激光捷联惯导系统温度误差实时补偿技术研究

来源 :中国航天第二研究院 航天科工集团第二研究院 | 被引量 : 0次 | 上传用户:weike112121
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与平台式惯导系统相比,激光捷联式惯导系统结构简单,一般没有温控装置,激光陀螺和加速度计对温度比较敏感,外界环境温度的变化以及自身的发热都会影响惯性器件的输出,进而影响系统的导航精度。研究激光捷联惯导系统温度补偿具有重要的现实意义和工程应用价值。  论文首先从理论上分析了惯性器件的温度特性,了解到温度对惯性器件各个部件的影响。从惯性器件的输入输出来看,温度主要是影响惯性器件的零偏和标度因数。根据外界环境温度是否恒定,人为地将系统内部复杂的温度效应划分为静态温度效应和动态温度效应。在惯性器件温度误差机理的理论分析基础上,得到了激光陀螺零偏静动态温度补偿模型形式和加速度计零偏以及标度因数的静态温度补偿模型形式。  然后对整个系统进行温度实验研究。设计了特定的静态温度实验标定方案,分离出了惯性器件的零偏和标度因数。针对激光陀螺设计了不同温度变化率的变温实验。根据静态温度实验数据,采用最小二乘辨识出了静态温度补偿模型的参数,对激光陀螺和加速度计静态温度补偿模型分别进行了实验验证,实验结果表明补偿效果良好,从而说明了静态温度补偿模型的有效性;针对整个系统进行了高低温测试,测试结果表明,经过温度补偿后,高低温下系统的导航定位精度接近常温下导航定位精度,从而进一步说明了静态温度补偿模型的有效性。  最后针对大温变率、大范围变温环境下激光陀螺零偏受温度影响较大的情形,根据大量的变温实验数据,辨识出了陀螺零偏的动态温度补偿的回归模型。由于神经网络具有很强的非线性映射能力,将神经网络应用于陀螺零偏的动态温度补偿中,建立了动态温度补偿的神经网络模型。对两种模型进行了实验验证,实验结果表明两种模型都取得了较理想的补偿效果。神经网络模型结构复杂,运算量较大,回归模型比较简单,是工程中常用的一种模型。
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