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平臺(tái)慣導(dǎo)系統(tǒng)標(biāo)定參數(shù)時(shí)變規(guī)律研究

發(fā)布時(shí)間:2024-02-26 19:07
  平臺(tái)式慣性導(dǎo)航系統(tǒng)在我國(guó)戰(zhàn)術(shù)導(dǎo)彈領(lǐng)域已經(jīng)得到了廣泛應(yīng)用,但是其普遍存在了慣性導(dǎo)航系統(tǒng)參數(shù)長(zhǎng)期穩(wěn)定性差、標(biāo)定周期偏短、使用維護(hù)復(fù)雜的問題。為改變這一現(xiàn)狀,必須對(duì)平臺(tái)慣導(dǎo)系統(tǒng)標(biāo)定參數(shù)的時(shí)變規(guī)律進(jìn)行深入研究,只有發(fā)現(xiàn)平臺(tái)慣導(dǎo)系統(tǒng)參數(shù)變化的內(nèi)外誘因,才能夠有針對(duì)性的進(jìn)行改進(jìn)。本文針對(duì)現(xiàn)有平臺(tái)慣導(dǎo)系統(tǒng)標(biāo)定參數(shù)的歷史數(shù)據(jù),運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘的理論和方法對(duì)其進(jìn)行整理、分析和研究,從而找出其時(shí)變規(guī)律,為平臺(tái)慣導(dǎo)系統(tǒng)在戰(zhàn)術(shù)導(dǎo)彈領(lǐng)域的使用提出改進(jìn)意見。 平臺(tái)慣導(dǎo)系統(tǒng)由陀螺、加速度計(jì)等慣性測(cè)量元件組成,每個(gè)測(cè)量元件均存在個(gè)體差異,并且在慣性測(cè)量元件的安裝過程中也會(huì)引入安裝誤差,因此,為使批產(chǎn)的數(shù)百套平臺(tái)慣導(dǎo)系統(tǒng)精度均能滿足技術(shù)要求,就需針對(duì)測(cè)量元件的參數(shù)特性對(duì)每套平臺(tái)慣導(dǎo)系統(tǒng)進(jìn)行單獨(dú)的參數(shù)補(bǔ)償。 其補(bǔ)償參數(shù)包括:常值漂移、陀螺力矩器系數(shù)、殼體效應(yīng)漂移、加速度回路標(biāo)度因數(shù)、加速度回路零偏。本文從所掌握的數(shù)據(jù)出發(fā),通過對(duì)不同參數(shù)數(shù)據(jù)預(yù)分析,根據(jù)參數(shù)本身的特性分別對(duì)每項(xiàng)參數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行加工、整理,畫出參數(shù)隨時(shí)間變化的散點(diǎn)圖,觀察數(shù)據(jù)的趨勢(shì)。我們從不同的角度(如均值、峰值、波動(dòng)率、閾值等)加以分析。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在許多領(lǐng)域都已...

【文章頁數(shù)】:77 頁

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

圖1-1參數(shù)數(shù)據(jù)挖掘研究流程圖

圖1-1參數(shù)數(shù)據(jù)挖掘研究流程圖

圖1-1參數(shù)數(shù)據(jù)挖掘研究流程圖照參數(shù)數(shù)據(jù)挖掘流程,論文的內(nèi)容具體可分為五個(gè)章節(jié):一章,緒論。闡述了本課題的研究背景和意義,以及數(shù)據(jù)挖掘技外的研究歷史與現(xiàn)狀,最后說明了本論文的研究?jī)?nèi)容。二章,數(shù)據(jù)預(yù)分析。介紹某型號(hào)平臺(tái)慣導(dǎo)系統(tǒng)的標(biāo)定項(xiàng)目,根據(jù)史數(shù)據(jù)初步分析了參數(shù)隨時(shí)間變化量級(jí)和....


圖3-2離群數(shù)據(jù)挖掘過程

圖3-2離群數(shù)據(jù)挖掘過程

第3章平臺(tái)慣導(dǎo)系統(tǒng)標(biāo)定參數(shù)分類法簡(jiǎn)介據(jù)挖掘群數(shù)據(jù)挖掘成功的兩個(gè)關(guān)鍵要素為:一是準(zhǔn)確的定義所是使用正確的數(shù)據(jù)。要對(duì)這些數(shù)據(jù)做有效的整合和轉(zhuǎn)換掘的成功離不開清晰的過程的定義[14]。離群數(shù)據(jù)挖掘的為:離群數(shù)據(jù)的定義(OutliersDefine)、數(shù)據(jù)收集和預(yù)處andPr....


圖4-1常值漂移X軸稀疏貝葉斯預(yù)測(cè)曲線

圖4-1常值漂移X軸稀疏貝葉斯預(yù)測(cè)曲線

HYPERPARAMETER,DIAGNOSTIC]=SparseBayes('Gaussian',BASIS,t,OPTIONS,SETTINGS),此函數(shù)實(shí)現(xiàn)主要的稀疏貝葉斯數(shù)據(jù)挖掘的功能。其中,'Gaussian'為真值回歸的噪聲模型。OPTIONS,SETTINGS,BA....


圖4-2常值漂移Y軸稀疏貝葉斯預(yù)測(cè)曲線

圖4-2常值漂移Y軸稀疏貝葉斯預(yù)測(cè)曲線



本文編號(hào):3911719

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