冗余慣性導(dǎo)航系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、捷聯(lián)慣性導(dǎo)航系統(tǒng)具有的一系列的優(yōu)點，使得它成為慣性導(dǎo)航系統(tǒng)主要的發(fā)展方向。由于慣性傳感器工藝水平的影響，其精度和可靠性一直無法得到保證，從而限制了捷聯(lián)慣性導(dǎo)航系統(tǒng)的發(fā)展。通過冗余技術(shù)，可在現(xiàn)有慣性傳感器水平上大幅提高慣性導(dǎo)航系統(tǒng)的精度和可靠性。現(xiàn)階段，冗余慣性導(dǎo)航系統(tǒng)已成為慣性導(dǎo)航技術(shù)研究的一個熱點。本文針對冗余慣性導(dǎo)航系統(tǒng)的傳感器配置、初始對準(zhǔn)、傳感器的故障檢測與隔離、傳感器的數(shù)據(jù)融合以及導(dǎo)航方案等幾個關(guān)鍵技術(shù)問題進行了研究。

2、　　冗余傳感器的配置是冗余慣性導(dǎo)航系統(tǒng)首先需要解決的問題。在冗余慣性導(dǎo)航系統(tǒng)中，冗余的傳感器數(shù)量越多，導(dǎo)航系統(tǒng)的精度和可靠性也越高，但是系統(tǒng)本身的成本、重量、體積和結(jié)構(gòu)的復(fù)雜度也大大增加。在研究了傳感器數(shù)量與系統(tǒng)可靠性之間的關(guān)系后，提出了一種系統(tǒng)可靠性的新性能指標(biāo)。根據(jù)該性能指標(biāo)的計算，在滿足可靠性的要求前提下，可確定出冗余慣性導(dǎo)航系統(tǒng)中最經(jīng)濟的傳感器數(shù)量。在確定傳感器數(shù)量后，研究了同時滿足慣性導(dǎo)航系統(tǒng)導(dǎo)航性能和故障檢測與隔離性能的最優(yōu)

3、傳感器配置方案。通過仿真計算證明，6個同類傳感器的正十二面體對稱配置結(jié)構(gòu)為最優(yōu)冗余傳感器配置方案。
　　慣性導(dǎo)航系統(tǒng)在執(zhí)行導(dǎo)航任務(wù)之前必須進行初始對準(zhǔn)。精度和速度是初始對準(zhǔn)的兩個重要技術(shù)指標(biāo)，系統(tǒng)的可觀測性嚴(yán)重影響初始對準(zhǔn)的速度。針對冗余慣性導(dǎo)航系統(tǒng)中冗余的外部可量測信息，提出了將慣性傳感器輸出直接作為系統(tǒng)觀測量，姿態(tài)角作為狀態(tài)變量的初始對準(zhǔn)方案，建立了非線性初始對準(zhǔn)模型，將初始對準(zhǔn)模型的維數(shù)降至3維，改善了模型系統(tǒng)可觀測度，同時

4、可以消除慣性傳感器的共模誤差。仿真結(jié)果表明，在穩(wěn)態(tài)精度上，新建立的非線性初始對準(zhǔn)模型沒有很大的改善，但是在快速性上卻有很大的提高，新建立的非線性初始對準(zhǔn)模型在對準(zhǔn)過程中，能在5s內(nèi)使3個失準(zhǔn)角完全收斂。
　　提高慣性導(dǎo)航系統(tǒng)的可靠性是構(gòu)建冗余慣性導(dǎo)航系統(tǒng)的最初目的，先進合理的故障檢測與隔離技術(shù)是冗余慣性導(dǎo)航系統(tǒng)的可靠性的保證。針對基于奇偶空間法的故障檢測方法存在的問題，提出一種冗余慣性導(dǎo)航系統(tǒng)的改進實時漂移補償算法。它利用狀態(tài)估計

5、技術(shù)實時估算出信號的漂移誤差值，用狀態(tài)反饋技術(shù)來減小信號誤差；它利用自適應(yīng)擴展卡爾曼粒子濾波器，來解決噪聲不滿足高斯特性的情況以及模型不準(zhǔn)確問題；它引入漂移因子，減弱了實時漂移補償效果對于反饋增益的依賴性，加大了反饋增益的取值范圍。仿真結(jié)果表明所提出的改進實時補償方法能夠有效的糾正漂移傳感器，引入的漂移因子大大降低了實時補償系統(tǒng)對反饋增益的依賴程度，在滿足系統(tǒng)穩(wěn)定的前提下，即使所有傳感器都發(fā)生故障漂移，該算法也能有效的補償故障漂移，保證

6、了冗余慣性導(dǎo)航系統(tǒng)的正常工作，增強了冗余慣性導(dǎo)航系統(tǒng)的魯棒性和可靠性。
　　冗余慣性導(dǎo)航系統(tǒng)在滿足可靠性的前提下，要盡量提高系統(tǒng)的精度。冗余傳感器最優(yōu)融合算法能夠充分利用冗余慣性導(dǎo)航系統(tǒng)中冗余的觀測信息進行數(shù)據(jù)融合，提高了冗余慣性導(dǎo)航系統(tǒng)的導(dǎo)航精度。將冗余傳感器的輸出在冗余慣性導(dǎo)航系統(tǒng)配置矩陣的左零空間上的投影作為融合的冗余觀測，基于這種冗余觀測進行最優(yōu)估計，它能夠攫取各傳感器的最優(yōu)特性。為了解決最優(yōu)融合算法在系統(tǒng)噪聲特性未知的情

7、況下性能急速降低的問題，提出了一種改進的自適應(yīng)最優(yōu)融合算法。它將帶噪聲估計器的強跟蹤算法引入最優(yōu)融合算法中，既保證了系統(tǒng)噪聲的實時估計，又保證了系統(tǒng)在模型不準(zhǔn)條件下收斂性。當(dāng)冗余慣性導(dǎo)航系統(tǒng)中的傳感器發(fā)生故障漂移時，將最優(yōu)融合算法和故障漂移補償算法相結(jié)合，提出一種最優(yōu)融合漂移補償算法。仿真證明，改進的自適應(yīng)最優(yōu)融合算法能夠有效的解決最優(yōu)融合算法在系統(tǒng)噪聲未知或設(shè)置不合理的情況下性能下降的問題，但是它在解決濾波的魯棒性的同時也犧牲了算法的

8、估計精度。最優(yōu)融合漂移補償算法能夠有效的解決傳感器的故障漂移，同時充分融合了所有傳感器的暫態(tài)特性，保證了算法的最優(yōu)估計。
　　冗余慣性傳感器的最優(yōu)融合方法可以得到準(zhǔn)確的慣性信息，但不一定可以獲得最優(yōu)導(dǎo)航精度。本文推導(dǎo)了一種冗余慣性導(dǎo)航系統(tǒng)的最優(yōu)導(dǎo)航方案，并對其缺陷進行相應(yīng)的改造，形成一種次優(yōu)導(dǎo)航方案。這種次優(yōu)導(dǎo)航方案中，慣性傳感器的冗余觀測不再作為導(dǎo)航Kalman的輸入，僅用來進行慣性信息的最優(yōu)估計。根據(jù)某些場合系統(tǒng)噪聲不能夠準(zhǔn)確