【摘要】：導(dǎo)航系統(tǒng)的精度是衡量一個捷聯(lián)式慣性導(dǎo)航系統(tǒng)優(yōu)劣的一個極為重要的性能指標(biāo)。國內(nèi)外為此展開一系列的相關(guān)誤差模型的研究,在整個誤差源中慣性測量單元(Inertial Measurement Unit,IMU)的誤差占有很大比重,且其動態(tài)誤差實際應(yīng)用中影響很大,但是相關(guān)研究相對較少,因此本文針對IMU在雙軸測試轉(zhuǎn)臺上的角動態(tài)誤差系數(shù)標(biāo)定試驗,提出了一種基于減空間搜索法(Reduced Space Search Algorithm,RSSA)和非線性共軛梯度法(Nonlinear Conjugate Gradient,NCG)的最優(yōu)試驗設(shè)計方法。應(yīng)用卡爾曼濾波來辨識各個慣性儀表的誤差系數(shù),并且采用濾波器的估計誤差協(xié)方差陣來衡量測試轉(zhuǎn)臺在不同旋轉(zhuǎn)軌跡下的標(biāo)定精度,以協(xié)方差陣的跡作為待優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù),在此基礎(chǔ)上對測試轉(zhuǎn)臺外環(huán)軸和內(nèi)環(huán)軸上的控制力矩/角加速度進(jìn)行優(yōu)化。由于實際的物理結(jié)構(gòu)對角加速度和角速度有條件限制,故增加了約束條件,所以該最優(yōu)試驗設(shè)計問題屬于有約束的非凸函數(shù)全局極小值問題,且其中所涉及的變量達(dá)到成百上千個,因此屬于較復(fù)雜的大規(guī)模優(yōu)化問題。采用減空間搜索算法和非線性共軛梯度法聯(lián)合進(jìn)行求解,這種聯(lián)合方法既避免了因減空間搜索法的隨機(jī)搜索性質(zhì)而導(dǎo)致最終得到的最優(yōu)值可能并非該區(qū)域內(nèi)的極小值的影響,也彌補了共軛梯度法只能獲得局部極小值的缺點,兩者之間相輔相成。因此在減空間搜索法的基礎(chǔ)上使用非線性共軛梯度法,本文使用PRP共軛梯度法,其中步長由Wolfe-Powell不精確一維搜索準(zhǔn)則獲取。分別對微機(jī)械陀螺IMU和環(huán)形激光陀螺IMU進(jìn)行仿真研究。仿真結(jié)果表明,加入非線性共軛梯度法的優(yōu)化算法的確比單純使用減空間搜索法獲得了更好的優(yōu)化結(jié)果。即誤差標(biāo)定精度都有所提高,激光陀螺IMU的標(biāo)度因數(shù)誤差失準(zhǔn)角和桿臂誤差精度提高了3%-16%。而對于微機(jī)械陀螺IMU的標(biāo)度因數(shù)誤差、非線性誤差、失準(zhǔn)角和桿臂誤差精度也分別都提高了5%-15%。從計算時間來看,加入共軛梯度法的方法的確比減空間搜索方法的時間有所增加,但是并未占太高比重,在原有基礎(chǔ)上增加了大約7.3%。
【圖文】：

n 向量， D導(dǎo)數(shù)如下所示：1 111 mfn nmf fx xDf fx x量的函數(shù)，則可以在 的梯度上用下標(biāo)來標(biāo)識。性分析臺或者測試臺來標(biāo)定慣性裝置。一般由兩個或三個限速下，能以任何角速度和角加速度繞著不同的軸們用兩軸轉(zhuǎn)臺來模擬標(biāo)定最優(yōu)軌跡[59]。各轉(zhuǎn)軸之間下的方向如圖 2-2 所示。

1 1342.97670258542 1182.5387145682142 1010.7995015404 896. 9344629195643 1276.29929014643 1062.5664568542304 798.563485366564 932. 0412956245695 1241.40496104109 916. 5359639184956 780.899443111747 1336. 850719760647 837.976201869082 1335. 4024604560688 1093.02155442804 1278.3945872614649 845.953869252178 1432. 35010832491710 1108.33085764123 912.7782146917354平均 1047.74264251110 1109.06949334391圖 4-6 給出了聯(lián)合優(yōu)化方法的迭代過程圖，，在使用 RSSA 進(jìn)行搜索后，以RSSA 獲得的最優(yōu)值作為，非線性共軛梯度法的初始值開始進(jìn)行迭代，直至求出認(rèn)為滿足要求的的解時停止。
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TN96

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2697175