本文關(guān)鍵詞：光電跟蹤平臺中慣性元件誤差建模與補(bǔ)償技術(shù)研究

  更多相關(guān)文章： 光纖陀螺 安裝誤差 ARMA模型 Kalman算法 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

【摘要】：慣性測量元件在光電跟蹤平臺伺服控制回路中,作為測量載體在慣性空間角速率的敏感元件,為控制系統(tǒng)提供速率反饋。因此,提高慣性測量元件的精度對提升光電跟蹤平臺的整體精度有十分重要的意義。光纖陀螺由于測量精度高、性能穩(wěn)定等優(yōu)點目前常被用作穩(wěn)定平臺的測量元件。由于加工精度的限制和安裝時人為因素的影響,慣性元件的敏感方向與載體的軸向存在角度偏差,由此產(chǎn)生安裝誤差。針對這個問題,本文給出了一種基于速率實驗的三軸陀螺安裝誤差的標(biāo)定補(bǔ)償方法。先推導(dǎo)出陀螺角速率輸出的數(shù)學(xué)表達(dá)式。然后利用三軸精密慣導(dǎo)測試轉(zhuǎn)臺,設(shè)計速率實驗對安裝誤差進(jìn)行標(biāo)定。在標(biāo)定實驗中,對光纖陀螺的三個軸向分別取一系列的角速率點,采集數(shù)據(jù)。最后,利用采集到的數(shù)據(jù),解算出安裝誤差補(bǔ)償公式的未知參數(shù)。為補(bǔ)償光纖陀螺的隨機(jī)漂移誤差,本文給出了一種結(jié)合ARMA模型和Kalman算法的補(bǔ)償方法。這是一種基于參數(shù)辨識的誤差補(bǔ)償方法。首先,利用自相關(guān)系數(shù)和偏相關(guān)系數(shù)對光纖陀螺的原始輸出信號進(jìn)行了平穩(wěn)性檢驗并使用差分運算進(jìn)行了平穩(wěn)化處理。根據(jù)AIC準(zhǔn)則和Burg方法,建立光纖陀螺信號的AR(3)模型。根據(jù)建立的AR(3)模型,推導(dǎo)出Kalman算法中相應(yīng)的狀態(tài)方程。針對傳統(tǒng)Kalman算法需要先驗噪聲統(tǒng)計量的問題,結(jié)合Sage-Husa方法形成自適應(yīng)Kalman濾波算法,并對光纖陀螺信號進(jìn)行濾波。最后,用最小二乘法擬合出Allan方差中各誤差項的系數(shù),進(jìn)行補(bǔ)償效果評價。計算結(jié)果表明,經(jīng)過補(bǔ)償后,光纖陀螺輸出的均方差從0.0034(°/s)~2降低到了1.4339e-04(°/s)~2。本文給出了一種結(jié)合小波分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光纖陀螺建模方法。這是一種基于非參數(shù)辨識的誤差方法,對非線性模型具有很高的擬合精度。先使用小波分析中的Mallat分解算法提取出光纖陀螺信號中的主趨勢項,對其誤差余項進(jìn)行了重構(gòu)。之后將重構(gòu)后的信號作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)輸出,將原始輸出作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入。為了提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂速度和其擬合精度,本文采用了增加動量因子和自適應(yīng)調(diào)整學(xué)習(xí)速率的方法來改進(jìn)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程。通過性能驗證,說明網(wǎng)絡(luò)對陀螺誤差具有良好的預(yù)測估計能力。分析結(jié)果表明,經(jīng)過小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法補(bǔ)償后,光纖陀螺輸出均方差降低到了3.7636e-05(°/s)~2。要優(yōu)于其他傳統(tǒng)方法。
【關(guān)鍵詞】：光纖陀螺 安裝誤差 ARMA模型 Kalman算法 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：中國科學(xué)院長春光學(xué)精密機(jī)械與物理研究所
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TN96
【目錄】：

• 摘要5-7
• Abstract7-11
• 第1章 緒論11-19
• 1.1 課題研究背景及意義11-12
• 1.2 相關(guān)領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀12-18
• 1.3 論文主要研究內(nèi)容18-19
• 第2章 陀螺安裝誤差的標(biāo)定19-31
• 2.1 陀螺輸出的數(shù)學(xué)模型19-22
• 2.2 標(biāo)定實驗方案22-25
• 2.3 數(shù)據(jù)處理及標(biāo)定結(jié)果分析25-29
• 2.4 本章小結(jié)29-31
• 第3章 光纖陀螺漂移誤差的ARMA模型31-43
• 3.1 光纖陀螺信號的平穩(wěn)性分析31-34
• 3.2 ARMA模型34-37
• 3.3 ARMA模型參數(shù)計算37-42
• 3.4 本章小結(jié)42-43
• 第4章 漂移誤差補(bǔ)償?shù)腒alman算法43-55
• 4.1 狀態(tài)方程43-44
• 4.2 Kalman算法44-48
• 4.3 Allan方差分析方法48-51
• 4.4 誤差補(bǔ)償結(jié)果分析51-53
• 4.5 本章小結(jié)53-55
• 第5章 漂移誤差補(bǔ)償?shù)男〔ㄉ窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)方法55-73
• 5.1 光纖陀螺趨勢項的提取55-59
• 5.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型59-65
• 5.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程65-69
• 5.4 誤差補(bǔ)償結(jié)果分析69-72
• 5.5 本章小結(jié)72-73
• 第6章 總結(jié)與展望73-75
• 6.1 工作總結(jié)73
• 6.2 研究展望73-75
• 參考文獻(xiàn)75-81
• 在學(xué)期間學(xué)術(shù)成果情況81-83
• 指導(dǎo)教師及作者簡介83-85
• 致謝85

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本文編號：904058