简介:以小型无人机航姿测量系统的微小型化为背景,利用MEMS惯性测量元件研制了一种低成本微型航姿测量系统。针对MEMS器件用于载体航姿测量时精度低、易发散的问题,提出一种计算量小、实时性强的加速度信息、磁场强度信息、陀螺信息的融合方法。采用卡尔曼滤波器对系统的俯仰角、滚转角和航向角的误差进行最优估计;设计数据融合的判别准则,并根据判据的判断结果调整卡尔曼滤波器中的量测信息,使系统可用于小型无人机的定高自主飞行。实验结果表明,系统输出航姿的更新频率可达100Hz,航姿测量误差小于0.6°,航姿标准差小于0.09°;将其应用于某小型固定翼飞行器的飞行控制系统中进行自主飞行实验,完成了预定的飞行任务。
简介:针对风场对临近空间伪卫星导航精度影响的问题,提出伪卫星抗风场干扰自主导航算法,以提高伪卫星的导航精度。首先,将风场模型加入伪卫星SINS/CNS/SAR组合导航的量测模型中,建立风场干扰下的SINS/CNS/SAR组合导航系统模型;然后,设计自适应UPF非线性滤波算法,将该算法用于SINS/CNS/SAR组合导航解算中,分别在考虑风场干扰和不考虑风场干扰的情况下,利用UKF、UPF和自适应UPF算法对临近空间伪卫星组合导航系统误差进行估计。仿真结果表明,在考虑风场干扰的条件下,提出的自适应UPF算法在东向、北向和天向的速度误差均控制在±0.21m/s以内,误差大小分别是现有的UKF和UPF的1/5和1/3。该算法能有效抑制风场对导航解算精度的影响,提高伪卫星的定位精度。
简介:针对自由漂浮状态下的空间机械臂系统,研究了基座姿态扰动最小的轨迹规划问题。首先通过正弦函数参数化机械臂各个关节,在机械臂关节角速度、角加速度以及基座姿态变化范围受限的约束条件下,定义了基座姿态扰动最小的目标函数,然后提出了基于混沌粒子群算法的轨迹优化策略,并给出了具体求解步骤。数值算例结果表明,在满足系统的约束条件下,机械臂关节变化平缓,不存在角速度突变的情况,并且比标准粒子群算法具有更快的收敛速度,在优化轨迹下进行运动仿真,结果表明终止时刻基座姿态扰动为1.3708°(三轴合成),而梯形规划的姿态扰动为8.5459°,优化后使得姿态的扰动减小84%,从而说明所提出的算法能够有效减小机械臂运动对基座姿态的扰动。
简介:为提高光电平台的控制性能和稳定性,以平台反馈回路所用的光纤陀螺传感器为研究对象,对光纤陀螺角速率的历史输出、当前量测以及随机漂移进行融合补偿。采用双自回归模型确定了光纤陀螺时间序列输出的自回归多项式和光纤陀螺随机漂移的自回归关系。以陀螺当前输出为量测量,结合卡尔曼滤波算法将陀螺历史输出和历史随机漂移融合进状态方程,并进行随机漂移在线估计补偿。实验结果表明,光纤陀螺随机漂移的AR模型能达到90%拟合效果,经卡尔曼滤波补偿后随机漂移能降到1/10。该方法能很好地抑制光电平台三个框架轴光纤陀螺的随机漂移,补偿率为80%~90%。
简介:基于Krein空间的鲁棒Kalman滤波器与通过其它方法建立的鲁棒Kalman滤波器相比有较高稳态精度。文中将基于Krein空间的鲁棒Kalman滤波方法用于导弹捷联惯导系统动基座传递对准,并与标准Kalman滤波进行了比较。仿真结果表明,在垂直比力参数存在摄动的情况下,如果基于Krein空间的鲁棒Kalman滤波器的参数选取适当,它的精度鲁棒性优于标准Kalman滤波。
简介:研究翼型绕流的转捩预测方法,对于翼型流动细节的精确模拟和气动力的准确计算以及精细化设计均具有十分重要的意义.采用动模态分解(dynamicmodedecomposition,DMD)代替线性稳定性理论(linearstabilitytheory,LST)与e^N方法结合,不需要求解稳定性方程,成为一种数据驱动的翼型边界层转捩预测新方法,称为DMD/e^N方法.在原有方法的基础上,改进了DMD网格线生成方法和扰动放大N因子的积分策略,并将RANS求解器与改进的DMD/e^N方法进行耦合,实现了翼型定常绕流转捩预测自动化.采用该方法对LSC72613跨声速自然层流翼型以及NLF0416低速自然层流翼型在不同攻角下的绕流进行转捩预测,转捩点计算结果均与实验值和LST/e^N方法吻合良好.该方法计算得到的N值增长曲线与LST/e^N方法的包络线也较为吻合,进一步验证了积分策略的正确性.改进的DMD/e^N方法可作为自然层流翼型设计的新的有力工具.