卫星推进及控制装置准直测量方法研究

在传统的卫星推进及控制装置准直测量方法的基础上,提出两种新的测量方法,即小角度准直测量法和三维坐标准直测量法,并给出了相应的数据处理方法。所提出的方法测量精度高、测量速度快,无需转台整平,也不必对转台上的定位销进行精确准直。     

舰载导弹的动基座对准

本文将状态与偏差解耦卡尔曼滤波器应用于动基座对准中，根据舰载导弹动基座对准的特点，引入闭环，即在滤波过程中周期性地将滤波值补偿姿态失调角、速度误差和惯性元件误差。仿真结果表明，该方法能使收敛速度加快，估计精度提高，滤波值的振荡幅度减小。     

一种基于高分辨率距离像自动目标识别新方法

提出了一种基于高分辨率距离像的联合对准与识别新方法。该方法结合功率变换的使用，在利用8米雷达目标实测数据进行的识别实验中，获得了较高的正确识别率。     

螺旋锥齿轮安装误差敏感性与容差性研究

研究含刀倾法和变性法加工的螺旋锥齿轮齿面通用模型建立方法, 提出安装误差敏感性和容差性概念, 建立安装误差敏感性和容差性分析模型, 以包含安装误差的齿面接触分析方法为工具, 根据实际的齿轮副参数, 获得安装误差对接触质量的影响规律和保证接触质量的误差极限值.分析与实例计算表明:安装误差敏感性和容差性模型建立了安装误差与螺旋锥齿轮齿轮接触质量和安装工艺参数之间的联系, 为提高螺旋锥齿轮齿轮制造质量和制定科学的安装工艺参数提供了理论指导.      

考虑弯扭变形的叶片模型配准方法

叶片测量数据与其CAD模型的配准定位是叶片几何形状分析的关键步骤。针对涡轮叶片的弯扭变形对叶片模型配准定位的不利影响,提出一种考虑弯扭变形的叶片模型配准方法,以提高叶片模型配准的可靠性与鲁棒性。在迭代最近点算法的目标函数中引入预变换函数,建立考虑弯扭变形的叶片模型配准目标函数。对叶片模型做切片化处理,进行弯扭变形分析生成叶片弯扭变形曲线,使用叶片弯扭变形曲线指导叶片测量数据配准。使用仿真生成带弯扭变形的叶片数据与通过坐标测量机获取的叶片实测数据对配准方法进行了验证。结果表明,所讨论方法能提高模型配准的可靠性,避免弯扭变形可能导致的叶片模型配准失败。     

无杆臂误差快速传递对准方法

机载或舰载武器系统惯性导航系统动基座对准的首选方案就是传递对准,速度匹配传递对准因为其较好的水平失准角可观测性以及线性量测模型得到了广泛的应用。但当载体存在角运动时,速度匹配传递对准必须对杆臂误差进行补偿,由于变形的存在,使得杆臂误差的准确补偿存在较大的困难。针对这一问题,研究了一种不需要进行杆臂误差补偿的快速传递对准方案,能够在杆臂误差较大时,以较快的速度获得较高的失准角估计精度。计算机仿真结果验证了理论分析的正确性。     

基于里程计的捷联惯导行进中对准方法研究

针对车载惯导系统快速性、机动性的要求,设计了一种基于里程计组合车载惯导系统行进中的初始对准方案。详细推导了行进间捷联惯导系统的误差方程、里程计速度误差方程。利用正交向量法完成在振动基座下惯导系统的粗对准;在粗对准的基础上,利用Kalman滤波技术完成车辆行进过程中的精对准。根据不同状态提出不同的数据预处理方式以提高对准精度。验证表明不需要对载体提出任何机动要求,10分钟内完成初始对准,方位对准精度达到3角分。     

捷联惯导系统大失准角下的初始对准研究

针对捷联惯导系统初始对准过程中的大失准角情况,建立了基于欧拉平台误差角概念的捷联惯导系统(SINS)非线性误差模型,对于具有加性噪声的动态方程,当状态方程为非线性而观测方程为线性时,将一种简化的UKF滤波方法运用到捷联惯导系统初始对准中,并在静基座下对捷联惯导系统大失准角初始对准进行了仿真。仿真结果表明,随着失准角的增大,简化的UKF比EKF估计精度更高,是一种在进行捷联惯导系统大失准角条件下的初始对准时实用方法。     

惯性导航系统各种传递对准方法讨论

 本文按对准基本原理将惯性导航系统各种传递对准方法分为两大类,一类可称为计算参数匹配法,它包括速度匹配和位置匹配;另一类可称为测量参数匹配法,它包括加速度匹配、姿态匹配和角速度匹配。文中详细讨论了这两类方法的性质,指出:计算参数匹配法类似静基座自对准和空间率对准,在载体无机动动作时对准时间较长。测量参数匹配法对准时间短,但受载体挠性变形的影响大。     

NONLINEAR FILTERING ALGORITHM FOR INS INITIAL ALIGNMENT

The initial alignment error equation of an INS (Inertial Navigation System) with large initial azimuth error has been derived and nonlinear characteristics are included. When azimuth error is fairly small, the nonlinear equation can be reduced to a linear one. Extended Kalman filter, iterated filter and second order filter formulas are derived for the nonlinear state equation with linear measurement equation. Simulations results show that the accuracy of azimuth error estimation using extended Kalman filter is better than that of using standard Kalman filter while the iterated filter and second order filter can give even better estimation accuracy.