無陀螺捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)若干關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、由于傳統(tǒng)的捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)不太適合應(yīng)用于大過載、大角速度的場合，而無陀螺捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)(GFSINS)在具有大加速度、大角速度的情況下，仍然能正常工作。所以，近年來，無陀螺捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)得到廣泛研究，取得了許多研究成果，但仍然離工程化、實用化有一定差距。為了解決目前該研究領(lǐng)域存在的問題，本文針對系統(tǒng)構(gòu)型、角速度解算、姿態(tài)估計和誤差標定及補償?shù)葞醉楆P(guān)鍵技術(shù)來展開研究，為后續(xù)系統(tǒng)的研制打下基礎(chǔ)。
　　 首先，給出了GFSINS構(gòu)型的可行性條

2、件：構(gòu)型矩陣J左可逆。針對系統(tǒng)構(gòu)型的優(yōu)劣，提出了一種基于幾何精度擴散因子(GDOP)的評價指標，并通過三種典型構(gòu)型方案驗證了該指標的有效性。鑒于實用化的考慮，設(shè)計了一種基于旋轉(zhuǎn)彈的十加速度計構(gòu)型單元，當其中某一加速度計故障時，可以有四種不同的編排方式來保證系統(tǒng)正常工作且精度不變。通過GDOP指標的判斷和對具體對象的分析表明，此設(shè)計很適合應(yīng)用到旋轉(zhuǎn)彈上。
　　 其次，為了提高系統(tǒng)導(dǎo)航精度，針對角速度解算方法展開了研究。在分析了積分

3、法、開方法、微分法等幾種角速度算法優(yōu)缺點的基礎(chǔ)上，給出了一種運算簡單、精度較高的對數(shù)算法。針對角速度代數(shù)公式算法解算誤差達不到要求的情況，建立了一個三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來預(yù)測角速度，仿真結(jié)果表明，角速度預(yù)測精度比對數(shù)算法提高了將近兩倍。為了消除加速度計隨機噪聲對角速度解算結(jié)果的影響，設(shè)計了一種H∞濾波器，并在改變噪聲大小、噪聲種類和初始狀態(tài)估值大小的情況下進行了仿真，結(jié)果表明，H∞濾波比kalman濾波具有更好的魯棒性和穩(wěn)定精度，濾波后

4、，角速度估計精度比對數(shù)法至少提高了1個數(shù)量級。
　　 接著，對GFSINS姿態(tài)估計方法展開了研究。給出了基于四元數(shù)的四階龍格庫塔法和四子樣旋轉(zhuǎn)矢量法解算姿態(tài)，并在圓錐運動下完成了仿真，結(jié)果表明，四子樣等效旋轉(zhuǎn)矢量法姿態(tài)解算精度高于四階龍格庫塔法，而且當采用GFSINS獨立確定姿態(tài)時，姿態(tài)角誤差隨時間而累積?；谥亓κ噶亢腿S磁強計測量輸出，給出了一種適合彈體在靜止或勻速運動狀態(tài)下的姿態(tài)確定方法，能避免誤差積累。為了抑制彈體在不同

5、運動環(huán)境下的姿態(tài)誤差發(fā)散，提出了一種GFSINS/磁強計的組合定姿濾波方案，考慮到圓錐誤差的影響，采用基于四子樣等效旋轉(zhuǎn)矢量法獲得的四元數(shù)以及十加速度計輸出中分解出的角速度作為狀態(tài)量，加速度計組合輸出的角速度交叉乘積項和三軸磁強計測量值作為量測量，構(gòu)建了系統(tǒng)的狀態(tài)方程和量測方程；然后設(shè)計了EKF和SUKF兩種姿態(tài)估計器，并在圓錐運動下完成了仿真對比。結(jié)果表明，SUKF的性能要優(yōu)于EKF，濾波后，姿態(tài)誤差的發(fā)散能得到有效的抑制。
　

6、　 最后，對系統(tǒng)的主要誤差源進行了標定及補償技術(shù)的研究。針對加速度計靜態(tài)和動態(tài)誤差對GFSINS的顯著影響，基于誤差模型，利用線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)完成了誤差系數(shù)的辨識，通過給出的有效補償算法將誤差補償?shù)郊铀俣扔嬢敵鲋?，角速度解算精度均提高了一個數(shù)量級。針對加速度計安裝誤差對系統(tǒng)精度的影響，提出了一種十加速度計安裝位置和方向誤差系數(shù)的辨識方法，將轉(zhuǎn)臺上的系統(tǒng)構(gòu)型在兩種轉(zhuǎn)速下各進行三次翻轉(zhuǎn)，可以一次性標定出50個誤差系數(shù)：在采用先計算補償后的