简介:在双轴旋转式SINS中,惯性元件常值漂移误差对系统的影响可以得到调制,但安装误差和标度因数误差对系统的影响无法得到调制,同时这些误差会与旋转角速率耦合,引起速度锯齿波等误差从而降低了系统的各项性能指标。为了减少这种影响,分析了光学陀螺双轴旋转式SINS误差传播特性,利用奇异值分解法对系统的可观测程度进行了分析,经分析,与转动轴相关的安装误差和标度因数误差的可观测度较好,据此设计了系统的自主标定方案及滤波算法,进行了数字仿真和半实物仿真验证试验。试验结果表明,利用设计的自主标定方案,在1h内能估计出转轴上两个陀螺的标度因数误差及与转轴相关的四个安装误差,估计精度能达到95%以上。导航试验验证表明,利用自主标定的参数,相对于传统标定方法,使系统定位精度提高了20%。
简介:为了实际实现具有良好跟踪精度和抗干扰能力的惯性平台稳定回路,建立了平台伺服电机的离散时间模型,设计了由单片机和高速DSP组成的数字控制系统,与惯性平台组成了基于采样数据的平台稳定控制回路,研究了离散变结构控制趋近律的选取方法,采用改进趋近律设计了离散变结构控制律,提出了一种数字式平台稳定回路的离散变结构控制方法,通过实物实验得出了平台伺服电机转轴摩擦力矩模型系数的估计值,并将其引入到控制系统中。仿真实验结果表明,该回路系统对于摩擦力矩和系统参数不确定性具有一定的抗干扰性能,对于阶跃干扰力矩输入具有良好的动态特性,且静态力矩刚度提高到1.2×10^4N·m/rad,系统对于斜坡和加速度输入信号实现了平稳跟踪,跟踪误差最大值分别为0.0056rad和0.0597rad。
简介:提出了一种基于期望模式修正(EMA)的改进交互式多模型(IMM)算法。该算法主要解决自主水下航行器(AUV)复杂工作环境下量测噪声统计特性未知或易发生变化时的状态估计问题,其核心思想是将期望模式修正机制和交互式多模型滤波算法相结合,利用状态估计过程中的获取的模型概率进行决策,得到更加接近与系统真实模式的期望模型集合,再通过期望模型集合滤波结果对固定模型集合滤波结果进行修正。与传统的交互式多模型算法相比,提出的基于期望模式修正的交互式多模型算法可以捕捉到系统模式更细微的变化。仿真结果表明,该算法可以大幅提高AUV组合导航系统的估计精度和稳定性。
简介:为实现多枚导弹协同攻击机动目标,基于具有推力可控能力的导弹,提出了一种带落角约束的多导弹分布式协同制导律。将制导律的设计分离为视线方向和视线法向上两个部分:视线方向上基于多智能体协同控制理论和超螺旋控制算法,设计制导律控制导弹剩余时间在有限时间内趋于一致;视线法向上运用零化视线角速率思想和有限时间滑模控制理论,设计制导律控制导弹击中目标的同时满足落角约束。并针对两部分制导律中存在的目标机动信息,分别设计非齐次干扰观测器进行估计。仿真结果表明,提出的制导律能够有效完成协同攻击任务,脱靶量和落角误差分别控制在0.13m和0.02°以内,并且有效抑制了抖振现象,有利于提高导弹自动驾驶仪的跟踪精度。
简介:基于氢气的旋转爆轰发动机研究较多,而碳氢燃料与空气混合较为困难,导致基于乙烯的旋转爆轰发动机燃烧技术难度很高.使用宽视野范围的可视化燃烧室观察旋转爆轰波的研究在国内尚未开展.在同一燃烧室内进一步开展了乙烯或氢气的吸气式旋转爆轰实验,来流总温为283~284K,燃烧室壁面有140°石英玻璃观察窗,便于观察旋转爆轰波运动过程.空筒燃烧室爆轰环腔外径为100mm,轴向长度为151mm.燃料通过150个直径0.8mm圆柱孔进入燃烧室,空气通过喉部1mm宽的收敛扩张环缝流入环腔.高速摄影和低高频压力传感器均验证了旋转爆轰波的存在和速度值.以氢气为燃料的旋转爆轰波速度最高可达理论值的101%,爆轰波增压效应可达40%左右,乙烯旋转爆轰波速度可达理论值的89%.旋转爆轰波结构容易发生变化,不规则.氢气旋转爆轰的维持对燃烧室的结构要求比碳氢燃料要低,比乙烯旋转爆轰波更加稳定.
简介:目前国际上的激光陀螺单轴旋转式惯导系统中,普遍采用一种四位置转停的惯性测量组合转动方案。通过对这种四位置转停方案的误差分析,指出它并不能够完全抵消掉转轴垂直平面内的所有陀螺常值漂移误差,并且载体航向变化会降低误差抵消的程度。基于此,在这种四位置转停方案基础上,首先提出了一种改进的四位置转停方案,可以抵消掉转轴垂直平面内的所有陀螺常值漂移误差,然后进一步提出了一种动态调整停止时间的四位置转停方案,使转轴垂直平面内的常值漂移误差的抵消程度不受载体航向变化的影响。分析表明,文中提出的这些改进措施和方法能够提高系统精度,而不会降低系统的可靠性,并且使用简单易行,可以应用于实际的单轴旋转式惯导系统中。
简介:双通道旋转变压器在定点汇编层实现轴角解调时,传统方法运算量大、占用存储空间多。文中根据粗(精)测角所对应的正余弦值大小及其符号,依据反正切函数的性质将求角的定义域从[-∞,+∞]转化到[0,1],设计了在[0,1]区间上基于切比雪夫多项式快速逼近arctan(x)的低阶分段多项式,用来解决其解调问题;提出了一种通过粗测角,在其附近寻找最佳粗精组合角值的轴角组合及纠错方法;最后在桌型号导引头系统的内场试验中进行了测试。试验结果表明,应用本文方法比调用反正切函数法的计算时间减少了50%,比应用查表法的计算精度提高了100倍;该方法具有较好的解码速度和精度,能够用于某些既需要综合考虑功能、体积、重量等要求,又需要快速在定点汇编层实现反正切求角解调的导航系统。
简介:对于具有一定机动能力的弹道式再入目标跟踪问题,稳定性好、鲁棒性强、收敛精度高的估计方法是保证跟踪精度的关键。针对再入运动模型和测量体制的强非线性以及目标机动引起的滤波精度下降问题,提出一种将强跟踪滤波(STF)和基于三阶球面-向径容积规则的容积卡尔曼滤波(CKF)相结合的强跟踪-容积卡尔曼滤波(STCKF)。通过将强跟踪算法中的自适应渐消因子引入到滤波时间更新和测量更新方程中,在线实时调整滤波增益矩阵,能有效避免模型失准造成的滤波性能下降,使该算法兼具CKF滤波精度高和STF鲁棒性强的优点。通过数学仿真表明,改进后的STCKF可以实现对具有机动的弹道式再入目标的高精度跟踪,相对于CKF精度提高50%,并且具有更强的鲁棒性和自适应能力。