基于VC++/GL Studio的通用飞行组合虚拟仪表设计及实现

为了满足某无人机半实物仿真系统视景显示需要,针对视景界面复杂、显示数据种类多、实时性和流畅性要求高的特点,设计了基于GL Studio的组合虚拟仪表界面。详细介绍了组合虚拟仪表设计和实现过程,并通过VC++平台实现了网络通信和数据驱动仪表显示功能。仿真系统实际应用表明:该飞行组合仪表工作性能可靠,人机界面友好,具有良好的可重构性,满足不同无人机飞行仿真系统和飞行训练系统使用需求。     

单动调式陀螺寻北系统及其转位方案

瞄准线稳定系统和自寻北定向系统对于坦克等陆地战车是非常重要的。文中针对目前大多数战车都装有瞄准线稳定系统的这一情况 ,在原有稳瞄平台的基础上 ,增设加速度计等相应设备 ,并加以计算机控制。由于辅加的加速度计和原系统中的陀螺仪分别可感测重力加速度和地球自转角速度 ,从而就可进行水平调平和方位的解算 ,使得系统同时具有稳定跟踪功能与寻北定向功能 ,构成组合平台。文中采用了双位置寻北解算方位角 ,着重讨论了单动调式陀螺所构成的寻北系统及其特征 ,并分析制定了转位的控制方案。仿真表明 ,该方案是可行的。     

多弱连接扇形超流体干涉栅陀螺的性能分析

针对传统超流体干涉栅陀螺中梯度热相位的引入使得角速度信息被无用信息淹没而不易提取的突出问题,提出了一种无梯度热相位的多弱连接扇形超流体干涉栅陀螺结构,并对该陀螺的精度和灵敏度性能进行了深入的研究。首先在明晰了干涉栅结构中梯度热相位形成机理的基础上,设计了无梯度热相位且相邻干涉环路面积相等的新型干涉栅陀螺结构。其次建立了该陀螺的数学模型,验证了陀螺敏感角速度的过程。最后对该系统的角速度检测范围和灵敏度进行了深入分析,探究了敏感面积、薄膜面积、约瑟夫森频率、微孔数目和弱连接数对超流体干涉栅陀螺检测角速度的影响,通过仿真对比分析,验证了该结构陀螺的超高精度、超高灵敏度性能。     

智能PID调节器

介绍一种智能化ＰＩＤ调节器，它以ＭＣＳ－５１系列的８０３１单片机为处理器，配合其他外围芯片（如ＲＡＭ，ＥＰＲＯＭ，ＤＡＣ和ＡＤＣ等）构成。该调节器外部接口简单，实现了模拟量的直接输入和输出，可以方便地和各类模拟的检测和控制仪表相配合，组成不同的过程控制系统。调节器的于ＰＩＤ算法采用的是变速积分的ＰＩＤ位置算式，有效地消除了一般ＰＩＤ算法中出现的诸如快速性、积分饱和、振荡剧烈等问题，调节效果较好。本调节器操作方便、显示直观、工作可靠、精度高。本文介绍了该系统的硬件和软件的设计。     

空中平台方位误差修正技术研究

平台方位误差的估计补偿是巡航导弹中制导组合导航的一项关键技术。通过短时机动飞行，采用惯性／位置组合导航卡尔曼滤波估计方法，实现对平台方位误差的空中估计修正。横向“Ｃ”形或“Ｓ”形转弯可增大方位误差的可观测程度，从而迅速估计出平台方位误差。文中首先建立组合导航系统机动飞行段的简化数学模型，讨论了简化条件，给出了相应的滤波算法（ＭＫＦ），不同类型的计算机模拟仿真证明平台方位误差修正精度可达到４～５＇。所得结论对巡航导弹惯导／地形匹配、惯导／ＧＰＳ组合导航技术研究有实用意义。     

捷联惯性制导系统的电路设计

本文通过对捷联惯性制导与平台惯性制导之间差异的分析，讨论了在进行捷联惯性制导系统的电路设计时所应注意的问题，在此基础上，用C32DSP和可编程逻辑器件，设计了一个捷联惯性制导系统的电路。     

INS地面自对准的鲁棒性分析

讨论了惯性导航系统（ＩＮＳ）地面自对的鲁棒性能问题。文中指出当采用两个水平方向加速度计作为测量时，ＩＮＳ的地面自对准稳态性能与设计滤波民采用的噪声方差无关。但由于自对准的时间限制，实际自对准性能鲁棒性，即滤波器的稳态性能，可以通过鲁棒设计得进。利用对策论原理，文中给出了最优鲁棒ＩＮＳ自对准设计方案。     

多子样旋转矢量捷联姿态算法的一般结果

这里给出了任意陀螺子样数下等效旋转矢量捷联姿态算法的一般结果。利用本文给出的公式 ,多子样等效旋转矢量算法可以很方便的由计算机得到 ,无需进行繁琐的推导 ,本文的工作为捷联姿态算法的设计提供了方便性和灵活性     

晃动基座下正向-正向回溯初始对准方法

针对传统方式需要对准时间长的问题,提出一种晃动基座下正向-正向回溯初始对准方法,实现了快速初始对准的目的。首先,给出了导航惯性系粗对准的基本原理,分析了导航惯性系粗对准在回溯过程中的作用。其次,对捷联惯导系统初始对准过程进行了深入的研究,利用导航惯性系建立精对准系统误差模型,将晃动基座时变姿态误差角估计问题转换为时不变姿态误差角估计问题,进而为正向-正向回溯对准奠定了理论基础。在此基础上,详细分析了正向-正向回溯对准的基本原理和设计方法。最后,通过设计仿真实验,验证了本文设计的对准方法可以在303 s内实现晃动基座上航向误差优于0.1°的对准精度。试验结果表明,本文提出的方法具有计算效率高、对准时间短、对准精度高的优点。     

神经网络修正的速度约束辅助车载SINS定位算法

对于车载全球导航卫星系统(GNSS)/捷联惯性导航系统(SINS)组合导航系统,针对GNSS失效而SINS单独工作时仅使用速度约束辅助SINS其纵向位置误差逐渐发散的问题,提出一种神经网络修正的速度约束辅助车载SINS定位算法。通过径向基函数(RBF)神经网络预测SINS纵向位置误差修正系数,以提高SINS单独工作时的定位精度;此外,提出一种限定记忆指数加权实时估计量测噪声的自适应滤波算法。在人为设置GNSS失效以及真实隧道场景下进行车载试验,结果表明本文算法能够在不停车情况下在线修正SINS纵向位置误差,相比于速度约束与卡尔曼滤波相结合的常规算法,有效地提高了GNSS失效时的车载SINS定位精度。