基于ASYM的激光陀螺捷联惯性系统温度误差模型辨识

为减小温度对导航精度的影响,实现系统级的温度补偿,在实验中采用静态条件下的标定方法;基于激光陀螺捷联惯性系统的误差模型方程,用广义逆算法顺利分离求得陀螺各零偏及标度因数值;根据以往温度误差模型的结构特点,运用渐近辨识方法(ASYM)中的最终输出误差准则(FOE)对温度误差模型中非线性部分的阶次进行准确的计算,确定了合理的温度误差模型结构。为了解决用最小二乘法辨识模型结构的系数时,信息矩阵求逆容易溢出的问题,采用了自适应的岭估计算法确定陀螺零偏温度误差模型的系数,实现了系统级的温度误差建模。所得到的温度误差模型补偿效果比定阶前明显提高。

基于粒子群优化的超级电容器模型结构与参数辨识

为了分析超级电容器的动态特性,并准确估计荷电状态、健康状态等信息,需要建立超级电容器模型。提出以系统辨识方法作为建模手段,为克服广义误差准则不能保证模型输出误差最小的缺点,采用输出误差准则并推导出对应的非线性目标函数。应用粒子群优化算法对该目标函数进行优化求解,并获得模型参数。针对结构辨识问题,采用最终输出误差准则计算结构判别指标,通过比较该指标值确定模型最佳阶次。实验和仿真结果表明,所提模型能精确描述超级电容器的动态特性,建模方法可行。