高精度惯性平台连续自标定自对准技术

提出了一种新的惯导误差系数标定方法———连续自标定自对准方法。利用外部参考力矩驱动平台按照一定角速度旋转,在平台加矩角速度、地球自转角速度和重力加速度的影响下,惯导平台的加速度表输出包含陀螺误差系数、加速度表误差系数、平台对准误差以及陀螺和加速度表的安装误差等全部误差信息,并由此得到平台失准角动态方程与加速度表的输出方程。在设计的平台连续旋转轨迹下,使用迭代Kalman滤波获得了全部平台误差系数的精确估计。与传统的多位置翻滚标定方法相比,该方法标定时间短,标定精度高,系统误差参数估值具有良好的收敛性。

基于双回路扩展卡尔曼滤波的惯性平台连续自标定

为解决传统的惯性平台连续自标定中,由于系统非线性强、状态向量维数大引起的滤波收敛速度慢、对滤波初始条件敏感等问题,研究了一种双回路扩展卡尔曼滤波方法。首先给出了平台连续自标定的误差模型;然后根据加速度计误差与导航误差之间的关系,对加速度计输出进行预滤波得到加速度计输出误差;同时通过分析陀螺仪误差在平台连续自标定过程中的传播特性,将耦合在加速度计输出误差中的陀螺仪误差解耦;最后以陀螺仪误差和加速度计输出为观测量,建立了陀螺仪和加速度计的扩展卡尔曼滤波方程,分别对陀螺仪和加速度计误差系数进行标定,实现双回路扩展卡尔曼滤波。仿真结果表明,该方法能够在900 s内以低于0.05%的相对误差标定出所有的平台误差系数,并且对滤波初始条件不敏感,可以有效地扩展连续自标定方法的实际应用。

基于局部可观测性分析的惯性平台连续自标定路径优化设计

针对惯性平台连续自标定的标定路径优化设计问题,提出了一种基于局部可观测性分析的优化设计方法。首先基于局部可观测性的定义和分段定常系统(PWCS)理论推导了一类非线性时变系统的局部可观测条件,在此基础上,定义了系统状态量的相对可观测度。对连续自标定系统的状态空间方程进行局部线性化和离散化后,对其系统局部可观测性和状态量相对可观测度进行分析,并以系统状态量相对可观测度最大为原则,对惯性平台连续自标定的标定路径进行了优化设计。仿真结果表明,优化设计的自标定路径能够以优于0.7%的相对误差标定出所有的平台误差系数,具有一定的实际应用价值。

混合式惯导系统姿态四元数连续自标定模型

混合式惯导系统作为一种新型惯导系统,具有三轴全姿态物理平台、捷联姿态算法和系统装机自标定等特点。针对以上特点,为提高其导航定位精度,在混合式惯导系统框架角约束方程的基础上,利用姿态四元数代替欧拉角描述混合式惯导系统中三轴物理平台的转动,建立了一种混合式惯导系统姿态四元数连续自标定模型对其进行误差系数标定。针对该模型的特点,对传统的无迹卡尔曼滤波(UKF)算法进行改进,提出了一种基于奇异值分解的四元数无迹卡尔曼滤波(SVD-QUKF)算法进行模型误差系数辨识。仿真和试验结果表明,基于SVD-QUKF算法,四元数连续自标定模型能够以低于1%的相对误差标定出混合式惯导系统所有的误差系数,在标定精度和计算速度上相比基于传统UKF算法的框架角自标定模型都具有一定优势。

平台惯导系统连续自标定转速优化

加矩角速度作为连续自标定系统的输入激励之一,对平台惯导系统连续自标定的标定精度有着直接的影响。本文对连续自标定中加矩角速度的影响进行了分析,并通过分析结果设计了最优的加矩角速度。首先,给出了平台连续自标定模型,就加矩角速度对连续自标定模型和系统输出的影响进行了定性分析。其次,针对卡尔曼滤波的滤波过程,推导了状态量估计误差与初始估计误差之间的关系,并以此分析了卡尔曼滤波过程中的误差传播关系,定义了状态量的可观测性指标。最后,以状态量的可观测性最好为原则,得出了最优的加矩角速度。仿真分析结果表明,相比于其他加矩角速度输入,在最优加矩角速度输入下,平台误差系数的标定精度能够提高约1个数量级。

基于可观测性分析的混合式惯性导航系统连续自标定模型选择

针对混合式惯性导航系统连续自标定的系统模型选择问题,从模型中惯性仪表安装误差的可观测性出发,分析了不同模型的可观测性和适用条件。根据不同动力学方程和观测方程构建了3种不同的混合式惯性导航系统连续自标定模型,从可观测性定义出发分析了惯性仪表安装误差与系统观测量之间的关系,以判断系统是否可观测。分析结果表明,选择失准角方程作为动力学方程、加速度计输出作为观测方程和选择框架角方程作为动力学方程、加速度计和平台框架角传感器输出作为观测方程时,系统模型是可观测的。对3种系统模型进行了仿真和试验分析,验证了理论分析结果的正确性。

平台自标定技术综述

误差标定及补偿是提高惯性系统实用精度的重要手段,尤其是平台使用前一次通电过程中的自主标定,由于排除了多次通电不重复性误差,更显示出十分理想的补偿效果。另外,平台自主标定摆脱了地面设备及其操作过程,包括能实现自主对准,对载体的机动性有重大意义。对目前的自标定技术进行了总结,主要对自标定中的标定模型、标定位置选择和参数辨识方法进行了分析,分析了自标定技术的研究重点和难点,展望了自标定技术的研究前景,指出了一种新的自标定技术研究方向——连续自标定方法。