基于遗传算法的加速度计免转台标定方法

针对现有的加速度计标定方法依赖于昂贵的仪器设备,导致标定成本高,提出一种低成本、操作简单的加速度计免转台标定方法。该方法通过对原始数据进行预处理,将标定问题转化为优化问题,采用遗传算法进行最优化求解得到补偿参数。通过对比试验得到:两种方法的标定相对误差在0.5%(标度因素)、3%(零偏);两种方法标定后通过加计姿态角提取的水平角误差在0.2°左右。结果表明,加速度计通过该方法经过补偿后,能够得到与传统转台标定方法相同数量级的测量精度,该方法可以有效替代传统标定方法,简化标定步骤,降低标定成本,具有重要的理论及使用价值。

一种回溯算法结合数据时序重构融合滤波的初始对准方法

为了在提高鱼雷初始对准精度的同时保证较短的对准时间,文中在采用回溯算法进行初始对准的基础上,通过对存储数据的调用及线下处理,提出一种数据时序重构融合滤波算法,通过对存储数据进行再次调用、整体辨识、特征量提取和时序重构,构建多级滤波器,与传统“正向—逆向—正向”滤波回溯算法比较,实现了一定时间内滤波估计及对准精度的进一步提高。实航数据的仿真对比试验证明了该方法在精度及时间上的有效性。

一种无主惯导参数注入的姿态角在线修正算法

现役轻型鱼雷敏感元件多采用框架式陀螺,而从框架式陀螺到捷联惯性技术的更新换代,给在役鱼雷发射平台武器发控系统接口带来一系列问题。基于此,研究了一种姿态在线修正算法,该算法射前无需发射平台注入导航参数信息,射后根据加速度计提取姿态角,于鱼雷定常运动段对航姿误差进行在线修正,以达到稳定控制的目的,并能够保持原有发射平台武器发控系统接口不变。仿真结果表明,该算法极大地缩短了鱼雷在发射载体平台上的准备时间,保证了轻型鱼雷在航行过程中的姿态稳定控制要求。

基于主惯导参数特性的传递对准调平方法

初始对准时间作为一项重要指标,直接关系到鱼雷在战场上的快速准备性能。传统对准算法及调平判据由于其内部参数一般固定不变,一方面使得对准时间过长,另一方面针对不同对准工况的适应性较差。文中提出一种基于主惯导速度注入参数和水平姿态角晃动参数特性的对准调平方法,采用BP神经网络对该特性进行辨识,实时自适应对内部特定参数进行在线更新,在保证对准精度的同时,以达到较快的滤波器收敛速度和不同工况下的及时调平判定。对比试验结果表明,该方法能够有效地加快失谐角收敛速度,且根据不同工况自适应设计调平判据,可达到缩短初始对准时间的目的。

基于最优解析的陀螺现场免转台标校方法

作为载体姿态测量的重要惯性器件,陀螺在使用过程中由于长时间运输及存放等因素会产生误差漂移,造成对运动参数测量精度的降低,由此带来陀螺器件在使用前误差再标校的需求。根据现场无高精度转台设备支持的工作条件及中等精度陀螺指标需求,提出一种基于最优解析的陀螺现场标校方法。通过建立陀螺输出与地球自转角速率及加速度计输出间的映射关系式,将标校问题转换为最优解析问题;同时采用改进遗传算法,达到现场简易操作、不依赖转台等辅助设备、缩短标校时间、提高标校精度的目的。开展数学及半实物仿真实验,验证了所提方法的有效性,结果显示该方法能够有效地获得满足中等精度陀螺的标校结果,具有现场实用价值。

基于CAM矩阵的水下机器人容错控制方法

针对水下机器人推进器出现故障后控制效果变差,无法完成指定任务,甚至可能造成机器人的丢失等问题,文中提出一种基于控制分配机(CAM)矩阵的水下机器人容错控制方法。利用CAM矩阵重构推力分配确保机器人航行稳定,同时使用序列二次规划方法寻找最大合力推力分配策略实现效率最大。通过仿真对所提方法进行有效性验证,结果表明,该容错控制方法能够处理推进器部分或完全失效故障并使机器人保持一定的性能稳定航行。

一种水下用改进互补滤波结合Kalman滤波联合修正算法

针对惯导系统器件自身及初始姿态阵的残留误差在导航定位解算过程中,会随着时间推移而产生累积效应,对导航定位精度产生严重影响,提出一种水下用改进互补滤波结合Kalman滤波联合修正算法。该算法结合了实际水下机动特性,采用平滑滤波及IMU输出模值联合对机动状态进行判定,采用基于PID的改进互补滤波,结合Kalman滤波在线修正算法,在定常运动段对误差进行估计修正。该算法适用于实际水下工作环境、动态响应速度快、稳态误差小,提高了水下导航定位精度。相应仿真实验验证了该算法的正确性及有效性。