无陀螺惯性测量组合研究现状概述

无陀螺惯性测量技术是利用加速度计代替传统的陀螺,构成无陀螺惯性测量组合实现制导的。结合国内外的研究成果,对NGIMU的研究状况进行了总结。分析讨论了多种加速度计配置方案,评述了相应模型的优缺点。最后对未来的研究趋势进行了展望。

基于DSP的炮弹无陀螺惯性测量单元应用系统设计

简述了无陀螺惯性测量原理,据此设计了面向炮弹导航的无陀螺惯性测量应用系统.该系统采用十二加速度传感器配置方案,核心算法由数字信号处理器完成.着重考虑了精度、速度等问题并在硬件和软件设计上提出了改进办法;试验表明这些方法能有效的提升系统性能,使系统满足工程应用的要求.

无陀螺惯性测量组合动态补偿及动态解耦方法

基于提出的一种无陀螺惯性测量组合(NGIMU)九加速度计配置方案,采用零极点配置的方法设计动态补偿器对加速度计进行动态补偿.基于动态耦合定义,提出了应用不变性动态解耦方法对NGIMU动态解耦.该方法不在各加速度计输出信号的正向通道上增加新的环节,而仅在各输出通道之间设置较简单的环节,用较低阶的解耦模型,抵消各维间耦合.进行了系统三个方向角速度的仿真验证,仿真结果表明,系统经动态解耦后导航误差迅速收敛,可以控制在0.02rad/s内.

无陀螺惯性测量技术研究现状及理论概述

结合国外的研究成果 ,对无陀螺惯性测量单元技术的研究现状进行了总结 ,介绍了三种无陀螺惯性测量单元 ( NGIMU)加速度计配置方案 ,评述了相应数学模型本身存在的问题 ,最后对该技术的未来研究方向进行了展望 .

基于某种无陀螺惯性测量单元的安装误差补偿

加速度计的安装误差对无陀螺惯性测量单元的精度影响十分显著。分析了一种典型的九加速度计配置方案,针对其构型特点,讨论了加速度计的安装方向和位置误差,给出了标定方法和误差计算公式,采用总体最小二乘法求解其中的超定方程,并设计了补偿方案。仿真试验结果表明该补偿方案将角速度解算误差的均值和方差均减小2个数量级,消除89.5%的东向导航误差。

无陀螺惯性测量组合机械结构的动态响应分析

弹丸发射的高过载可能导致无陀螺惯性测量组合的机械结构发生变形,引发测量组合内传感器的安装位置误差,从而引发惯性测量组合测试精度的降低或传感器物理结构的损坏。针对无陀螺惯性测量组合对传感器的位置误差非常敏感的问题,利用有限元分析软件ANSYS对某弹载无陀螺惯性测量组合的机械结构进行了弹丸发射瞬间的瞬态动力学分析。根据计算结果,对该机械结构设计方案进行了校核,并对提高机械结构的动态特性提出了建议,为以后的设计和优化奠定了基础。

无陀螺惯性测量单元设计及仿真分析

在简述无陀螺惯性测量单元(GF-IMU)测量角速度的一般原理的基础上,提出了一种九加速度计的配置方案及其角速度解算方法。该算法利用加速度计输出的测量信息直接求得所测量的角速度的绝对值,没有积分运算引入的迭代误差,在一定程度上提高了载体角速度的解算精度。针对该九加速度计配置方案在解算载体角速度时,存在需要开方及符号误判等不足,提出一种解算角速度的微分算法,彻底消除解算过程中开方及符号判断带来的误差,提高了系统精度和实时性。仿真分析证明了方案的可行性和算法的有效性。

基于SOPC技术的无陀螺测量系统

根据无陀螺惯性测量原理,提出了一种基于可编程片上系统(SOPC)技术的无陀螺弹载惯性测量系统的硬件解决方案,该系统采用十二加速度传感器配置方案,选用Altera高性能可编程逻辑阵列(FPGA)芯片,利用SOPC技术结合VHDL硬件描述语言,在芯片内部设计了专用的数据处理硬件系统,核心算法由高性能32位嵌入式Nios Ⅱ处理器完成。试验表明这些方法能有效地提升系统性能,使系统具有高可靠性、微小型化、降低功耗等优点,是一种比较理想的无陀螺弹载惯性导航测量系统的硬件解决方案。

基于纯加速度计的弹载GFIMU配置方案研究

为提高火炮弹丸远程精确打击所需姿态测量精度,考虑低成本小型化高过载需求,研究了基于纯加速度计的弹载无陀螺惯性测量单元(GFIMU)方案。针对加速度计偏心产生臂杆效应的机理,分析并选择基于9通道加速度计与12通道加速度计的GFIMU方案;以输出误差为优化目标,利用有约束多目标粒子群算法分别对9/12通道加速度计GFIMU位置配置进行寻优,随后建立了角加速度与角速度二次项的非线性状态空间方程,修正过程方程与量测方程的噪声相关性,设计了噪声相关条件下的角速度扩展卡尔曼滤波(EKF)估计方法。通过建立外弹道模型并加入典型的MEMS加速度传感器噪声进行仿真求解,结果显示建立的GFIMU理论上是有效的,能达到弹丸短时航姿解算所需精度需求。

一种新型末敏子弹姿态测量单元设计与仿真

为了获取末敏子弹稳态扫描阶段的飞行姿态,根据无陀螺惯性测量单元(GF-IMU)测量原理,提出了一种十加速度计配置方案以及姿态解算算法。通过弹体运动模型,对所设计的测量单元运用MATLAB进行了仿真分析。仿真结果表明:在30 s内,质心线加速度可忽略不计,角速度随着时间增加,误差逐渐增加,但增加程度较小。由于末敏子弹稳态扫描时间只有十几秒,因此该测量单元能较为准确获取末敏子弹稳态扫描过程的姿态数据。

十二加速度计阵列解耦算法研究

在无陀螺惯性测量组合中,加速度计敏感轴偏差使得加速度计能敏感到垂直于敏感轴方向上的加速度,由此产生的耦合效应是导致加速度计输出误差增大的重要因素.针对敏感轴偏差产生的耦合效应提出了相应的解耦算法,并制作了十二加速度计惯性测量组合模型及高精度同步数据采集实验系统.在三轴转台上进行的仿真实验结果表明了解耦算法的有效性.经过解耦,加速度计输出精度达到选用加速度计的分辨率级精度-1-0 3g,比未解耦的输出提高了2个数量级,从源头上降低了无陀螺惯性测量组合的误差.

GF-IMU角速度解算方法的研究

根据无陀螺惯性测量单元(GF-IMU)测量角速度的一般工作原理,提出了一种九加速度计的配置方案及其角速度解算方法,该算法利用加速度计输出的测量信息直接求得所测量的角速度的绝对值,没有积分运算引入的迭代误差,一定程度上提高了载体角速度的解算精度;为了避免角速度解算过程中的开方运算及符号误判,研究了一种解算角速度的代数算法,该算法降低了系统的计算量、提高了系统精度和实时性。

九加速度计NGMIMU实用设计方案

无陀螺微惯性测量单元(NGMIMU)的九加速度计配置方案是该系统所有方案中运算量最小、最适合实时运算的。该方案要求若干加速度计安放在同一点上,但加速度计本身有体积,而且相对于实用载体而言其体积是巨大的,故导致巨大的系统误差。本文根据NGMIMU算法和加速度计特性提出一种全新的实用算法。该算法在要求加速度计安装满足一定条件的基础上,将多个加速度计进行分组计算,在没有增加任何计算量的情况下,从原理上消除了由于加速度计体积带来的误差。九加速度计NGMIMU实验结果显示,应用该算法测量误差小于8%,证明了该算法的正确性。

基于自适应卡尔曼滤波的NGMIMU/GPS组合导航设计

由于加速度计输出动态噪声的存在,无陀螺微惯性测量单元(NGM IMU)导航误差随时间迅速累积.基于NGM IMU九加速度计配置方案,利用自适应卡尔曼滤波方法进行NGM IMU/GPS组合导航系统设计.滤波算法对滤波预测残差的大小进行判断,利用极大后验估计器推算出动态噪声和观测噪声的统计特性,克服了系统噪声统计特性不易确定的实际问题,使滤波器成为最优.同时进行了系统位移和角速度仿真,结果验证了自适应卡尔曼滤波方法的可行性.

GFMIMU/GPS组合导航系统信息融合技术研究

GFMIMU/GPS(Gyroscope Free Micro Inertial Measurement Unit/Global Positioning System)组合导航系统具有抗高g值冲击、低成本、长寿命、较高精度等优点,在低成本精确制导武器和微小型无人机具有广阔的应用前景。针对工程应用中信息融合的精度和实时性两方面的要求,运用基于模型误差预测的扩展卡尔曼滤波MEP-EKF(Extended Kalman Filter base on Model Error Predictive)方法,将MEMS(Micro Electromechanical Systems)加速度计的误差作为模型误差来考虑,对GFMIMU/GPS组合导航系统进行建模仿真,将其与EKF和UKF(Unscented Kalman Filter)方法进行了仿真比较,在方位误差角的估计上取得了比他们精度高的仿真结果,而且MEP-EKF所需时间是UKF的10%.