冲击危险区域多元地球物理指标动态辨识方法及其应用 被引量：1

1

作者 王爱文 李超 +5 位作者 潘一山 宋义敏 范德威 魏传奇 于新河 卢闯 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期2573-2588,共16页

精准识别冲击危险区域并给出危险程度及其演化规律对冲击地压防治具有重要意义。采用变形局部化与多元地球物理指标空间扫描相结合的方法,探究大能量事件发生区域的微震前兆特征,追踪冲击危险区域的动态演化过程。基于变形局部化原理,... 精准识别冲击危险区域并给出危险程度及其演化规律对冲击地压防治具有重要意义。采用变形局部化与多元地球物理指标空间扫描相结合的方法,探究大能量事件发生区域的微震前兆特征,追踪冲击危险区域的动态演化过程。基于变形局部化原理,利用梯度显著性指标识别变形局部化区域,圈定冲击危险区域;采用滑动窗扫描方法,研究了变形局部化区域内的b、A(b)、S等物理指标空间分布特征,以掘进期间梯度显著性指标识别的微震聚集区域内大能量微震事件对应的b、A(b)、S、△F、A(t)作为划分工作面回采期间冲击危险等级的阈值;利用贝叶斯网络法分析各个物理指标预测危险区域的效能,构建综合预测危险区域模型,计算物理指标权重并得到综合预测指标,并以513工作面进行实例分析。结果表明:地球物理指标可以识别微震聚集信号,判断危险区域,根据513工作面实际监测数据判断出3个微震事件聚集区域;物理指标的空间扫描结果与微震数据的聚集区域具有同步的特征,大能量事件发生时,所在区域的物理指标值高于冲击危险阈值,物理指标空间扫描辨识的危险区域与微震数据聚集区域基本一致;利用综合预测危险区域模型,对工作面回采期间危险区域进行迭代式预测,结果表明:冲击危险事件多发生在综合预测指标所预测的强冲击危险区域内,并随着回采期间微震数据的叠加,强冲击危险区域逐步集中,与冲击危险事件位置的重合度更高。综合预测指标预测效能总体高于单个物理指标,显著增强了精准预测冲击危险区域的能力。 展开更多

关键词 冲击地压 变形局部化 危险区域 多元地球物理指标 动态辨识

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适用于全包线的航空发动机BP网络模型的动态辨识 被引量：10

2

作者 徐亮 黄金泉 《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第4期334-337,共4页

为克服传统的发动机动态模型辨识中存在的辨识精度低、辨识模型应用范围窄等不足 ,把对非线性系统具有高度逼近能力的神经网络应用于航空发动机动态特性的辨识 ,从而为发动机动态辨识开辟更为广阔的道路。采用均方差归一法的数据处理方... 为克服传统的发动机动态模型辨识中存在的辨识精度低、辨识模型应用范围窄等不足 ,把对非线性系统具有高度逼近能力的神经网络应用于航空发动机动态特性的辨识 ,从而为发动机动态辨识开辟更为广阔的道路。采用均方差归一法的数据处理方法和 BP算法的改进算法——输入端动量 BP算法 ,以某型发动机在飞行包线内某一飞行条件下的数据作为学习样本 ,辨识了发动机的神经网络模型 ,在全包线范围内对该模型进行检验。结果表明 ,所得的发动机动态模型在全包线内都有很高的逼近精度 。 展开更多

关键词 神经网络 航空发动机 系统辨识 全包线 BP算法 网络模型 动态辨识

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高炉煤粉喷吹系统的动态辨识 被引量：3

3

作者 刘克显 王玉涛 王师 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第4期366-369,共4页

高炉煤粉喷吹是一个时变、非线性复杂系统 ,采用常规方法无法建立起精确的数学模型·通过对煤粉喷吹系统的研究 ,提出一种带可调因子的模糊神经网络 (AFNN) ,它通过调节可调因子的大小 ,实现喷吹对象的动态辨识·实验结果表明 ... 高炉煤粉喷吹是一个时变、非线性复杂系统 ,采用常规方法无法建立起精确的数学模型·通过对煤粉喷吹系统的研究 ,提出一种带可调因子的模糊神经网络 (AFNN) ,它通过调节可调因子的大小 ,实现喷吹对象的动态辨识·实验结果表明 ,该网络具有快速的学习能力和较强的自适应性能· 展开更多

关键词 模糊神经网络 动态辨识 高炉 喷煤 可调因子

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目标自动跟踪参数辨识模型的工程化动态辨识 被引量：4

4

作者 常天庆 周启煌 邱晓波 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2006年第1期7-9,13,共4页

为解决机动目标参数辨识模型工程应用问题,采用扩张状态观测器等先进的非线性滤波算法,从实测的含有观测噪声的目标位置数据的序列中,直接估计出机动目标运动的一阶、二阶、三阶导数,并结合目标运动模型辨识的理论算法,在工程应用上首... 为解决机动目标参数辨识模型工程应用问题,采用扩张状态观测器等先进的非线性滤波算法,从实测的含有观测噪声的目标位置数据的序列中,直接估计出机动目标运动的一阶、二阶、三阶导数,并结合目标运动模型辨识的理论算法,在工程应用上首次实现了机动目标运动模态和运动模型的双重动态辨识,完成了目标模型动态辨识的工程化设计。 展开更多

关键词 扩张状态观测器 模型的动态辨识 参数辨识模型

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一种用于非线性动态辨识的新型神经网络

5

作者 张剑 林瑞昌 毕天昊 《控制工程》 CSCD 北大核心 2024年第8期1383-1391,共9页

为提高非线性动态系统辨识(NDSI)的效果,在结合自建型模糊神经网络(SCFNN)和多层神经元神经网络(MLPNN)的基础上,提出一种自建递归型模糊神经网络(SCRFNN)。SCRFNN相较于前者,多了一个递归通道与抑制模糊规则产生机制;相较于后者,增加... 为提高非线性动态系统辨识(NDSI)的效果,在结合自建型模糊神经网络(SCFNN)和多层神经元神经网络(MLPNN)的基础上,提出一种自建递归型模糊神经网络(SCRFNN)。SCRFNN相较于前者,多了一个递归通道与抑制模糊规则产生机制;相较于后者,增加了模糊推论与一个递归通道。为验证SCRFNN在系统辨识中的有效性,设计一个新的NDSI在线学习模型与代码设计流程图,并以此作为在线学习架构,将以上3个神经网络模型对4个串-并型非线性动态系统进行辨识分析。经过仿真表明,新提出的SCRFNN通过存储内部状态,具备了映射动态特征的功能,从而使系统具有适应时变特性的能力,更适合于非线性动态系统的辩识。且在模糊规则数、学习收敛速度、学习与预测误差均方根值、预测精准度方面也取得了良好的效果。 展开更多

关键词 自建递归型模糊神经网络 自建型模糊神经网络 多层神经元神经网络 非线性动态系统辨识

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拖拉机耕深自动监控系统的动态辨识 被引量：4

6

作者 鲍一丹 吴国桢 程文祥 《浙江农业大学学报》 CSCD 1995年第3期261-264,共4页

以奔野－２５拖拉机液压悬挂系统为研究对象，通过对初步构成的耕深自动监控系统进行动态特性试验，用频率法建立了该控制系统的数学模型，找出系统动态性能不佳的原因，并提出改进设想，为农机电气自动控制系统的辨识提供一种有效方法。

关键词 耕深 自动监控 动态辨识 数学模型 拖拉机

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基于Kohonen-SVM模型的驾驶行为险态动态辨识 被引量：3

7

作者 唐智慧 郑伟皓 吴海涛 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第4期1386-1390,共5页

对驾驶行为的危险状态进行动态辨识并提前预警是防止交通事故发生的重要手段。提出一种基于Kohonen神经网络和支持向量机（SVM）的驾驶行为险态动态辨识方法。基于国内外相关研究,选取油门、方向盘转角、刹车、离合、X轴速度、Y轴速度、... 对驾驶行为的危险状态进行动态辨识并提前预警是防止交通事故发生的重要手段。提出一种基于Kohonen神经网络和支持向量机（SVM）的驾驶行为险态动态辨识方法。基于国内外相关研究,选取油门、方向盘转角、刹车、离合、X轴速度、Y轴速度、X轴加速度、Y轴加速度、发动机转速作为驾驶行为状态指标。应用Kohonen神经网络对9个指标组成的向量进行非监督聚类。用聚类结果组成的时间序列表示驾驶员行为指标的动态变化特征并以此作为输入,通过训练SVM实现驾驶行为险态辨识,解决了高维指标数据监督聚类困难和险态识别的静态性问题。最后,采用驾驶模拟器进行试验设计,对方法的有效性进行验证。以8个危险场景作为诱发驾驶行为险态出现的刺激,10个被试共产生8 400组识别序列,选取600组标识为险态的时间序列进行验证。结果表明：该模型的驾驶行为险态识别正确率为82.22%。不同被试的正确率差异控制在6%以下,表明此模型具备一定的泛化能力。 展开更多

关键词 安全管理工程 危险状态辨识 KOHONEN神经网络 支持向量机 驾驶行为 动态辨识

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神经网络在非线性系统动态辨识中的应用 被引量：6

8

作者 张安年 党明江 高宏峰 《洛阳工学院学报》 1997年第1期59-62,共4页

本文采用一定区间内的随机数激励非线性系统,以取得样本函数作为教师信号训练神经网络,对非线性系统进行动态辨识。计算结果表明,这样建立起来的动力学模型对于各种非教师信号有较好的适应性。

关键词 神经网络 非线性控制系统 系统辨识 动态辨识

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基于因子分析与人工神经网络的驾驶倾向性动态辨识模型 被引量：2

9

作者 张洪宾 王云 孙龙祥 《科学技术与工程》 北大核心 2021年第9期3829-3833,共5页

驾驶倾向性是衡量驾驶员驾驶过程中情绪偏好的动态指标,是碰撞报警系统中考虑的关键参数。在分析驾驶倾向性的基础上,采用因子分析和人工神经网络理论建立了驾驶倾向性的动态辨识模型,对原始数据进行因子分析提取特征参数并作为人工神... 驾驶倾向性是衡量驾驶员驾驶过程中情绪偏好的动态指标,是碰撞报警系统中考虑的关键参数。在分析驾驶倾向性的基础上,采用因子分析和人工神经网络理论建立了驾驶倾向性的动态辨识模型,对原始数据进行因子分析提取特征参数并作为人工神经网络的输入,选取400组数据作为训练样本,69组数据做测试样本,通过采用驾驶员心理测试、实车实验方式对模型进行验证。结果表明,该模型具有训练时间减少、辨识准确率较高的优点,可为提前做好安全预警提供支持。 展开更多

关键词 驾驶倾向性 因子分析 神经网络 动态辨识

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稳态估计与动态辨识相结合的辨识非线性系统的新方法(英)

10

作者 黄正良 李众立 万百五 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 1998年第3期415-422,共8页

本文针对Hammerstein系统，提出了一种辨识非线性增益和脉冲响应的新方法，该方法同时利用稳态和动态两种信息，所得到的估计是强一致性的．并且还研究了非线性增益估计误差的渐近分布和收敛速度．仿真结果说明了该方法的有效性和实用性．

关键词 稳态估计 动态辨识 辨识 非线性系统

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一种AUV垂直面控制模型的动态辨识算法

11

作者 张东俊 黎潇 王维平 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第4期780-785,790,共7页

基于无人自主潜航器(AUV)的实测试验数据,针对AUV多变量、非线性、参数时变的系统特征构建其垂直面控制模型问题,研究讨论了一种面向试验数据的搜索、聚类、模式分类和线性辨识技术相结合的模型辨识算法。首先,利用模型参数的协方差矩... 基于无人自主潜航器(AUV)的实测试验数据,针对AUV多变量、非线性、参数时变的系统特征构建其垂直面控制模型问题,研究讨论了一种面向试验数据的搜索、聚类、模式分类和线性辨识技术相结合的模型辨识算法。首先,利用模型参数的协方差矩阵作为性能指标,对数据点进行初步聚类;然后,通过四步骤调整得到最终的数据点聚类;最后,根据数据点的聚类进行基于线性支持向量机的区间分割和子模型辨识。仿真结果表明,运用这种算法对AUV垂直面控制模型进行的辨识是有效的。 展开更多

关键词 无人自主潜航器 试验数据 动态辨识 垂直面控制模型

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基于动态递归模糊神经网络的轧机辊缝动态辨识

12

作者 贾春玉 单修迎 《塑性工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第5期186-190,共5页

模糊系统和神经网络,由于具有逼近任意连续非线性映射的特性,而广泛应用于系统的辨识与控制。但是传统的模糊神经网络是一种静态映射,不适用于动态系统的辨识,而轧制过程中影响轧机辊缝的因素复杂,外界干扰严重,过程参数难以确定,为提... 模糊系统和神经网络,由于具有逼近任意连续非线性映射的特性,而广泛应用于系统的辨识与控制。但是传统的模糊神经网络是一种静态映射,不适用于动态系统的辨识,而轧制过程中影响轧机辊缝的因素复杂,外界干扰严重,过程参数难以确定,为提高轧机辊缝动态的辨识精度,提出了一种基于动态递归模糊神经网络的辨识模型。轧制仿真结果表明,该模型具有很高的辨识精度。 展开更多

关键词 动态递归 模糊神经网络 轧机辊缝 动态辨识

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动态辨识框架下条件证据更新的故障检测方法 被引量：2

13

作者 吴祎 周强 +2 位作者 吴文军 吴迪 胡胜 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2015年第8期2370-2373,共4页

在分布式传感器网络中,各个子网往往具有不同的辨识框架,此时经典的证据理论无法处理。针对这一问题,提出一种动态辨识框下的证据融合理论和条件更新理论的故障检测方法。首先获取最新的观测证据,提出采用模糊隶属度函数作为信任转换的... 在分布式传感器网络中,各个子网往往具有不同的辨识框架,此时经典的证据理论无法处理。针对这一问题,提出一种动态辨识框下的证据融合理论和条件更新理论的故障检测方法。首先获取最新的观测证据,提出采用模糊隶属度函数作为信任转换的桥梁,完成动态辨识框架下的信任测度;然后利用新来证据的信任测度对已有的证据进行更新,以此进行各个观测区域的故障检测;最后通过构造两个传感器子网S1和S2的分布式检测与识别系统对所提方法进行验证,结果显示该方法在处理动态辨识框架和故障检测方面的有效性。 展开更多

关键词 故障检测 动态辨识框架 条件概率更新 置信测度

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基于贝叶斯推断和谱聚类的户变关系动态辨识 被引量：5

14

作者 任洪男 王禹 +2 位作者 李静 蔡宏达 韦巍 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2023年第10期1-10,共10页

低压台区线路的日常维护以及改造升级会导致台区户变关系变动频繁。针对低压台区户变关系难以人工维护的问题,提出了一种基于贝叶斯推断和谱聚类的户变关系动态辨识方法。首先运用高斯核函数和IIR滤波器方程计算节点间电压数据相似度,... 低压台区线路的日常维护以及改造升级会导致台区户变关系变动频繁。针对低压台区户变关系难以人工维护的问题,提出了一种基于贝叶斯推断和谱聚类的户变关系动态辨识方法。首先运用高斯核函数和IIR滤波器方程计算节点间电压数据相似度,然后利用贝叶斯推断构建节点间相似度时序矩阵,最后对其进行谱聚类进而实现户变关系的动态辨识。该方法能够沿时序方向根据最新时刻的电压数据进行户变关系的动态辨识,不仅能够对用户更改台区的情况做出快速响应,还能有效提高数据缺失和节点投入或退出台区情况下辨识的鲁棒性。以广东省惠州市4个台区为例进行的算例分析结果良好,验证了所提方法在工程实践中的可行性和可靠性。 展开更多

关键词 低压台区 户变关系 贝叶斯推断 谱聚类 动态辨识

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用于航空发动机动态辨识的MSMEA-ELM算法 被引量：1

15

作者 许梦阳 黄金泉 潘慕绚 《传感器与微系统》 CSCD 2016年第12期129-131,136,共4页

针对传统思维进化算法搜索半径缺乏目的性,临时子群体补充缺乏方向性以及神经网络训练速度慢、泛化能力不足,传统极端学习机隐含层神经元个数多的缺点,提出一种多群体自适应思维进化算法优化的极端学习机(MSMEA—ELM)算法,通过传感器数... 针对传统思维进化算法搜索半径缺乏目的性,临时子群体补充缺乏方向性以及神经网络训练速度慢、泛化能力不足,传统极端学习机隐含层神经元个数多的缺点,提出一种多群体自适应思维进化算法优化的极端学习机(MSMEA—ELM)算法,通过传感器数据训练该算法用于对航空发动机大范围动态过程进行辨识。以训练均方误差与权值2范数的加权和最小为优化目标,采用多群体自适应思维进化算法优化极端学习机。以某型涡扇发动机为研究对象,采用MSMEA—ELM算法进行航空发动机动态过程辨识,验证了该算法的有效性。 展开更多

关键词 航空发动机 传感器 动态辨识 思维进化算法 极端学习机 泛化能力

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异步电动机参数的动态辨识

16

作者 王颖 王振永 《哈尔滨电工学院学报》 CSCD 1993年第3期219-227,共9页

本文利用一种带有多重次优渐消因子的卡尔曼滤波方法,对以磁链为状态变量的异步电动机的双线性非线性的数学模型中的状态及参数进行了估计.仿真结果表明,这种方法具有很好的抗发散性,而且状态及参数估计精度也很高,是一种行之有效的异... 本文利用一种带有多重次优渐消因子的卡尔曼滤波方法,对以磁链为状态变量的异步电动机的双线性非线性的数学模型中的状态及参数进行了估计.仿真结果表明,这种方法具有很好的抗发散性,而且状态及参数估计精度也很高,是一种行之有效的异步电动机参数的动态辨识方法. 展开更多

关键词 异步电动机 动态辨识 参数

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基于同步相量频谱拟合的电力系统次/超同步振荡的动态参数辨识 被引量：1

17

作者 李悦蕾 张放 +1 位作者 申洪明 王紫琪 《中国电机工程学报》 北大核心 2025年第2期551-564,I0013,共15页

“双高”新型电力系统中的次同步振荡主要由风电、光伏的电力电子设备谐振引起,且可能伴随与之频率耦合的超同步振荡,振荡传播广且变化快,因此有必要对其进行同步动态监测。该文提出一种基于同步相量频谱拟合的电力系统次/超同步振荡动... “双高”新型电力系统中的次同步振荡主要由风电、光伏的电力电子设备谐振引起,且可能伴随与之频率耦合的超同步振荡,振荡传播广且变化快,因此有必要对其进行同步动态监测。该文提出一种基于同步相量频谱拟合的电力系统次/超同步振荡动态参数辨识方法。通过构建矩阵形式的方程组还原同步相量频谱的叠加特性,可准确辨识频移基波、次/超同步分量的频率、幅值和相位。该文算法相比于现有算法的优势在于,大幅将频谱分析方法必要的时间窗长缩短至200 ms,实现利用基波同步相量的次同步振荡百毫秒量级的动态同步监测;实现了同步相量数据丢失下的参数辨识;以频谱幅值作为误差权重,提升了参数辨识结果的精度。基于模拟和仿真的同步相量数据的算例结果表明,受噪声影响且数据丢失条件下,该文所提方法仍可行有效。 展开更多

关键词 同步相量 动态参数辨识 次/超同步振荡 频谱拟合

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力传感器动态灵敏系数的辨识方法研究

18

作者 刘晶晶 江文松 +2 位作者 罗哉 王岩庆 尹肖 《计量学报》 CSCD 北大核心 2024年第11期1702-1708,共7页

采用“静标动用”的原则获取静态灵敏度是力传感器动态校准的传统方法,但敏感材料微弱的非线性时变特性往往会引起灵敏度漂移,从而产生较大的动态测量误差。因此,提出一种力传感器动态灵敏系数辨识方法。该方法在不同激振频率下获得被... 采用“静标动用”的原则获取静态灵敏度是力传感器动态校准的传统方法,但敏感材料微弱的非线性时变特性往往会引起灵敏度漂移,从而产生较大的动态测量误差。因此,提出一种力传感器动态灵敏系数辨识方法。该方法在不同激振频率下获得被校准力传感器的核函数矩阵,采用正则化方法修正核函数矩阵的奇异值,建立动态灵敏系数矩阵辨识模型。为了验证该方法的准确性,采用正弦力校准装置对力传感器进行动态校准,辨识其动态灵敏系数。实验结果表明,该方法辨识的平均相对误差为7.05%,算术平均值的标准差为1.18,分别比传统方法降低了65.86%和88.00%,有效改善了被校准力传感器的动态测量性能。 展开更多

关键词 力学计量 力传感器 正则化 动态灵敏系数 动态辨识

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飞行器引气系统预冷器动态模型搭建及辨识研究

19

作者 石周正 董明皓 +4 位作者 刘崎 罗子彦 王鸿博 秦现生 王战玺 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1089-1098,共10页

飞机发动机引气作为热端气体,经引气系统预冷后,用于座舱温度调节及机翼防冰。为了实现数字化智能控制,建立精准的预冷器控制模型,从而提高飞机引气系统的温度控制精度、响应速度和稳定性。重点研究了飞机引气系统中的预冷器动态模型参... 飞机发动机引气作为热端气体,经引气系统预冷后,用于座舱温度调节及机翼防冰。为了实现数字化智能控制,建立精准的预冷器控制模型,从而提高飞机引气系统的温度控制精度、响应速度和稳定性。重点研究了飞机引气系统中的预冷器动态模型参数辨识,利用有限元法建立了预冷器换热过程偏微分方程,分析了预冷器的换热机理。通过建立预冷器热端、冷边及间壁偏微分方程分析了预冷器换热性能的影响因素。通过辨识36组工况下的预冷器时间常数,搭建36点正交实验,从而拟合预冷器时间常数,并与实测结果进行了对比,验证了动态模型的拟合精度和模型真实性,从而用于仿真实验及控制器设计。 展开更多

关键词 飞行器座舱温度控制系统 预冷器换热机理 有限元分析 动态模型参数辨识

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IMU安装及标度因数误差动态参数辨识方法 被引量：8

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作者 彭惠 熊智 +2 位作者 王融 刘建业 王洁 《中国空间科学技术》 EI CSCD 北大核心 2014年第1期42-49,F0003,共9页

空间飞行器高动态运动特性可能导致惯性导航系统中惯性传感器(Inertial Measurement Unit,IMU)的安装误差和标度因数误差发生显著变化,若不采用动态参数辨识技术加以在线标定和补偿,将可能严重影响导航精度。文章设计了一种IMU安装误差... 空间飞行器高动态运动特性可能导致惯性导航系统中惯性传感器(Inertial Measurement Unit,IMU)的安装误差和标度因数误差发生显著变化,若不采用动态参数辨识技术加以在线标定和补偿,将可能严重影响导航精度。文章设计了一种IMU安装误差和标度因数误差参数的动态辨识方法,建立了包含安装误差和标度因数误差在内的IMU误差模型,设计了基于卡尔曼滤波的IMU安装误差和标度因数误差参数的动态辨识方案,分析了不同机动飞行方式下IMU安装误差和标度因数误差的可观测性。仿真结果表明,利用所设计的动态参数辨识方法能较为准确地对安装误差及标度因数误差进行在线标定和补偿校正,有效提高了惯性导航系统精度。 展开更多

关键词 惯性传感器 安装误差 标度因数误差 误差建模 动态辨识 导航

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