Application of Genetic Algorithm in Estimation of Gyro Drift Error Model

Extended Kalman Filter(EKF)algorithm is widely used in parameter estimation for nonlinear systems.The estimation precision is sensitively dependent on EKF’s initial state covariance matrix and state noise matrix.The grid optimization method is always used to find proper initial matrix for off-line estimation.However,the grid method has the draw back being time consuming hence,coarse grid followed by a fine grid method is adopted.To further improve efficiency without the loss of estimation accuracy,we propose a genetic algorithm for the coarse grid optimization in this paper.It is recognized that the crossover rate and mutation rate are the main influencing factors for the performance of the genetic algorithm,so sensitivity experiments for these two factors are carried out and a set of genetic algorithm parameters with good adaptability were selected by testing with several gyros’experimental data.Experimental results show that the proposed algorithm has higher efficiency and better estimation accuracy than the traversing grid algorithm.

捷联系统陀螺静态漂移参数标定

本文研究了捷联惯性组件中陀螺静态漂移参数的标定问题。首先对陀螺静态漂移误差进行了建模 ,并在此基础上研究了陀螺的标度因数、安装误差系数及静态漂移系数的标定方法 ,文中给出了具体的实验方法和数据处理方法。理论分析表明本文所述方法能够有效地分离出捷联陀螺各项静态漂移参数。

光纤陀螺随机漂移ARMA模型研究

从理论上证明了由多个ARMA过程组成的平稳随机过程,可以由一个等效ARMA模型描述,并推导该模型的数学表达式。提出了一种新的平稳随机过程建模的有效方法,并应用于光纤陀螺随机漂移建模。采用功率谱密度分析光纤陀螺随机漂移组成,从而确定随机漂移的ARMA模型的形式和阶数。通过对实际光纤陀螺数据分析和建模,利用所得随机漂移模型对陀螺输出数据补偿,检验模型的适用性。结果表明该建模方法正确可行,采用该方法建立的光纤随机漂移模型具有很好的适用性,可以有效抑制光纤陀螺随机漂移。

光纤陀螺随机漂移模型

随机漂移是光纤陀螺的主要误差,建立数学模型在输出中补偿是抑制该项误差、提高光纤陀螺精度的有效方法.光纤陀螺静态输出为随机过程,对该随机过程的平稳性和正态性进行分析,拟合趋势项、周期项并补偿,使其成为平稳随机序列.采用时间序列分析法建立光纤陀螺随机漂移模型,根据随机漂移自相关和偏相关系数的特性辨识模型的类型和阶数,利用最小二乘方法估计模型参数,得到光纤陀螺随机漂移模型为AR(2).对陀螺输出数据补偿,检验模型的适用性.结果表明,该模型具有很好的适用性,能够有效抑制随机漂移,提高光纤陀螺精度,可以作为惯导系统卡尔曼滤波器状态变量的数学模型.

神经网络在陀螺漂移误差模型辨识中的应用

神经网络具有很强的自学习、自适应能力及非线性变换特性，为模型的辨识提供了一条十分有效的途径。本文基于反向传播（Back-Propagation）网络的研究，将神经网络应用于陀螺漂移误差模型辨识，通过陀螺的实际测试数据对神经网络的加权进行训练，得到了较为满意的结果。

静电陀螺监控器中静电陀螺仪的漂移误差模型

本文推导了静电陀螺仪转子动量矩的运动方程,根据此方程并应用向量场理论,将造成静电陀螺漂移的外部干扰力矩划分为守恒力矩和非守恒力矩两部分。按照进动规律,最终得到静电陀螺监控器中陀螺仪漂移误差模型的全量形式。

基于混合参数优化的LSSVM与时间序列预测

分析了典型参数优化算法的局限,对LSSVM目标函数含二次损失函数、样本特征空间分布形状不规则情况,提出了混合参数优化算法,用待优化参数重构LSSVM目标函数,通过自适应遗传算法、交叉验证来优化目标函数、选择最优的核和其它参数,依此建立了陀螺漂移误差序列预测模型。实验结果表明,该预测模型有较高的训练、泛化精度;可为陀螺仪动态补偿、可靠性辅助决策提供可靠依据。

基于RBF的金属壳谐振陀螺温度误差补偿方法

针对金属壳谐振陀螺由于温度变化导致陀螺精度降低的问题,提出一种基于RBF神经网络的金属壳谐振陀螺温度误差补偿方法。在-4～60℃温度范围内,分别建立金属壳谐振陀螺的温度误差一阶多项式模型、二阶多项式模型和RBF神经网络模型,基于三种温度误差模型对陀螺输出进行温度误差补偿。实验数据表明,基于RBF神经网络模型的补偿效果优于基于一阶多项式和二阶多项式模型的补偿效果,补偿后漂移标准差减少了66.31%,可大幅度降低温度变化对金属壳谐振陀螺精度的影响,在工程实际中有一定参考意义。

陀螺漂移随机模型试验研究

初步总结了研制的 YT-1型液浮速率积分陀螺进行的漂移随机模型试验,为卫星的姿控系统提供实时控制的随机数学模型。

某型导弹平台漂移系数分离测试方案分析

针对某型弹道导弹半姿态平台提出了一种分离陀螺漂移系数的测试方案——九位置翻转分离测试。给出了陀螺漂移误差模型,根据误差模型对平台上3个陀螺处于不同位置时输出轴干扰力矩进行了详细的分析,并建立了力矩平衡方程组。通过列解力矩平衡方程组分离出漂移误差模型中的各项漂移误差系数。该测试方案已成功地应用于某型弹道导弹的平台单元测试。

三浮陀螺磁悬浮干扰力矩误差建模

三浮陀螺仪是三浮平台惯导系统中的核心器件,其性能在很大程度上决定了系统所能达到的最高指标。作为三浮陀螺的关键技术,磁悬浮支承在实现浮子精确定中的同时也引入了磁悬浮干扰力矩。按照误差来源和作用机理,将磁悬浮干扰力矩的影响要素分为力和力臂两方面。对照陀螺漂移模型对无法补偿的磁悬浮干扰力矩进行了建模,并综合温度和过载对误差模型中各项误差的影响,建立了新的三浮陀螺误差模型。磁悬浮干扰力矩会产生陀螺零次项和一次项漂移,通过六位置法可以将磁悬浮干扰力矩从陀螺漂移模型中分离出来。根据磁悬浮干扰力矩和磁悬浮平均加力可以估算出干扰力矩等效的力臂,该值可用于对仪表的机加装配过程的检查和仪表的设计改进,提高仪表的使用精度。

陀螺零偏二次模型参数的系统级辨识算法

以单轴旋转光学捷联惯性导航系统为原型,假设水平陀螺常值漂移的影响得以完全调制,方位陀螺漂移为随时间变化的二次模型,在水平阻尼工作模式下推导了系统位置误差与方位陀螺漂移之间严格的数学关系。分别设置了方位陀螺漂移仅有常值项、一次项、二次项和全系数误差的误差模型,利用递推最小二乘算法成功辨识出设定的二次模型中各个参数值。仿真结果表明,常值项首先被辨识出来,估计时间约为14 h,估计误差为6.54e-6(°)/h;一次项系数估计时间约为30 h,估计误差为2.73e-8(°)/h;二次项系数估计时间约为42 h,估计误差为1.51e-9(°)/h;全系数估计需要45 h,估计误差为7.28e-6(°)/h。辨识结果验证了该算法的正确性。实际系统中,可适当增加总的辨识估计时间,以达到更高精度的辨识结果。

基于光纤陀螺温度漂移误差补偿方法研究

惯性导航系统中光纤陀螺的漂移受温度变化影响显著,导致其在导航系统中的应用受到各种制约。该文提出了一种软件上的温度补偿法,建立基于光纤陀螺多参量联合多项式温度补偿模型,并设计相应的试验方法对陀螺仪的漂移进行了温度补偿。试验证明,提出的温度模型准确有效,可补偿因温度变化引起的光纤陀螺仪的漂移影响,达到提高系统的导航精度及温度适应性的目的。

晶振误差对长航时高精度捷联惯性导航系统的影响

针对长航时高精度捷联惯性导航系统中时钟误差对系统导航精度影响问题,从惯性导航系统导航解算算法出发,研究了时钟晶振误差引起系统误差的机理。建立了时钟晶振误差传播特性的数学模型,确定了时钟晶振误差与系统误差的量化关系。对提出的数学模型进行了数字仿真和半实物仿真,实验结果表明,所给出的数学模型是正确的。研究结果对高精度系统设计具有重要的指导意义。

光纤陀螺温度误差自适应神经模糊补偿方法

依据Shupe热致非互易性理论,研究光纤陀螺温度漂移产生机理,设计了-15℃～50℃温度范围内实验。将自适应神经模糊推理系统和分段建模思想相结合,以实测数据构建训练样本,建立光纤陀螺温度误差自适应神经模糊补偿模型。该模型解决了传统建模方法中模型适配性较差的问题,并有助于缩短陀螺进入稳态的时间。数据计算表明,用所建立的模型进行误差补偿后,温度漂移标准差降低了75.55%,补偿效果明显。

基于AR模型光纤陀螺温度建模方法研究

针对光纤陀螺随机误差信号特点,在分析其一般时间序列模型的基础上,将AR建模方法运用于随机误差信号的建模,得到陀螺随温度变化的真实趋势,然后利用数学方法建立陀螺的动态温度误差模型,对陀螺的输出进行实时补偿.经过仿真分析表明,通过以上方法的处理后,陀螺在-20℃～50℃全温范围内的零偏极差不超过0.2(°)/h,大幅度提高了陀螺的精度性能.

惯组中光纤陀螺温度漂移的二维插值建模研究

光纤陀螺对温度较为敏感,输出受温度及温度变化率影响严重,在实际工作中需要对温度漂移误差进行建模补偿。传统多项式拟合方法如最小二乘法,无法很好地满足精度要求。因此,首先对光纤陀螺工作原理与温度漂移误差产生原理进行分析,得出光纤陀螺温度漂移误差特性。利用传统多项式模型对不同温度下启动的光纤陀螺进行建模补偿,得到补偿后的精度并不理想。利用新的二维插值模型对上述试验重新进行建模补偿,结果表明二维插值模型明显优于多项式模型,光纤陀螺的零偏稳定性由补偿前的0.0153(°)/h提高到0.0051(°)/h,有利于工程上应用。