误差来源,并对陀螺仪输出误差和摄像机焦距误差的影响大小进行了分析.实验表明:相对于SIFT(Scale Invariant Feature Transform)方法,此处提出的匹配方法准确性有了较大提高,并且在原系统基础上不需要增加额外设备,具有较好的实用性.