本文關(guān)鍵詞：旋轉(zhuǎn)式捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)晃動基座自對準方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：旋轉(zhuǎn)式捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)通過穩(wěn)定的機械旋轉(zhuǎn)來消除慣性器件慢變誤差(陀螺漂移和加速度計零偏)對慣導(dǎo)系統(tǒng)性能的影響,緩解了慣性器件發(fā)展水平對慣導(dǎo)系統(tǒng)精度的制約,在國防領(lǐng)域具有重大意義。但是,旋轉(zhuǎn)式捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)無法補償初始對準誤差,而初始對準恰恰又是慣導(dǎo)系統(tǒng)的一項關(guān)鍵技術(shù),其決定了慣導(dǎo)系統(tǒng)的工作精度和快速反應(yīng)能力,因此研究旋轉(zhuǎn)式捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)的初始對準技術(shù)非常必要。針對晃動基座環(huán)境中,由于干擾加速度和干擾角速度的存在,傳統(tǒng)解析對準方法不能滿足對準精度要求的問題,本論文以雙軸旋轉(zhuǎn)式捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)為研究平臺,對旋轉(zhuǎn)式捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)晃動基座的自對準問題展開研究。研究工作主要包括以下幾個方面:首先,從旋轉(zhuǎn)式捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)初始對準的基本原理出發(fā),利用重力加速度在慣性空間方向的改變包含地球北向信息這一特性,研究了旋轉(zhuǎn)式捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)慣性系粗對準方法,該方法可以有效地隔離載體線運動和角運動的影響,實現(xiàn)晃動基座下的粗對準。在粗對準基礎(chǔ)上,建立了慣性系下的精對準誤差模型,并利用分段線性定常系統(tǒng)(PWCS)分析理論和奇異值分解(SVD)的可觀測度分析方法,對誤差模型進行了可觀測性分析,證明該系統(tǒng)是完全可觀測的。然后,針對精對準誤差模型中測量噪聲不確定的特點,分別提出了改進的多漸消因子自適應(yīng)濾波算法和量測噪聲協(xié)方差估計的自適應(yīng)濾波算法,并將兩種改進算法應(yīng)用于晃動基座下的精對準過程,實時地估計和修正系統(tǒng)噪聲和量測噪聲,實現(xiàn)姿態(tài)誤差角的精確估計。通過仿真試驗將本文提出的兩種自適應(yīng)算法與已有的自適應(yīng)濾波算法進行對比分析,驗證了本文提出算法的精度和性能。最后,借鑒最優(yōu)姿態(tài)對準的思想,建立初始對準問題與最優(yōu)姿態(tài)確定問題之間的聯(lián)系,運用Wahba姿態(tài)確定問題的四元數(shù)算法將對準問題轉(zhuǎn)化為最優(yōu)化求解問題。結(jié)合初始姿態(tài)的最優(yōu)估計值得到載體導(dǎo)航前的初始姿態(tài),實現(xiàn)晃動基座情況下的快速、高精度自對準。對基于最優(yōu)姿態(tài)對準的方法進行了仿真驗證,并與基于慣性系的初始對準方法進行了對比分析,驗證了方法的有效性和可行性。
【關(guān)鍵詞】：初始對準 慣性坐標系 自適應(yīng)卡爾曼濾波 可觀測性 最優(yōu)姿態(tài)對準
【學(xué)位授予單位】：北京工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TN96
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 緒論9-17
• 1.1 課題背景及研究意義9-10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀概述10-15
• 1.2.1 旋轉(zhuǎn)式捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀10-12
• 1.2.2 初始對準技術(shù)的研究現(xiàn)狀12-13
• 1.2.3 晃動干擾條件下初始對準的研究13-15
• 1.3 研究內(nèi)容及論文安排15-17
• 第2章 旋轉(zhuǎn)式捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)的基本原理17-35
• 2.1 引言17
• 2.2 旋轉(zhuǎn)式捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)的原理概述17-21
• 2.2.1 旋轉(zhuǎn)式捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)18
• 2.2.2 常用坐標系定義18-19
• 2.2.3 坐標系之間的變換19-21
• 2.3 旋轉(zhuǎn)式捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)的誤差方程21-25
• 2.3.1 隨機誤差模型21-22
• 2.3.2 姿態(tài)誤差方程22-23
• 2.3.3 速度誤差方程23-25
• 2.3.4 位置誤差方程25
• 2.4 旋轉(zhuǎn)式捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)的誤差補償原理25-32
• 2.4.1 單軸旋轉(zhuǎn)誤差自補償原理26-28
• 2.4.2 雙軸旋轉(zhuǎn)誤差自補償原理28
• 2.4.3 雙軸連續(xù)旋轉(zhuǎn)補償方案28-30
• 2.4.4 雙軸轉(zhuǎn)動仿真結(jié)果分析30-32
• 2.5 初始對準誤差對Rotary SINS導(dǎo)航精度的影響32-34
• 2.6 本章小結(jié)34-35
• 第3章 慣性系下Rotary SINS的誤差建模與可觀測性分析35-49
• 3.1 引言35
• 3.2 慣性系下Rotary SINS的粗對準算法35-39
• 3.2.1 慣性系下Rotary SINS的粗對準方案35-37
• 3.2.2 慣性系下Rotary SINS的粗對準仿真37-39
• 3.3 慣性系下Rotary SINS的誤差建模與可觀測性分析39-44
• 3.3.1 慣性系下Rotary SINS的精對準誤差模型39-40
• 3.3.2 PWCS可觀測性分析方法40-42
• 3.3.3 基于奇異值分解的系統(tǒng)可觀測度分析42-44
• 3.4 可觀測性計算結(jié)果與分析44-47
• 3.4.1 奇異值分解的結(jié)果與分析44-45
• 3.4.2 狀態(tài)變量可觀測度的計算與分析45-47
• 3.5 本章小結(jié)47-49
• 第4章 慣性系下Rotary SINS的精對準方法研究49-67
• 4.1 引言49
• 4.2 基于多漸消因子的自適應(yīng)Kalman濾波算法49-59
• 4.2.1 漸消自適應(yīng)Kalman濾波原理49-50
• 4.2.2 多漸消因子自適應(yīng)Kalman濾波算法的研究50-52
• 4.2.3 仿真結(jié)果及分析52-59
• 4.3 基于量測噪聲協(xié)方差的自適應(yīng)Kalman濾波算法59-64
• 4.3.1 基于量測噪聲協(xié)方差的自適應(yīng)Kalman濾波算法的研究59-62
• 4.3.2 仿真結(jié)果及分析62-64
• 4.4 兩種算法的比較64-65
• 4.5 本章小結(jié)65-67
• 第5章 Rotary SINS最優(yōu)姿態(tài)對準方法研究67-77
• 5.1 引言67
• 5.2 最優(yōu)姿態(tài)對準的數(shù)學(xué)方程研究67-71
• 5.2.1 姿態(tài)積分方程67-68
• 5.2.2 速度積分方程68-69
• 5.2.3 積分迭代算法69-71
• 5.3 最優(yōu)姿態(tài)對準的遞歸算法71-73
• 5.3.1 四元數(shù)姿態(tài)更新算法71-72
• 5.3.2 最優(yōu)姿態(tài)對準遞歸算法72-73
• 5.4 仿真結(jié)果及分析73-75
• 5.5 本章小結(jié)75-77
• 結(jié)論77-79
• 參考文獻79-85
• 攻讀碩士學(xué)位期間所發(fā)表的學(xué)術(shù)論文85-87
• 致謝87

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 劉準,陳哲;條件數(shù)在系統(tǒng)可觀測性分析中的應(yīng)用研究[J];系統(tǒng)仿真學(xué)報;2004年07期

2 孫楓;曹通;;基于重力信息的慣性系粗對準精度分析[J];儀器儀表學(xué)報;2011年11期

  本文關(guān)鍵詞：旋轉(zhuǎn)式捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)晃動基座自對準方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號：352844