转台中心轴线标定误差分析与修正

提出一种标定球和几何变换相结合的方法修正三维激光数字化系统中转台中心轴线的标定误差.该方法首先用8个不同旋转位置的标定球球心计算转台中心轴线,然后利用几何变换将不同位置的球心绕转台中心轴线旋转到零度位置,并计算与初始位置球心的偏差,依据不同位置球心旋转复位的偏差采用几何逆变换推导出转轴偏心的修正公式.在自行设计的三维激光线扫描测量平台上数据旋转拼合精度提高到0.07?mm,实现了多视旋转测量的数据点云在线自动拼合.与以前的方法相比,设计的转轴标定误差修正方法简单、高效,在其它安装转台的测量系统中同样适用.     

真北方位基准标定与惯导测试设备引北技术

为了标校惯导产品诸如寻北仪的真北方位,需要在室内建立真北方位基准,并把真北方位引入惯导产品和测试转台等设备。主要探讨了真北方位基准标定和设备引北的有关实用方法,例如：基于双测站的天文定向、基于同步网的GNSS定向、经纬仪对向观测方法,并给出了综合运用这些方法的技术措施和适用性,以及典型实例。20年来,这些技术已在所完成的上百个此类项目中得到了成功运用,实测结果稳定;利用双测站的天文定向方法,通过两站方位传递,一般观测3~6测回,在良好的观测环境下,一般可获得高于经纬仪标称精度的定向结果。     

直升机燃油系统地面全模拟试验台中转台控制系统的研究

为提高直升机燃油系统地面模拟试验台中转台控制系统的控制品质,分析了现有控制系统,提出了从硬件和软件两方面进行改进的方案,重点阐述了控制系统结构改进、模糊控制器的设计等关键技术。     

三轴转台误差源对陀螺加速度表测试的影响

分析了三轴转台设备误差源;讨论了转台误差对陀螺加速度表测试精度的影响。根据陀螺加速度表的输入输出模型,建立了转台误差对陀螺加速度表系数辨识影响的数学表达式。     

三轴转台静态标定缺失点误差的解决方法

提出了一种三轴转台静态位置标定时部分测点误差缺失的解决方法。首先介绍转台静态角位置标定的测试方法,指出测点被遮挡的原因;然后设计用双自准直仪实现UUT型三轴转台中框与外框的连续标定策略;最后提出用数学插补的方法插值缺失点误差的软补偿方案,并由实践证明,最小二乘拟和插值较线性插值误差更小。     

仿真转台周期性干扰抑制的研究

提出采用加速度反馈方案,在无需加大系统带宽的情况下提高系统的动态刚度,从而提高了系统对周期性干扰的抑制能力。仿真结果表明,与传统PID控制相比,采用加速度反馈确实能够较好地抑制系统中的周期性干扰。     

星载二维转台减振驱动控制设计

星载二维转台伺服机构是一种高精度指向调节机构,目前在轨运动应用频带在1Hz～300Hz范围,步进电机在低频旋转时存在振荡问题。为了解决此问题,文章基于正弦脉冲宽度调制(sine pulse width modulation, SPWM)提出了一种控制步进电机细分设计方法。系统以FPGA为控制核心,以LMD18200为电机驱动输出,构成了一个完整的运动控制平台,实现SPWM步进电机的细分控制。通过ModelSim软件仿真和实践表明,电机在低频时能运行平稳,有效降低了电机运行中的噪声和启动、停止时的振动,转台转动过程中抖动明显减小。     

圆感应同步器在采样伺服系统中的应用研究

对于用圆感应同步器做位置传感器的采样伺服系统,由于测量延迟的存在,导致采样时刻较大的测量误差.为解决上述问题,提出一种动态补偿方法,采用线性外推方法,对圆感应同步器数显表的测量输出进行动态修正,以减小由于测量延迟产生的测量误差,从而提高系统的动态跟踪精度.通过理论分析,给出了修正后测量误差的界.仿真和针对三轴转台系统的实验结果都表明了该方法的有效性.      

基于定量反馈理论的飞行仿真转台鲁棒控制

采用定量反馈理论,可以设计具有参数不确定性的飞行仿真转台的鲁棒控制系统.分析和总结了定量反馈理论的基本原理和设计过程.采用QFT设计了某型飞行仿真转台的反馈控制器和前置滤波器,组成了转台的控制系统.实验结果表明,当转台的负载发生变化时,系统仍然能够保持良好的跟踪性能.这证明了系统的鲁棒性.此外,与PID控制的对比表明,QFT控制能够克服摩擦非线性,具有良好的抗干扰性能.QFT在飞行仿真转台上的成功应用说明了该方法具有工程实用价值.      

三轴虚拟转台的智能仿真模型库研究

针对三轴虚拟转台系统中的智能模型库单元,采用遗传算法、参数化设计和虚拟现实等技术,实现转台仿真模型库的智能设计和快速性.通过Pro/Toolkit软件接口和参数化方法建立起转台仿真模型库软件系统,采用遗传算法实现模型库的智能优化设计,同时实现模型库的自动装配和实时仿真,并最终形成通用的转台智能仿真模型库软件平台.实际仿真结果表明,智能模型库的实现除了具有智能参数化模型库设计功能外,还具有优秀的开放接口,如果进一步完善接口的通用性,将减少智能仿真模型库应用的局限性,应用更加广泛.