光電跟蹤系統(tǒng)廣泛應用在天文觀測、靶場測量、監(jiān)控搜索、量子通信等領(lǐng)域,并且隨著應用的拓展,越來越多的安裝在諸如衛(wèi)星、飛機、艦船、汽車等運動平臺上。與地基固定平臺相比,載體運動引起的視軸晃動會嚴重影響跟蹤精度,要求系統(tǒng)具備很強的慣性穩(wěn)定能力;隨著裝備和工程技術(shù)的發(fā)展,目標的速度和機動性也越高,對跟蹤能力也提出了嚴峻的挑戰(zhàn);除此之外,運動平臺的空間相對狹窄,還限制了很多性能優(yōu)異但體積較大的傳感器的使用。因此,考慮到傳感器性能和控制方法是系統(tǒng)精度提升的關(guān)鍵因素,本文將信息融合技術(shù)與控制方法相結(jié)合,通過從不同信息源提取更準確信息的同時,改進控制結(jié)構(gòu),最大限度的提升系統(tǒng)性能。光電跟蹤系統(tǒng)的跟蹤精度由慣性穩(wěn)定能力與目標跟蹤能力共同決定,由于影響二者的因素有所區(qū)別,本文將分別對穩(wěn)定和跟蹤進行研究。對于運動平臺的慣性穩(wěn)定,本文提出了兩種方法:(1)基于CCD與MEMS加速度計時域融合的慣性穩(wěn)定方法針對光纖陀螺的體積質(zhì)量相對較大不適合小型化應用,提出用微型廉價的MEMS加速度計用于穩(wěn)定。由于MEMS加速度計低頻易受干擾,基于加速度計和CCD構(gòu)成的雙閉環(huán)系統(tǒng)的低頻擾動抑制能力通常不足。為了提升系統(tǒng)低頻性能,本文提出先采用加速度擾動觀測器改造系統(tǒng)中頻性能,再通過構(gòu)造虛擬速度環(huán)使中頻的擾動抑制能力置換成低頻性能的方法。其中,平臺速度是通過CCD對加速度計數(shù)據(jù)積分后修漂得到(本質(zhì)為時域融合)。系統(tǒng)的擾動抑制能力在低頻的最大提升達到了-20dB,使MEMS加速度計具備了替換光纖陀螺的能力。(2)改進的互補濾波頻域融合慣性穩(wěn)定方法由于直接基于MEMS加速度計構(gòu)建的擾動觀測器提取的擾動在低頻不準,并且時域融合得到的速度在高頻相位延遲嚴重,因此系統(tǒng)的穩(wěn)定能力仍有提升空間。為了使系統(tǒng)穩(wěn)定能力最大化,需要進一步獲取更準確的平臺信息。結(jié)合CCD擅長低頻測量和MEMS加速度計擅長高頻測量的特點,本文提出了改進的互補濾波頻域融合方法,根據(jù)需要提取傳感器特定頻段信息進行融合,不要求濾波器完全互補。通過頻域融合得到的更準確的加速度和速度信息,分別用于構(gòu)建擾動觀測器和虛擬速度環(huán),與時域融合相比,平臺的擾動抑制能力在30Hz以下繼續(xù)提升-10dB左右。對于運動平臺的目標跟蹤,本文同樣提出了兩種方法:(1)基于脫靶量與模型輸出融合的復合前饋方法在運動平臺上,傳統(tǒng)的前饋結(jié)構(gòu)使用的是脫靶量與陀螺積分數(shù)據(jù)融合得到的目標慣性位置,只能提升跟蹤能力并且對陀螺的精度要求很高。本文提出的脫靶量與平臺模型輸出融合得到的是目標和視軸的相對運動,同時包含了慣性空間中的目標和擾動信息,由它構(gòu)成的是一種包含跟蹤前饋和擾動前饋的復合結(jié)構(gòu),理論上對跟蹤和抗擾都有效果。由于融合模型采用的是平臺閉環(huán)模型,魯棒性好,并且低頻時傳遞函數(shù)為1,因此不需要額外辨識,易于操作。實驗證實,提議的方法和傳統(tǒng)的基于脫靶量與陀螺積分融合的前饋方法相比,跟蹤能力相近,但是擾動抑制能力在低頻有額外的提升效果。(2)基于脫靶量與模型輸出融合的改進Smith預估器方法針對第五章復合前饋方法不能提升跟蹤帶寬并且性能提升只在極低頻率效果明顯的問題,提出了基于脫靶量與模型輸出融合的改進Smith預估器方法。分析了用來提升系統(tǒng)帶寬和精度的Smith預估器本質(zhì)上是一種誤差量與模型輸出融合提取目標和擾動信息的結(jié)構(gòu),與第五章提出的復合前饋結(jié)構(gòu)相比,區(qū)別是Smith預估器方法是把融合結(jié)構(gòu)由前饋支路變?yōu)榱酥鞲赏�。為了保證系統(tǒng)的魯棒性并且進一步提升帶寬和精度,本文提出采用閉環(huán)模型作為模型參考,并且繼續(xù)在主干通路上添加前饋支路以改造傳遞特性。實驗證實,與傳統(tǒng)的Smith預估器相比,改進的Smith預估器方法使跟蹤誤差抑制帶寬由3Hz上升到5Hz,跟蹤能力和擾動抑制能力在低頻整體增強-5dB左右。最后,嘗試將改進的Smith預估器與復合前饋方法相結(jié)合,使二者優(yōu)勢互補,進一步提升了系統(tǒng)性能。
【學位單位】：中國科學院大學(中國科學院光電技術(shù)研究所)
【學位級別】：博士
【學位年份】：2019
【中圖分類】：TP273;TN29
【部分圖文】：

（a）視軸穩(wěn)定實例 圖 1.6 伺Figure 1.6 The serv在光電跟蹤技術(shù)出現(xiàn)之前，慣性穩(wěn)定上，因為風浪造成船體顛簸嚴重，像雷工作，早期的穩(wěn)定方法是在設(shè)備底部安不搖擺的環(huán)境，但通常只適合于一些小平臺視軸的慣性穩(wěn)定而言，這樣的穩(wěn)定伺服穩(wěn)定方案，基本控制框圖如圖 1.6 所器敏感光軸在慣性空間中的運動，構(gòu)成反基于伺服控制的慣性穩(wěn)定技術(shù)初衷是

基于信息融合的運動平臺光電跟蹤控制技術(shù)研究 k | k k k | k1P I K H k P ...(5.28)基于上面的預測和更新方程，可以根據(jù)需要對目標進行平滑、濾波或者預測，而本論文主要是借助它的預測功能來減小延時的影響。但是，不管選擇哪一種預測算法，本身的處理過程也需要時間，并且并不能直接在全頻段都起到預測作用，一般而言，預測算法更像是一種在低頻有效的超前校正環(huán)節(jié)，只具備很低的帶寬，后面的實驗結(jié)果將會體現(xiàn)出來。5.4 實驗驗證
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