一种重力测量卫星质心在轨标定改进算法

针对重力测量卫星质心在轨标定算法中存在的陀螺精度不高且易失效的问题,提出了一种应用星敏感器和静电加速度计的质心标定改进算法。在该算法中,将一个明显大于干扰力矩的周期性磁力矩,作用于卫星上;将星敏感器观测量代入预测滤波器中,估计卫星的角速度及角加速度;利用静电加速度计信息设计扩展卡尔曼滤波,从而实现卫星质心的标定。数学仿真结果表明:此算法能够对卫星的角速度及质心位置进行实时估计,卫星质心三轴最佳标定精度均优于0.05mm,可实现陀螺失效情况下卫星质心较为精确的标定。     

微小推力下小卫星的轨道递推与推力标定

针对采用微小推力进行轨道机动的小卫星,考虑复杂摄动力的基础设计了一种高精度轨道外推和推力在轨标定算法.首先,建立了考虑地球复杂摄动力和微小推力的小卫星轨道动力学模型;然后基于动力学模型,利用变步长龙格库塔算法,设计了对微小推力小卫星进行高精度轨道外推的方法.随后通过无迹卡尔曼滤波器(UKF),设计在轨标定算法,对存在误...     

高压动态标定用的水激波管

本文介绍了一种用于对１０００ＭＰａ以下的高压传感器进行动态性标定的水激波管装置，装置内径３０ｍｍ，管长５５０ｍｍ，用叠氮化铅点火头为爆源，用ＰＶＦ２压电薄膜做成色散压杆传感器监测其压力波形。利用该装置对二种不同原理的高压传感器进行了动态标定试验，得到了初步的频率响应特性和试验结果。     

光电经纬仪静态精度检测的实施与数据处理

该文对光电经纬仪静态精度检测中的拍星实施方法、数据处理与误差标定等问题进行了讨论。     

基于液压自然爆膜的压力传感器动态标定方法

介绍了一个基于液压自然爆膜的压力传感器动态校准系统，研究了标定实验数据的处理方法，分析了该系统标定结果的重复性。试验结果表明该标定系统重复性好，可以满足0～30MPa，0～50kHz压力传感器动态标定的要求。     

立方镜在航天器天线总装测量中的应用

在航天器天线总装试验过程中,立方镜的使用非常广泛,六面体立方镜可用于反映天线产品的空间位置,通过对立方镜坐标系的标定、测量和转移等可实现对天线产品或其部件的精度测量和调整,其作用十分重要。文章介绍了立方镜在航天器天线总装测量过程中的应用,并详细介绍了立方镜坐标系的标定、测量和转换方法。     

利用积分球对CCD线性和面均匀性的标定

积分球对CCD(Charge-coupled Device)的标定,主要是利用积分球光源具有较好的均匀性、稳定性以及精度高的特点,通过CCD采集积分球光源的图片,将积分球光源亮度转换为CCD拍摄图像的灰度,通过对采集图片灰度信息的提取,得出了CCD标定的各项参数。CCD线性标定试验的结果表明:在CCD快门值固定时,光源亮度的变化和图像灰度呈线性关系,并且在转换后的不同灰度值区段,线性度有一定的差别:在中值区,线性度最好,低值区次之,高值区最差;在光强一定的情况下,CCD快门值的改变和采集图像的灰度也呈线性关系。均匀性标定的试验结果表明:CCD的光电响应的非均匀性是随着快门值和灰度的增加而减小的,但最终趋于一个较稳定的值。     

辐射温度计标定误差分析

本文通过理论分析和实验,建立了标准辐射温度计和被检辐射温度计因工作波长不同而产生的标定误差公式,通过几种典型黑体空腹温度分布的测量及有效发射率的计算,讨论了分别以标准辐射温度计和接触温度计校准被检辐射温度计时误差及其走向。     

基于Kinova机械臂RGBD相机的目标抓取

在轨服务与维护是未来航天技术的重要发展方向.在轨服务如燃料加注、剪切与操作电线、旋拧盖子和拆装阀门等任务,具有负载轻、近距离感知及精准定位和抓取等特点.针对这些应用场景,采用轻量化机械臂Kinova及自带彩色和深度(red, green, blue and depth, RGBD)相机进行感知、定位和抓取,完成地面验证实验,为在轨服务提供理论支持.介绍了机械臂抓取系统的研究背景并描述开发平台及其特点,以及相机标定、彩色相机与深度相机配准原理.利用机器人操作系统(robot operating system, ROS)的坐标变换树得到彩色图像目标像素在世界坐标系的坐标位置.针对特定的抓取对象提出基于色调、饱和度和亮度(hue, saturation and value, HSV)颜色空间图像分割方法,进行目标检测、分割以及空间定位,实验环节机械臂根据视觉定位结果完成目标抓取过程,证明了颜色空间图像分割方法和深度图结合定位的有效性,为在轨服务提供了理论验证.     

基于循环神经网络的惯导重标期预测

现阶段,由于惯导标定技术研究主要集中在误差参数估计方法、惯导标定精度分析方面,较少涉猎惯导的标定周期,导致业内简单地将惯导的标定可靠性作为重新标定的周期.本文以循环神经网络技术为基础,对惯导关键数据进行分析,预测激光捷联惯导重标需求的方法.通过对多台惯导历史数据的回归验证发现,通过使用基于循环神经网络技术等人工智能手段...