CHZ-Ⅱ海洋重力仪研制与实践

海洋重力仪是获取高精度高分辨率海洋重力场的重要仪器,主要应用于资源勘探、大地水准面精化、海洋科学研究和重力辅助惯性导航等领域。我国现有的海洋重力仪主要依靠国外进口,不仅价格高,而且在仪器的引进、维护等方面存在诸多的不便。在科技部首批重大科学仪器专项的支持下,基于CHZ海洋重力仪成功研制出具有完全自主知识产权的CHZ-Ⅱ弹簧式海洋重力仪。该新型重力仪采用金属零长弹簧作为测量元件,其独特的轴对称垂直悬挂结构可克服交叉耦合效应;高精度伺服控制技术及强阻尼的应用可克服载体扰动的影响,确保仪器在不同海况下保持测量精度;高精度恒温技术及温度补偿技术可消除环境温度波动对仪器测量精度的影响。本文介绍了该仪器的工作原理、系统构成、技术特点及测试结果。静态试验表明其月漂移优于3 mGal;码头系泊试验表明其动态精度达到0.2 mGal,能清晰反映海潮的重力变化特征;总航程超过5万海里船载试验表明其综合测量精度优于1 mGal。仪器在精度和稳定性上达到与国内外同类仪器并跑水平,可替代当前国外进口的海洋重力仪。

一种改进的双轴旋转惯导系统误差调制方案

旋转惯性导航系统通过让惯性测量单元(inertial measurement unit,IMU)周期性地绕一个或多个轴旋转来调制系统误差。合理的旋转方案应尽可能消除惯性器件引起的系统误差,同时在IMU时不应引入新的误差。提出了一种改进的双轴旋转惯性导航系统的综合误差调制方案,方案不仅可以调制惯性器件的常值误差,而且可以抑制由刻度系数误差、安装误差与IMU旋转运动耦合而引起的额外误差。与常见的16位置旋转方案相比,耦合误差被调制为零均值周期形式,且误差幅度减小一半,从而减小了系统的速度误差和位置误差。数学分析和仿真试验表明,在相同综合误差条件下,旋转方案将纬度误差由常见16位置旋转方案的0.3831n mile/72h降低到0.1910n mile/72h,经度误差从1.1071 n mile/72h降低到0.4627 n mile/72h。

基于IMU体对角线旋转的双轴旋转方案

旋转调制技术可以有效降低惯导系统的导航误差,但目前常规旋转惯导系统的机械结构无法更进一步提升误差调制效果。基于惯性测量单元(inertial measurement unit,IMU)体对角线安装结构,提出了一种改进的双轴旋转方案。方案选取IMU 3个正交惯性器件的体对角线为水平旋转轴,与该轴正交的旋转轴为垂向旋转轴。通过改变水平和垂向旋转轴的旋转速度、方向和次序实现双轴旋转。由于旋转轴与惯性器件均不同向,在旋转的任意时刻,3个方向的惯性器件误差均得到了调制。首先,建立了基于体对角线旋转方案的数学模型,在此基础上推导了坐标变换关系与误差方程,得到了误差传播特性,验证了改进方案的优势。最后,进行了系统综合误差的仿真校验。在相同误差条件下,系统位置误差由传统方案的0.4189海里/120小时减小到0.1207海里/120小时,验证了改进方案抑制误差的有效性。

基于位置观测信息的Davenport四元数DVL标定方法

多普勒计程仪(Doppler velocity log,DVL)能够实时为捷联惯性导航系统(strapdown inertial navigation system,SINS)提供外部速度辅助信息,准确稳定的DVL标定工作对提升SINS/DVL组合导航系统的性能具有重要意义。为有效解决此问题,提出了一种基于位置观测信息的Davenport四元数标定方法。在所提方法中,通过基于多普勒测速原理的位置观测推算标定刻度因子误差以减小速度量测噪声的不利影响,利用基于Davenport四元数方法的位置观测矢量方程解算标定安装角误差以增强旋转矩阵求解的稳定性。船载湖试结果表明,相比于现有方法,所提标定方法在简单和复杂的机动情况下均具有更高的准确度和更好的稳定性。

基于集成学习模型的光纤陀螺温度漂移补偿

为了减小光纤陀螺(FOG)的温度漂移误差以提高导航精度,从FOG温度误差机理出发,利用Bagging集成学习技术泛化能力强的优点,采用Python语言将分类回归树(CART)集成,建立了FOG温度漂移误差的CART-Bagging模型。最后,利用某型FOG温控试验的实测数据,使用此模型进行补偿实验;同时与单反向传播(BP)神经网络模型和CART模型的补偿效果进行对比分析。结果表明:相比于单BP神经网络模型和CART模型,使用CART-Bagging模型补偿后,FOG温度漂移误差减少了59%以上,具有更好的补偿效果。

捷联惯导系统改进回溯快速对准方法(英文)

快速性是捷联惯导系统初始对准的一项重要指标。回溯算法通过存储一段时间的陀螺仪和加速度计的数据,并反复加以利用的方式,有效缩短了对准的时间。为了进一步提高初始对准的快速性,设计了一种快速回溯对准方法(FBA)。优化对准方法被用于算法的粗对准阶段,为回溯罗经法精对准提供较为准确的初始姿态,进而提高罗经回路的收敛速度。分析了回溯算法的基本原理,设计了快速回溯对准算法的实施过程。实验结果表明,提出的算法能够降低回溯次数,大大减少对准所需的数据量,使得对准的快速性进一步提高。

一种基于ZigBee无线通信的PLC控制方法及应用

基于ZigBee无线通信技术,提出一种利用PLC进行远距离控制的方法,并将其应用到水位控制系统中,有效解决了远距离水位控制系统的通信和供电问题。通过无线发射器将水位传感器采集到的信号通过无线方式传输到PLC中,PLC根据设计的水位控制算法对输入的水位信号进行分析处理后输出控制信号,控制水泵的工作状态,实现自动供水;远距离水池的水位信号采集和传输装置采用太阳能供电,为解决有限成本下太阳能供电系统输出功率受限的困难,将系统中采集的水位信号由模拟量改为开关量;为直观、实时地显示泵组的工作状态,组态了基于WinCC的水位显示和控制程序。实际运行结果表明,系统工作稳定、可靠,实现了供水资源合理、有效的配置。

双轴旋转惯导旋转方式误差特性研究

在惯性导航系统定位精度优化问题的研究中,惯性导航系统在误差源作用下会产生误差。对于捷联惯导系统,常见误差源有陀螺和加速度计的常值飘移、随机游走,IMU的安装误差以及陀螺的刻度系数误差等。旋转调制可以抑制某些误差源对系统的影响,而调制效果主要由旋转方式决定。为研究双轴旋转惯导系统在不同旋转方式下的误差特性,推导了在不同旋转方案下的旋转矩阵表达式。分析了惯导系统在上述两种旋转方式以及在陀螺各常见误差源作用下的误差特性。考虑陀螺常见误差源,仿真了捷联惯导以及两种旋转方式下的双轴旋转惯导系统的位置误差模型。结果表明,在一定旋转方式下,双轴旋转惯导系统能够有效提高系统定位精度。

单轴旋转惯导系统误差特性研究

为研究单轴旋转惯导系统的误差特性,推导了旋转惯导误差方程,分析了陀螺典型器件误差对惯导系统误差特性的影响。为了研究不同旋转方式对陀螺器件误差的调制效果,设计了单轴单向连续旋转、单轴正反连续旋转以及单轴转停三种旋转方式,分析了各旋转方式对典型误差源的调制效果。综合考虑陀螺常见器件误差,选取典型误差量,基于Simulink建立了仿真模型,仿真了不同旋转方式下的惯导系统位置误差特性。结果表明,不同的旋转方式会产生不同的调制效果;同时,单轴正反旋转的惯导系统可以有效地对陀螺常见器件误差进行自补偿,提高定位精度。

一种捷联惯导阻尼超调误差抑制算法研究

针对捷联惯导系统在阻尼状态切换时产生超调的问题,提出一种基于"双模"解算的捷联惯导阻尼超调误差抑制算法。基于捷联惯导的力学编排,建立了系统水平回路的控制模型,分析了系统阻尼和无阻尼状态切换时超调误差产生机理。在此基础上,设计了系统阻尼和无阻尼并行的导航解算算法,在切换状态超调期内利用无阻尼导航输出校正阻尼导航输出,抑制状态切换超调误差。算法将捷联惯导系统IMU的输出同时接入两个解算回路。两个回路同时、独立进行导航参数的解算。系统工作在无阻尼状态时,惯导系统输出无阻尼回路的导航参数。在状态切换的超调期内,惯导系统仍输出无阻尼回路的导航参数。状态切换的超调期结束后,惯导系统输出阻尼回路的导航参数。仿真结果表明,该算法能够抑制惯导系统阻尼状态切换时产生的超调误差。同时,该算法使校正回路设计简洁,工作稳定可靠。

严格逆向过程的罗经回溯对准方法

针对逆向导航技术在实际导航中的应用,通过对逆向导航的迭代过程研究,提出了一种基于罗经法对准的严格正逆向迭代对准。所提方法在收敛速度和对准精度上具有一定优势,并从计算量的角度讨论了算法的实用性和可行性,在一定程度上兼顾了对准精度和快速性,对惯导设备的快速反应能力具有重要的现实意义。通过实测数据对所提算法的有效性进行了验证,同时使用不同数据段对准和不同初始姿态下的对准进一步展示了算法的一般性。

基于6类噪声项拟合模型的光纤陀螺噪声特性分析方法

针对传统的陀螺噪声特性分析方法出现拟合模型不准确的问题,提出一种基于6类噪声项的拟合模型及分段拟合方法。采样某型光纤陀螺数据,分析了导致拟合模型不准确的内在机理,指出在光纤陀螺随机噪声中存在低频正弦项噪声成分,该项噪声在传统的5类噪声拟合模型中通常被忽略。对于精度较高的光纤陀螺,这种忽略处理导致其拟合模型不合理、拟合系数结果不准确。通过对实测陀螺信号进行时域、频域分析,确定正弦项噪声的频率,将正弦项噪声纳入拟合模型中,提出一种包含6类噪声项的拟合模型,同时为减小正弦项噪声、量化噪声项、零偏不稳定项、速率斜坡项等因相关时间相近而带来的耦合误差,提出一种分段拟合方法。针对某型光纤陀螺的实测数据的Allan方差,基于6类噪声项的拟合模型,采用文中所提方法进行噪声特性分析。结果表明:六类噪声项的拟合模型的拟合误差很小,拟合系数准确、可信。

粒子群算法优化的捷联罗经初始对准方法

初始对准是惯导系统的关键技术,罗经法对准是实现捷联惯导系统初始对准的重要手段。罗经对准回路的参数选择直接影响对准结果的好坏。对于不同的捷联惯导系统,罗经回路的最优参数也是不同的。传统的方法是根据经验以及大量的反复试验确定罗经对准参数,不能保证对准参数为最优。针对此问题,提出以水平罗经对准回路阻尼振荡周期T_(d1)和航向罗经对准回路阻尼振荡周期T_(d2)为寻优目标,用粒子群算法对参数(T_(d1),T_(d2))进行寻优的方法,以确定出满足条件的最优对准参数,从而提高捷联罗经初始对准的性能。实验结果表明:粒子群算法能够快速、准确地搜索出罗经对准回路的最优参数,提高捷联罗经对准的性能。将粒子群算法应用到捷联罗经初始对准中是有效的。

单轴旋转惯导系统“航向耦合效应”分析与补偿

从单轴旋转惯导系统的误差方程出发,分析载体角运动对系统的影响,从改变IMU旋转角速率的角度补偿系统的"航向耦合效应"。针对绕载体系Z轴正反旋转的单轴旋转系统,载体航向运动与IMU的旋转运动耦合改变了从旋转坐标系到导航坐标系的坐标变换矩阵的形式,从而影响系统误差调制效果,导致系统的"航向耦合效应"。为保证该坐标变换矩阵的周期性,考虑改变IMU的旋转角速率,使之绕导航系而非载体系匀速旋转,隔离载体航向运动与IMU旋转运动的耦合,补偿航向运动对系统的影响。最后,利用海上试验实测的姿态和航向数据进行了单轴旋转惯导系统的误差仿真。结果表明,采取"航向耦合效应"补偿方案时,无姿态运动条件下系统位置误差减小一半;在实际姿态运动条件下,系统误差减小三分之一。

水下PNT体系信息架构及关键问题

卫星导航系统固有的弱点与脆弱性制约了其水下应用,因此针对水下用户的定位导航授时(PNT)信息需求,迫切需要建设可提供全时全域、实用有效、安全可靠的PNT信息服务的水下PNT体系。针对水下PNT体系的顶层设计问题,重点探讨了PNT体系架构的核心信息架构设计及相关关键问题。系统分析了水下PNT体系建设的特殊性以及水下用户对于水下PNT服务的需求。在水下PNT体系构建原则的基础上,重点介绍了感知层、预处理参量层、本地时空参数层、环境信息层、多源信息融合层、系统应用服务层、体系服务管理层等七层水下PNT信息体系架构。总结了水下PNT体系构建时所涉及的关键科学问题和技术问题,并分析了后续水下PNT体系的主要研究方向。

基于微分器与RBF神经网络补偿的PID控制

在实际工业控制环境下,控制系统存在不确定项及非线性问题,传统PID控制方法的环境适应性和抗干扰能力有限,控制精度和快速性等指标难以满足日益增长的控制需求。针对这一问题,提出一种基于跟踪微分器与自适应RBF神经网络补偿的PID控制算法。上述方法采用RBF神经网络逼近系统不确定非线性函数;并通过非线性跟踪微分器实现位置信号滤波与速度信号求解;最后,采用PID控制技术核心架构设计了自适应非线性控制器。为了验证算法的有效性,针对倒立摆系统典型被控对象进行了仿真研究。仿真结果表明,改进方法能有效实现倒立摆系统的快速跟踪,相对于传统控制方法,在精度、快速性及鲁棒性方面都具有一定优势。

复合式惯导系统

与平台式惯导系统相比,捷联式惯导系统具有体积小,成本低,启动时间快及可靠性高等优点。但其表现受到载体角运动的影响。结合捷联式惯导系统和平台式惯导系统的优点,该文研究了一种复合式惯导系统。首先,详细描述了该系统的原理;其次,推导出该系统的误差方程。从理论上分析了该系统的性能不会受到载体角运动的影响。仿真实验结果验证了该方法的有效性。

载体姿态角与SINS位置误差的关系研究

为了研究载体姿态角对捷联惯导系统位置误差的影响,建立了静基座捷联式惯导系统的力学编排及误差方程,并通过仿真实验研究了载体在不同姿态角条件下捷联式惯导系统的经度误差随时间的变化规律。仿真实验结果表明:载体姿态角对捷联式惯导系统的经度积累误差影响较大,在[0°,5°]范围内,载体航向角对经度误差漂移的影响最大,载体横滚角次之,载体俯仰角最小。

基于自抗扰控制器的重力稳定平台控制系统研究

重力稳定平台系统是一类难以获得精确模型的复杂非线性不确定的运动系统,由于存在机械谐振、力矩耦合负载变化及电气参数波动等因素的影响,并且稳定平台系统要求具有响应速度快,抗干扰能力强,稳态精度高等优良特性。但这些性能指标之间是有矛盾的。针对这一问题,设计了基于重力稳定平台控制系统的自抗扰控制器,并进行了Simulink仿真。仿真结果表明,该系统具有很好的响应特性、自适应性和速度快,具有很高的稳态精度,而且系统对参数变化不敏感,鲁棒性和抗干扰性都很强。

优化BP神经网络的光纤陀螺温度漂移建模与补偿

光纤陀螺(FOG)温度漂移误差是影响其输出精度的主要误差源之一。针对基于传统BP神经网络FOG温度误差补偿方案适用性较差的问题,提出了优化预测数据的BP神经网络补偿算法,利用最优线性平滑技术以及滑动平均技术对神经网络待补偿数据进行预处理,可以有效减小FOG输出白噪声对温度漂移网络模型补偿精度的干扰,优化神经网络模型的补偿效果。使用FOG温度漂移实测数据对所提出的优化算法进行验证,结果表明利用本文提出的两种建模及补偿方案进行补偿后的FOG温度漂移数据标准差相比传统BP神经网络补偿方法减少50%以上。