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水下超高速航行体微惯性测量组合设计及其相关技术研究

李雪莲  
【摘要】: 以超空化减阻技术运动的航行体在速度、灵活性等方面都有了全新的改善,改变了传统水下航行体普遍存在速度慢、航程短、精度低的缺点,开辟了水下超高速航行体更为广阔的发展空间,在水下超高速航行体上装置导航制导设备,将大大提高航行体的效能,随着航行体结构设计的不断优化,以及在体积、可靠性和抗冲击性能等诸多方面的要求更加突出,使得航行体内置惯导装置小型化发展成为一种必然趋势。随着微机电技术的发展,加之微惯性导航系统可在不依赖任何外部信息条件下实现全自主导航的突出优点,微惯性测量组合技术在水下超高速航行体上具有广阔的应用前景。但是,与传统的惯性测量组合相比,微惯性测量组合的精度明显偏低,这极大地限制了它的应用。如何充分发挥微惯性器件的优势,不断提高其测量精度,进而提高微惯性测量组合的测量精度,具有极其重要的意义。本文的研究工作正是针对提高微惯性元件和微惯性测量组合可靠性及精度这一中心展开的。 进行了一种新型的九陀螺的微惯性测量组合设计,在设计中,采取斜置轴冗余配置方式,运用第4轴冗余信息实现对3个正交轴信息的校验和互补,系统的可靠性和精度较以往常用配置方式有一定的提高。 对微机械陀螺漂移特性进行了分析,微机械陀螺的随机漂移比系统性漂移更复杂,对它的建模补偿对于提高测量信息精度非常重要。论文分别运用基于指数平滑的GM(1,1)模型和基于动窗平滑的GM(1,1)模型对漂移中的确定性趋势项进行了提取,并运用AR(3)模型对随机漂移进行了建模分析,经Allan方差分析表明,经GM-AR模型补偿后的漂移噪声有大幅度的降低。此外,通过对微机械陀螺同一日内的多组数据和不同日期的多组数据进行了重复性检验,结果表明,同一环境条件下的随机漂移数据具有很好的重复性,可以通过多次测量结果预先离线估计出来。在时间序列分析模型基础上,对微机械陀螺随机漂移信号进行了卡尔曼滤波处理,随机漂移信号在滤波后虽然没有完全消除,但却大幅度降低,在实际应用中,通过以上方法对微机械陀螺仪的输出信号进行滤波处理,得到了更高精度的测量结果。 采用数据融合算法进一步提高本文设计系统精度。分别采用基于最优加权的最小二乘算法、有限窗加权最小二乘算法和测量方差自学习的最小二乘算法,综合利用分布在不同位置传感器的冗余和互补信息,降低了测量信息的不确定性,系统测量精度进一步提高。 研究结果表明,适应水下超高速航行的复杂环境设计的新型微惯性测量组合,可以充分发挥微惯性器件高可靠性、抗动态冲击能力强的突出优点,使系统的可靠性和精度综合性能显著提高,通过漂移误差模型的补偿技术和数据融合方法,能够在现有的硬件基础上进一步提高微惯性测量组合的精度,具有良好的效果。


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