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航空和宇航事业的迅速发展,对微力矩测试的要求也愈来愈高。高精度力矩器、微动同步器及各种型号传感器均广泛地应用于惯性器件——陀螺仪和加速度表中。为了研制高精度惯性器件,必须要精确测量力矩器的输出特性、微动同步器的有害力矩及各种传感器的电磁吸力等。由于这些器件产生的电磁力矩都具有不同方向的电磁吸力,故一般天平较难测量,这只能借助于高精度的微力矩测试仪。 相似文献
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针对空间监视跟踪环境中对于包含角变量的状态向量估计存在精度较低的缺点,利用Gauss von Mises(GVM)多变量概率密度分布,提出一种基于矩匹配的GVM参数估计方法,并在此基础上改进GVM分布的确定性采样方法,建立针对GVM分布的递推滤波算法,该算法充分考虑了流形的内蕴结构,克服了传统滤波方法假设状态向量定义于欧氏空间及采用欧氏空间中高斯分布模型的局限性。仿真结果表明,该滤波算法能有效估计状态变量的后验概率分布,对角变量的估计精度明显优于扩展卡尔曼滤波方法(EKF)。 相似文献
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