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无陀螺捷联惯导系统若干关键技术研究

作　者: 刘志平
导　师: 郝燕玲
学　校: 哈尔滨工程大学
专　业: 导航、制导与控制
关键词: 无陀螺捷联惯导系统加速度计构型角速度解算姿态估计误差标定及补偿
分类号: TH824.4
类　型: 博士论文
年　份: 2010年
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内容摘要

由于传统的捷联惯导系统不太适合应用于大过载、大角速度的场合,而无陀螺捷联惯导系统(GFSINS)在具有大加速度、大角速度的情况下,仍然能正常工作。所以,近年来,无陀螺捷联惯导系统得到广泛研究,取得了许多研究成果,但仍然离工程化、实用化有一定差距。为了解决目前该研究领域存在的问题,本文针对系统构型、角速度解算、姿态估计和误差标定及补偿等几项关键技术来展开研究,为后续系统的研制打下基础。首先,给出了GFSINS构型的可行性条件:构型矩阵J左可逆。针对系统构型的优劣,提出了一种基于几何精度扩散因子(GDOP)的评价指标,并通过三种典型构型方案验证了该指标的有效性。鉴于实用化的考虑,设计了一种基于旋转弹的十加速度计构型单元,当其中某一加速度计故障时,可以有四种不同的编排方式来保证系统正常工作且精度不变。通过GDOP指标的判断和对具体对象的分析表明,此设计很适合应用到旋转弹上。其次,为了提高系统导航精度,针对角速度解算方法展开了研究。在分析了积分法、开方法、微分法等几种角速度算法优缺点的基础上,给出了一种运算简单、精度较高的对数算法。针对角速度代数公式算法解算误差达不到要求的情况,建立了一个三层BP神经网络模型来预测角速度,仿真结果表明,角速度预测精度比对数算法提高了将近两倍。为了消除加速度计随机噪声对角速度解算结果的影响,设计了一种H∞滤波器,并在改变噪声大小、噪声种类和初始状态估值大小的情况下进行了仿真,结果表明, H∞滤波比kalman滤波具有更好的鲁棒性和稳定精度,滤波后,角速度估计精度比对数法至少提高了1个数量级。接着,对GFSINS姿态估计方法展开了研究。给出了基于四元数的四阶龙格库塔法和四子样旋转矢量法解算姿态,并在圆锥运动下完成了仿真,结果表明,四子样等效旋转矢量法姿态解算精度高于四阶龙格库塔法,而且当采用GFSINS独立确定姿态时,姿态角误差随时间而累积。基于重力矢量和三轴磁强计测量输出,给出了一种适合弹体在静止或匀速运动状态下的姿态确定方法,能避免误差积累。为了抑制弹体在不同运动环境下的姿态误差发散,提出了一种GFSINS/磁强计的组合定姿滤波方案,考虑到圆锥误差的影响,采用基于四子样等效旋转矢量法获得的四元数以及十加速度计输出中分解出的角速度作为状态量,加速度计组合输出的角速度交叉乘积项和三轴磁强计测量值作为量测量,构建了系统的状态方程和量测方程;然后设计了EKF和SUKF两种姿态估计器,并在圆锥运动下完成了仿真对比。结果表明,SUKF的性能要优于EKF,滤波后,姿态误差的发散能得到有效的抑制。最后,对系统的主要误差源进行了标定及补偿技术的研究。针对加速度计静态和动态误差对GFSINS的显著影响,基于误差模型,利用线性神经网络技术完成了误差系数的辨识,通过给出的有效补偿算法将误差补偿到加速度计输出中,角速度解算精度均提高了一个数量级。针对加速度计安装误差对系统精度的影响,提出了一种十加速度计安装位置和方向误差系数的辨识方法,将转台上的系统构型在两种转速下各进行三次翻转,可以一次性标定出50个误差系数;在采用先计算补偿后的加速度计输出再解算角速度的方法补偿安装误差后,精度至少能提高一倍。

全文目录

摘要  5-7
Abstract  7-13
第1章绪论  13-25
  1.1 课题的研究背景及意义  13-15
  1.2 GFSINS 工作原理  15-16
  1.3 相关关键技术研究现状分析  16-22
    1.3.1 GFSINS 构型方式研究现状  16-19
    1.3.2 GFSINS 角速度算法研究现状  19-20
    1.3.3 GFSINS 姿态估计方法研究现状  20
    1.3.4 GFSINS 误差标定及补偿方法研究现状  20-22
  1.4 论文的主要研究内容  22-24
  1.5 本章小结  24-25
第2章无陀螺捷联惯导系统构型方案研究  25-45
  2.1 加速度计输出公式推导  25-27
    2.1.1 载体任意处的加速度输出  25-26
    2.1.2 加速度计比力方程  26-27
  2.2 GFSINS 构型可行性分析  27-28
  2.3 几种常见的构型方案比较  28-33
    2.3.1 一种六加速度计构型  29-30
    2.3.2 一种九加速度计构型  30-32
    2.3.3 一种十二加速度计构型  32-33
  2.4 GFSINS 构型评价  33-36
  2.5 应用于旋转弹的GFSINS 构型设计  36-44
    2.5.1 针对旋转弹的系统构型选择  37
    2.5.2 系统构型设计  37-41
    2.5.3 系统构型冗余度分析  41-43
    2.5.4 系统构型的评价  43-44
  2.6 本章小结  44-45
第3章无陀螺捷联惯导系统角速度解算方法研究  45-78
  3.1 几种角速度算法比较  45-51
    3.1.1 积分法  45-46
    3.1.2 开方法  46-47
    3.1.3 微分法  47-49
    3.1.4 仿真分析  49-51
  3.2 一种角速度对数算法  51-53
  3.3 基于改进型BP 神经网络的角速度预测  53-64
    3.3.1 BP 神经网络  54-55
    3.3.2 网络模型设计  55-57
    3.3.3 网络模型训练  57-62
    3.3.4 网络测试  62-63
    3.3.5 网络实时性问题的分析  63-64
  3.4 角速度滤波器方案设计  64-77
    3.4.1 两种滤波原理  65-67
    3.4.2 滤波方案设计  67-69
    3.4.3 滤波性能仿真及分析  69-77
  3.5 本章小结  77-78
第4章无陀螺捷联惯导系统姿态估计算法研究  78-109
  4.1 两种姿态更新算法  79-83
    4.1.1 四元数法  80-81
    4.1.2 等效旋转矢量法  81-83
  4.2 GFSINS 独立解算姿态  83-88
    4.2.1 四阶龙格库塔法  84
    4.2.2 四子样旋转矢量法  84-85
    4.2.3 姿态角计算值的获取  85
    4.2.4 GFSINS 姿态算法流程  85-86
    4.2.5 仿真分析  86-88
  4.3 三轴磁强计定姿  88-90
  4.4 GFSINS/磁强计确定姿态  90-91
  4.5 组合定姿滤波方案设计  91-96
    4.5.1 状态方程  92-94
    4.5.2 量测方程  94-95
    4.5.3 姿态估计流程  95-96
  4.6 基于EKF 的组合定姿及仿真  96-101
    4.6.1 线性化方程  96-97
    4.6.2 EKF 姿态估计过程  97-98
    4.6.3 仿真分析  98-101
  4.7 基于SUKF 的组合定姿及仿真  101-105
    4.7.1 针对线性状态方程的SUKF 滤波  101-102
    4.7.2 SUKF 姿态估计过程  102-103
    4.7.3 仿真分析  103-105
  4.8 EKF 与SUKF 的比较  105-108
  4.9 本章小结  108-109
第5章无陀螺惯导系统误差标定及补偿技术研究  109-143
  5.1 GFSINS 误差组成  109-110
    5.1.1 系统近似模型而带来的误差  109-110
    5.1.2 系统计算误差  110
    5.1.3 系统初始校准误差  110
    5.1.4 加速度计输出误差  110
  5.2 加速度计误差模型  110-112
    5.2.1 静态误差模型  110-111
    5.2.2 动态误差模型  111
    5.2.3 随机误差模型  111-112
  5.3 加速度计静态误差标定及补偿  112-121
    5.3.1 静态误差对系统角速度解算的影响  112-113
    5.3.2 静态误差系数标定  113-119
    5.3.3 静态误差补偿  119-121
  5.4 加速度计动态误差标定及补偿  121-128
    5.4.1 动态误差对系统角速度解算的影响  121-122
    5.4.2 动态误差标定  122-126
    5.4.3 动态误差补偿  126-128
  5.5 加速度计安装误差标定及补偿  128-142
    5.5.1 安装误差分析  129-132
    5.5.2 安装误差标定方法  132-139
    5.5.3 安装误差的补偿  139-141
    5.5.4 系统仿真  141-142
  5.6 本章小结  142-143
结论  143-146
参考文献  146-158
攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果  158-159
致谢  159-160
个人简历  160

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