简介:针对声矢量传感器姿态变化难以准确测量导致目标测向精度低的现状,设计一种微型MEMS姿态传感器,并将其封装在声矢量传感器内部,实现基于MEMS姿态传感器的声矢量传感器设计。首先根据声矢量传感器姿态测量与校正原理,采用四元数姿态解算方法及扩展卡尔曼滤波器设计MEMS姿态传感器,并对其进行姿态精度测试;然后基于MEMS姿态传感器进行声矢量传感器样机设计、制作、参数测试;最后对样机进行了海上实验,结果表明,通过姿态校正后声矢量传感器目标方位估计精度与GPS推算方位精度一致,验证了利用MEMS姿态传感器设计声矢量传感器的可行性。
简介:温度是IMU及其他导航器件等精密仪器中需要监测的重要参数,传统的温度监测一般使用热电偶或者数字温度传感器(如DS18B20)等,监测程序复杂,功耗高,因此使用精密仪器中广泛采用的FPGA芯片独立完成高集成度、低功耗温度监测具有重要意义.在FPGA中通过搭建环形振荡器产生了自激振荡信号,该信号周期与FPGA芯片温度具有正相关性,通过对振荡信号周期的检测完成了对温度的监测,设计了一种以FPGA芯片同时作为敏感头和处理模块的温度传感器.通过对XilinxVirtex-2系列FPGA芯片进行实验,得到该传感器在-40℃~+60℃的范围内具有优于0.1℃的分辨率,优于0.5℃的检测精度,满足一般温度监测需要.实验表明该传感器具有功耗低、集成度高、可靠性好等优点.
简介:在广义系统故障诊断过程中,若系统动态模型中存在不确定性,传统的无迹卡尔曼滤波算法将失去其传感器故障估计精度。为解决该问题,提出一种改进的强跟踪卡尔曼滤波算法以实现广义连续-离散系统的传感器故障诊断及隔离。首先,提出基于多重渐消因子的强跟踪滤波算法以实现动态模型存在不确定性广义连续-离散系统的故障诊断;然后提出一种结合多模型自适应估计的强跟踪卡尔曼滤波(STUKFMMAE)算法以实现传感器故障的有效隔离。最后,针对基于广义连续-离散系统的惯性传感器故障模型提出仿真算例。仿真数据表明,传统无迹卡尔曼滤波对于传感器故障估计误差为0.002左右,而提出的基于多重渐消因子的强跟踪滤波算法对于传感器故障估计误差最大值为未超过4×10~(-4),且STUKFMMAE相较于UKFMMAE算法具有更好的隔离效果。仿真结果验证了设计方案的有效性。
简介:针对传统压电型声矢量传感器无法兼顾小体积与高灵敏度的问题,利用MEMS电容加速度计作为拾振器,实现矢量传感器的小型化设计。首先采用机电类比分析的方法得到内置加速度计的刚硬球体的声致振动响应;然后进行硅微电容加速度计选型和参数分析、设定,并设计制作了一只二维球形矢量传感器样机;最后对样机进行了参数测试,结果表明两矢量通道均具有良好的方向性,声压灵敏度分别为?185dB和-186dB(1kHz,0dBref1V/μPa),通道间相位差与理论值保持一致,验证了利用MEMS电容加速度计设计矢量传感器的可行性。
简介:基于微喷三维打印机制造压力传感器,用于可穿戴的个人导航系统中。在基底表面不规则或者使用中经常被折弯的情况下,微喷打印工艺制备的MEMS器件精度更高,性能更好。研究了器件的可打印模型和工艺,给出压力传感器可打印的分层物理结构;研究了平面结构投影到三维基底上的投影空间,基于Terzopoulos弹性模型使用材料弹性度和结构弹性度模型给出投影空间;使用射线投影NURBS曲线来拟合边界轮廓,给出分层切片模型。为验证打印PZT膜的压电性能以及设计的压力传感器件的功能,使用不同的机械负荷测试其刚度,使用不同的直流偏置来测试耗损因数、品质因数等。通过比较实验对象的测量值和理论预测值之间的关系可以看出,打印的压力传感器薄膜具有很好的机械和电气性能。
简介:圆锥误差和量化误差是激光捷联惯性导航系统姿态解算误差的两个最主要的误差源.从分析圆锥误差产生的机理出发,分别分析了以角度和角速度为计算参数的圆锥误差补偿算法,并对量化误差对圆锥误差补偿算法的影响进行了研究.通过理论分析和数字仿真,得出在实际工程应用中,采用角速度为输入信息的激光捷联惯性导航系统姿态算法应该在考虑量化误差的情况下,采用以角速度为计算参数的圆锥误差补偿算法.
简介:针对系统误差的不确定性可能会引起滤波精度降低或发散的问题,提出一种新的基于模型预测滤波的前向神经网络算法。首先,采用模型预测滤波估计网络在正向传递过程中的模型误差,并对其进行修正,以弥补模型误差对隐含层权值更新的影响;然后,利用模型预测滤波为神经网络提供精确的训练样本,学习待估计系统的非线性关系。将提出的算法应用于SINS/CNS/BDS组合导航系统,并与扩展卡尔曼滤波进行比较,仿真结果表明,提出的算法得到的姿态误差、速度误差和位置误差分别在[-0.25′,+0.25′]、[-0.05m/s,+0.05m/s]和[-5m,+5m]以内,滤波性能明显优于扩展卡尔曼滤波算法,表明该算法能提高组合导航定位的解算精度。
简介:针对星敏感器地平仪联合自主定轨算法在工程中不易应用及工程应用中定轨精度较低等问题,提出了一种改进的自主定轨算法。第一,调整算法观测量,利用惯性坐标系下地心矢量替代星光角距值作为Kalman滤波方程的观测量,以适应卫星星敏感器标准输出;第二,在算法中加入敏感器误差处理环节,包括对敏感器的常值误差进行求取,从而实现对地心矢量测量值的修正,以及用抗野值方法对尖峰噪声误差进行处理,从而消除尖峰噪声对Kalman滤波定轨算法的影响;第三,采用无迹Kalman滤波算法将具有新的观测量与敏感器误差处理环节的改进的天文导航算法加以实现。通过某在轨中轨道卫星数据校验表明,改进后的自主定轨算法定轨精度在千米量级,可在工程中有效实施。
简介:在详细分析光纤陀螺零漂的基础上,提出了先用滤波算法对光纤陀螺信号进行预处理,然后采用RBF神经网络对滤波后的信号进行建模的方法.针对光纤陀螺信号特点分别采用FLP算法、小波滤波算法、解相关变步长LMS自适应滤波算法对其进行了预处理,比较三种滤波方法,小波滤波算法效果优于其它两种预处理方法,但针对基于预处理后的陀螺信号采用RBF神经网络进行建模时,小波滤波预处理后的信号在建模精度上却是最差的,而对FLP算法滤波后的信号进行RBF建模,建模精度提高了两个数量级。结果表明:基于FLP算法的RBF神经网络在光纤陀螺中的建模是有效的,可大大提高建模的精度。
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.