2016年国外惯性技术发展与回顾

以惯性技术研究与应用为主线,回顾了2016年国际惯性技术发展历程和现状,概括了惯性仪表、惯性系统当前的研究现状及应用,展望了惯性技术的未来发展.     

连续冷原子束干涉陀螺仪研究进展

原子干涉陀螺仪是一种实现高精度角速率测量的新型惯性器件,被认为是下一代导航技术中的核心器件。报道了在连续冷原子束干涉陀螺仪研究上的最新进展。提出了基于连续冷原子束的干涉陀螺仪方案,该方案在保证系统灵敏度和紧凑型的前提下有助于解决冷原子干涉陀螺仪低带宽和数据率的问题。利用激光冷却的~(87) Rb冷原子束作为原子光源,利用多普勒敏感的双光子受激拉曼跃迁进行原子波包的相干操控,演示了π/2-π-π/2拉曼脉冲序列的空间型原子干涉。数据估算原子干涉陀螺的短期灵敏度为7.8×10~(-5)(rad/s)/Hz~(1/2)(1s积分时间),其中干涉条纹的信噪比为15.1,系统带宽为190Hz,系统理论带宽可以达到790Hz。     

三浮陀螺仪有源磁悬浮加力系统研究

三浮陀螺仪输出轴采用有源磁悬浮,系统工作在分时控制模式下,控制变量为总周期和周期内加力占空比.加力电源类型的选取以及加力电压幅值的确定对电磁力的大小、磁悬浮的功耗有很大影响,进而影响陀螺温度场分布和陀螺精度.在研究了磁悬浮元件电磁特性之后,给出了确定加力电源的基于磁路分析的Flux电磁仿真法.分析给出直流、正弦和方波这三种电源的加力幅值范围为1.7V～ 2V,并结合试验确定1.8V的方波电压加力为最佳方案.实验表明采用该方法分析加力电压是有效的,同时节省了大量实验探索的时间.     

基于混合粒子滤波的激光惯导系统误差的补偿

针对激光陀螺捷联惯导系统在动态尤其是高动态环境下的姿态误差显著增大的问题,提出了一种基于改进高斯混合粒子滤波的纯方位跟踪算法。算法基于混合粒子的卡尔曼滤波和粒子滤波的特点,用有限的高斯模型来近似后验状态密度、系统噪声和观测噪声的分布通过EM的算法设计实现模型的降阶,一定程度上克服了EM算法迭代的结果需要依赖初始值、可能收敛到局部最大点或可能收敛到参数空间边界的缺点,从而改善了粒子携带信息的衰减问题。通过仿真与试验结合,在纯动态应用环境下的姿态与定位精度补偿效果,与传统Kalman滤波相比,算法在保持高精度估计能力的同时,具有较强的鲁棒性,是解决非线性系统状态估计问题的一种有效方法。     

三浮陀螺有源磁悬浮位置信号采集电路研究

三浮陀螺仪对磁悬浮定中精度提出ε≤0.27 μm要求,位移信号采集电路的灵敏度应该高于该要求,电路设计目标定为0.09μm,可以从位置信号采集电路L-R电桥、调理电路和A/D转换电路三部分保证这一目标.给出了两种最佳匹配电阻的估算方法,基于实测电感带入经典公式估算法和电磁仿真软件FLUX估算法,结果表明实验测试的最佳匹配电阻一般高于估算值约30％.推导了调理电路性能指标和A/D转换电路位数与定中精度的关系,结合试验验证了电路设计指标优于0.09μm,完成电路设计任务.     

武器用光纤捷联惯导系统温度模型的研究

本文从光纤陀螺仪和加速度计两方面,对武器用光纤陀螺捷联惯导系统温度模型进行研究.论文首先对光纤陀螺仪温度模型构建的一般过程进行研究,并对加速度计及其I/F转换电路板串联系统的物理模型和数学模型进行了分析,最后对组合温度模型进行了实物验证和适应性验证,验证效果良好.     

MEMS 壁面剪应力传感器阵列水下标定实验研究

壁面剪应力的精确测量对于研究水下物体边界层流动、寻求有效的减阻增效措施至关重要。MEMS 壁面剪应力传感器的标定首先是最基本的静态标定,其决定了其测量的精度和数据的可信度。本文在分析已有标定方法的基础上研发1种新型水下壁面剪应力给定装置,并采用数值方法计算分析不同流速下的壁面剪应力给定条件,进而设计壁面剪应力传感器静态标定方案,开展了一种 MEMS 热膜式壁面剪应力传感器阵列的水下静态标定实验,获得了各传感单元的标定系数。     

硅微陀螺仪的一种新型闭环驱动方案

介绍了一种新的硅微陀螺仪闭环驱动方案.该方案采用推挽驱动方式,即在陀螺仪活动梳齿两边的驱动电极上分别施加同相交流电压和反相直流电压.对驱动性能进行了分析,结果表明驱动力矩的频段与噪声信号频段是分离的.在此基础上,利用锁相技术满足正弦自激振荡的相角和增益条件,建立环路的自激振荡,实现了闭环控制.同时在闭环回路中利用正弦自激振荡的相角条件和锁相环的鉴相特性,消除了驱动信号对驱动检测信号的同频干扰,抑制了环路中的噪声干扰.试验结果显示,驱动电压的频率和幅度的变化量均在0.02%以下,实现了驱动稳幅稳频的目的,陀螺仪精度和可靠性得到了显著提高.     

改进的组合导航算法在MEMS组合导航系统中的应用

针对MEMS组合导航系统的应用,提出了一种改进的组合导航算法。首先采用零速修正算法对MEMS陀螺仪逐次启动重复性无规律的常值零偏进行补偿;其次,通过分析陀螺仪误差项的构成,提出了一种将卡尔曼滤波器输出的误差估计量P与零速修正的误差量相结合的改进导航算法,引入误差量分配加权思想,实现对系统误差方差阵Q中陀螺仪误差量的在线调节。利用跑车试验数据对算法进行验证,结果表明在MEMS组合导航系统中,与经典的导航算法相比,改进算法的导航精度更高、可靠性更强,是一种能有效应用于实际中的估计方法。     

基于自适应遗传算法的MEMS加速度计 快速标定方法

微惯性测量单元（MIMU）的标定技术是低精度惯性导航领域中的重要研究方向,传统标定方法操作复杂,标定精度严重依赖转台精度。为解决大批量MIMU快速标定的问题,提出了一种基于自适应遗传算法（GA）的微机电系统（MEMS）加速度计快速标定方法,将加速度计标定问题转化为参数优化问题。首先,利用模观测原理构造目标优化函数;然后,分析系统可观测度确定最优标定编排方案;最后,采用全局搜索的自适应遗传算法优化标定参数。实验结果表明:与牛顿迭代法相比,标定精度提升1~3个数量级,运算速度提高61%。标定后解算的水平姿态角误差小于0.1°,可实现与传统标定方法相同量级的姿态精度,验证了所提方法的优越性和实用性。