转子扭转振动测量的新方法

创立了一种测量转子扭转振动的新方法。该方法通过设计专门测扭装置直接提取和分析由转子扭振转化的动应变信号从而获知转子扭振特征,并利用电阻应变计的空间对称结构,实现了信号的加强、补偿以及多通道冗余功能。实测结果表明,该方法具有准确性好、灵敏度高、安装简易、操作方便的特点,是一种具有广泛发展前景的转子扭振测量新技术。     

工业大尺寸测量仪器的溯源现状及发展趋势

大型工业产品及装备制造的信息化和全球化需要高精度大尺寸测量仪器作计量保障.本文介绍了现有工业大尺寸测量仪器的发展现状和应用特点,对现有的校准技术和溯源形式作了总结与分析,并展望了今后大尺寸测量仪器的溯源形式.     

低成本捷联惯导不对称动态误差的神经网络补偿

 针对低成本捷联惯导系统(SINS)中陀螺动态误差的不对称性在角振动条件下造成姿态漂移的问题,设计了多层前向神经网络的补偿模型。在标定模型参数时,为降低对外部参考信号测量精度的要求,提出用姿态解算的最终误差作为网络优化目标的训练方法。由于最终的姿态误差不是网络的期望输出,无法采用有导师的训练方法,为此采用了微粒群优化算法。仿真实验结果表明:补偿后的陀螺动态误差的不对称度减小了一个数量级。     

热电偶检定系统电测仪器选择的误区

针对目前热电偶检定行业存在的电测仪器的选择问题,对高精度数字电压表的误差进行了概要分析,从而为广大计量检定人员选择符合规程要求的电测仪器提供了参考。     

基于惯性定位定向的高铁轨检仪研究

根据高铁轨道静态检测的测量需求,设计了一种利用定位定向技术的0级轨检仪,详细阐述了其构成和工作原理,介绍了其特点。通过对比性分析论证,优选了一种测量精度高、操作方法简单且可大幅度提高测量效率的设计方案。理论仿真表明,本系统测量精度能够达到优于13mm/km水平。根据理论仿真结果搭建了原理简易验证设备,结合高铁测控网的测量基准,在一段高铁的弯道铁轨上进行了验证测试。从测试结果看,样机测量精度的重复性可以到达1mm/500m（1σ）的水平,10次测量效率优于500m/2h,表明采用定位定向技术的0级轨检仪具备实际工程化的潜力,以及提高测量效率和精度的能力。     

基于任务的微机电惯性系统规模化测试技术研究

针对传统惯性测试技术测试周期长、测试效率低、测试成本高等问题,提出了基于任务的微机电惯性系统规模化测试解决方案。研究分析了微机电惯性系统测试技术的研究现状和发展趋势,建立了基于任务的微机电惯性系统测试体系,详细论证了微机电惯性系统批量、并行、自动化测试解决方案的可行性,为微机电惯性系统规模化测试实践奠定了基础。     

冷原子干涉陀螺研究进展

近年来,基于激光冷却与俘获的冷原子干涉技术得到了飞速的发展,这为精密转动测量提供了新的研究方向。相比于传统陀螺,冷原子干涉陀螺具有更高的灵敏度,是新一代的惯性测量仪器。从冷原子干涉陀螺的测量原理出发,介绍了近几年国内外干涉型冷原子陀螺的实现技术路线和研究现状,对比了各技术路线的优缺点,提炼出了最佳的研制冷原子干涉陀螺的总体技术方案,为高精度和高动态测量的陀螺样机研制提供了技术基础。     

2019年国外导航技术发展综述

近年来,国外导航技术的发展呈现出多系统融合的发展态势,结合2019年国外导航技术的发展动态,对美国、欧盟、俄罗斯、印度等国家和地区的卫星导航、惯性导航、天文导航、视觉导航、数据库匹配导航、仿生导航、量子导航和全源导航等技术发展现状进行了总结分析,并对相关技术发展进行了展望。     

一种基于输出误差观测的冗余MEMS-IMU标定技术研究

针对传统六位置标定存在标定步骤复杂、标定时间长等问题，同时随着MEMS器件冗余数目增加和冗余配置结构复杂化，利用分立标定技术实现器件误差参数辨识的难度进一步增大，且不同配置结构所采用的标定方法存在通用性较差的问题。因此提出了一种基于Kalman滤波的冗余MEMS-IMU分立标定方案。该方案首先采用小角度建模法实现安装误差的精确建模；然后针对直接以转台三轴角速率为观测值，导致部分状态量不可观的问题，提出了以器件的输出误差值作为观测量、以器件误差参数作为状态量设计Kalman滤波器；最后设计了高精度三轴转台转位编排方式，并利用四陀螺冗余结构进行标定仿真试验。仿真结果表明：该标定方法与六位置标定方案相比，标定精度平均提高了11.37%，可实现MEMS器件误差参数的快速辨识，对实际工程实践具有一定参考价值。     

双轴连续旋转调制捷联惯导系统大失准角初始对准技术

由于可以补偿惯性器件在三个轴向上的输出误差,双轴旋转调制技术被广泛应用于捷联惯导系统(SINS)。选择了一种合理且实用的十六次序双轴转位方案,并对其调制原理和误差进行了分析。初始对准技术是捷联惯导系统的一项重要技术,其对准精度直接决定了后续导航的精度。在粗对准完成后,当姿态误差角较大时,后续的精对准误差模型呈非线性特性,故选择了滤波精度高、稳定性强的平方根容积Kalman滤波算法(SCKF)来解决这一问题。考虑到在实际对准过程中,量测噪声的统计特性易发生变化,将SCKF算法与Sage-Husa算法相结合,在传统Sage-Husa SCKF算法的基础上提出了一种改进的自适应滤波算法(ASCKF)。该算法采用QR分解来完成对噪声协方差的平方根矩阵估计,从而避免了传统Sage-Husa SCKF算法中所估噪声协方差矩阵不正定的问题。最后,通过仿真证实了ASCKF算法可被很好地应用于量测噪声统计特性发生变化的初始对准中。