發(fā)布時(shí)間：2017-09-23 07:43

  本文關(guān)鍵詞：光電跟蹤平臺(tái)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(cè)量元件在光電跟蹤平臺(tái)伺服控制回路中,作為測(cè)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(cè)量元件的精度對(duì)提升光電跟蹤平臺(tái)的整體精度有十分重要的意義。光纖陀螺由于測(cè)量精度高、性能穩(wěn)定等優(yōu)點(diǎn)目前常被用作穩(wěn)定平臺(tái)的測(cè)量元件。由于加工精度的限制和安裝時(shí)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(duì)這個(gè)問(wèn)題,本文給出了一種基于速率實(shí)驗(yàn)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(cè)試轉(zhuǎn)臺(tái),設(shè)計(jì)速率實(shí)驗(yàn)對(duì)安裝誤差進(jìn)行標(biāo)定。在標(biāo)定實(shí)驗(yàn)中,對(duì)光纖陀螺的三個(gè)軸向分別取一系列的角速率點(diǎn),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(shí)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(duì)光纖陀螺的原始輸出信號(hào)進(jìn)行了平穩(wěn)性檢驗(yàn)并使用差分運(yùn)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(hào)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(duì)傳統(tǒng)Kalman算法需要先驗(yàn)噪聲統(tǒng)計(jì)量的問(wèn)題,結(jié)合Sage-Husa方法形成自適應(yīng)Kalman濾波算法,并對(duì)光纖陀螺信號(hào)進(jìn)行濾波。最后,用最小二乘法擬合出Allan方差中各誤差項(xiàng)的系數(shù),進(jìn)行補(bǔ)償效果評(píng)價(jià)。計(jì)算結(jié)果表明,經(jīng)過(guò)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(shí)的誤差方法,對(duì)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(hào)中的主趨勢(shì)項(xiàng),對(duì)其誤差余項(xiàng)進(jìn)行了重構(gòu)。之后將重構(gòu)后的信號(hào)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(dòng)量因子和自適應(yīng)調(diào)整學(xué)習(xí)速率的方法來(lái)改進(jìn)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過(guò)程。通過(guò)性能驗(yàn)證,說(shuō)明網(wǎng)絡(luò)對(duì)陀螺誤差具有良好的預(yù)測(cè)估計(jì)能力。分析結(jié)果表明,經(jīng)過(guò)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(guó)科學(xué)院長(zhǎng)春光學(xué)精密機(jī)械與物理研究所
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：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?jī)?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(shí)驗(yàn)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(hào)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(jì)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(shì)項(xiàng)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(guò)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(jiǎn)介83-85
• 致謝85

【相似文獻(xiàn)】

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7 趙永新 王健;挫折是人生的財(cái)富[N];人民日?qǐng)?bào);2012年

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