发明名称 非完全自由度惯性平台关键参数多位置最优估计检测方法
摘要 本发明涉及一种实现非完全自由度惯性平台的在线自检测方法,适用于各类非完全和完全自由度的惯性平台系统自检测,属于参数在线自主检测领域。基本原理是:在不借助外加其他设备和不拆下平台系统的前提下,利用平台处于不同姿态时加速度计和陀螺的输出并结合加速度计和陀螺的输出模型,运用扩展卡尔曼滤波法对平台的关键参数进行实时自检测;利用本方法对系统的关键参数进行实时自检测和反馈,有利于对系统进行及时的补偿,提高平台系统的工作的精度和稳定性。本发明方法在对系统的关键参数进行实时自检测和反馈的同时,可以实现对平台系统误差角的实时估计,提高了其他参数的解算精度。
申请公布号 CN102721424A 申请公布日期 2012.10.10
申请号 CN201110439148.1 申请日期 2011.12.23
申请人 北京理工大学 发明人 王博;付梦印;邓志红;汪顺亭;徐晓东
分类号 G01C25/00(2006.01)I 主分类号 G01C25/00(2006.01)I
代理机构 代理人
主权项 1.非完全自由度惯性平台关键参数多位置最优估计检测方法,其特征在于:包括如下步骤:步骤一、将东北天地理坐标系中的重力加速度和地球自转角速度转换到平台坐标系中;地速在地理坐标系中表示为<img file="DEST_PATH_FDA0000140821760000011.GIF" wi="989" he="243" />地速在平台坐标系中表示为<img file="DEST_PATH_FDA0000140821760000012.GIF" wi="1698" he="252" />其中,n表示地理坐标系,p表示平台坐标系;α,β,γ分别为平台绕X,Y,Z轴的转角,M<sub>1</sub>(α),M<sub>2</sub>(β),M<sub>3</sub>(γ)为平台绕X,Y,Z轴转动的转移矩阵;地球自转角速度ω<sub>e</sub>在地理坐标系中表示为<img file="DEST_PATH_FDA0000140821760000013.GIF" wi="233" he="237" />其中,ω<sub>ex</sub>=0,<img file="DEST_PATH_FDA0000140821760000014.GIF" wi="319" he="47" /><img file="DEST_PATH_FDA0000140821760000015.GIF" wi="308" he="55" /><img file="DEST_PATH_FDA0000140821760000016.GIF" wi="32" he="39" />为地理纬度;步骤二、在完成坐标系转换后,根据误差角的动态方程、陀螺漂移误差模型建立非完全自由度惯性平台的Kalman滤波状态方程;取加速度计及角度传感器输出作为观测量并结合加速度计线性输出模型,推导Kalman滤波的观测方程;误差角动态方程如下所示<img file="DEST_PATH_FDA0000140821760000017.GIF" wi="550" he="91" /><img file="DEST_PATH_FDA0000140821760000018.GIF" wi="1096" he="115" /><img file="DEST_PATH_FDA0000140821760000019.GIF" wi="358" he="91" />其中,φ<sub>x</sub>,φ<sub>y</sub>,φ<sub>z</sub>分别为平台绕X轴,Y轴和Z轴的误差角;ε<sub>x</sub>,ε<sub>y</sub>,ε<sub>z</sub> 分别表示X陀螺,Y陀螺和Z陀螺的漂移;其具体形式如下X陀螺仪漂移误差模型为<img file="DEST_PATH_FDA0000140821760000021.GIF" wi="1534" he="97" />Y陀螺仪漂移误差模型为<img file="DEST_PATH_FDA0000140821760000022.GIF" wi="1509" he="93" />Z陀螺仪漂移误差模型为<img file="DEST_PATH_FDA0000140821760000023.GIF" wi="1483" he="93" />上三式中,ε<sub>gx</sub>,ε<sub>gy</sub>,ε<sub>gz</sub>分别为X陀螺,Y陀螺和Z陀螺的随机漂移;k<sub>g0i</sub>为陀螺仪零漂,k<sub>g11i</sub>为对应的陀螺仪输入轴一次项系数,k<sub>g12i</sub>为对应的陀螺仪自转轴一次项系数,k<sub>g13i</sub>为对应的陀螺仪输出轴一次项系数(i表示x或y或z);因此得到非完全自由度惯性平台系统状态方程如下<img file="DEST_PATH_FDA0000140821760000024.GIF" wi="1255" he="169" />其中<img file="DEST_PATH_FDA0000140821760000025.GIF" wi="496" he="83" />φ=[φ<sub>x</sub> φ<sub>y</sub> φ<sub>z</sub>]<sup>T</sup>,k<sub>g</sub>[k<sub>g0x</sub> k<sub>g0y</sub> k<sub>g0z</sub> k<sub>g11x</sub> k<sub>g11y</sub> k<sub>g11z</sub> k<sub>g12x</sub> k<sub>g12y</sub> k<sub>g12z</sub> k<sub>g13x</sub> k<sub>g13y</sub> k<sub>g13z</sub>]<sup>T</sup>k<sub>a</sub>=[k<sub>a0x</sub> k<sub>a0y</sub> k<sub>a0z</sub> k<sub>a1x</sub> k<sub>a1y</sub> k<sub>a1z</sub>θ<sub>px</sub> θ<sub>py</sub> θ<sub>pz</sub> θ<sub>ox</sub> θ<sub>oy</sub> θ<sub>oz</sub>]<sup>T</sup>其中k<sub>a0i</sub>为加表零偏,k<sub>a1i</sub>为加表刻度因数,θ<sub>pi</sub>,θ<sub>oi</sub>为加表绕摆轴和输出轴的安装误差;w为高斯白噪声干扰向量;<img file="DEST_PATH_FDA0000140821760000026.GIF" wi="622" he="298" /><img file="DEST_PATH_FDA0000140821760000027.GIF" wi="1764" he="286" />加速度计线性输出模型为: 平台X加速度计线性输出模型<img file="DEST_PATH_FDA0000140821760000031.GIF" wi="1508" he="86" />平台Y加速度计线性输出模型<img file="DEST_PATH_FDA0000140821760000032.GIF" wi="1503" he="87" />平台Z加速度计线性输出模型<img file="DEST_PATH_FDA0000140821760000033.GIF" wi="1546" he="90" />e<sub>ai</sub>为加表随机误差;则观测方程为<img file="DEST_PATH_FDA0000140821760000034.GIF" wi="1303" he="192" />其中<img file="DEST_PATH_FDA0000140821760000035.GIF" wi="310" he="194" />Z<sub>a</sub>为三轴加速度计输出,Z<sub>an</sub>为三轴角度传感器输出,φ<sub>0</sub>=[α<sub>0</sub> β<sub>0</sub> γ<sub>0</sub>]<sup>T</sup>为不同位置对应的转角,v为6维高斯白噪声干扰向量;<img file="DEST_PATH_FDA0000140821760000036.GIF" wi="1730" he="300" />步骤三、根据所选位置运用李导数方法对步骤二得到的非完全自由度惯性平台系统的可观测性矩阵进行计算,判断系统是否完全可观;非线性系统的Lie导数定义为<img file="DEST_PATH_FDA0000140821760000037.GIF" wi="1436" he="149" />其中k为微分次数;定义向量L为 <img file="DEST_PATH_FDA0000140821760000041.GIF" wi="1025" he="331" />其中n为向量X的维数,则L对X的Jacobi矩阵为<img file="DEST_PATH_FDA0000140821760000042.GIF" wi="1189" he="416" />对于多位置检测,将各位置具体参数带入(14)式得到的矩阵记为M<sub>i</sub>,则系统的可观测性矩阵为P=[M<sub>1</sub> M<sub>2</sub> L M<sub>k</sub>].若P的秩小于n则重新选取位置后计算可观测性矩阵P;若其秩为n,则系统完全可观,进而可对全部误差系数进行检测,即进行步骤四;步骤四,将非完全自由度惯性平台系统转至选取的位置,对加表及角度传感器输出进行连续采集,利用步骤二,步骤三得到的扩展Kalman滤波系统方程对平台误差角及各误差系数进行检测。 
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