基于OTSUKF的飞行器惯性测量单元的故障诊断

线性系统存在随机偏差情况下,最优二步卡尔曼滤波(OTSKF)可以获得系统状态及偏差的最优估计。无迹卡尔曼滤波(UKF)利用Sigma点采样和UT变换技术经非线性系统传播状态的均值和方差,是一种典型的非线性滤波方法。飞行器是一种典型复杂非线性系统,将惯性测量单元(IMU)的故障作为一种随机偏差处理,建立了包含IMU故障的滤波模型。将UKF算法和二步滤波思想应用到飞行器之中,提出了一种适用于飞行器IMU故障诊断的最优二步无迹卡尔曼滤波(OTSUKF)算法。针对于飞行器,提出了一种滤波模型设计的方法。基于该模型,应用所提出的OTSUKF算法实现了飞行器状态的最优估计和IMU故障的辨识,该算法经过了实际飞行数据验证其对风扰动具有鲁棒性并且与已经被提出的迭代最优二步扩展卡尔曼滤波(IOTSEKF)方法进行了对比验证其最优性。     

基于惯性测量单元的欠驱动球形机器人惯性参数辨识

针对欠驱动球形机器人,提出基于惯性测量单元的惯性参数辨识方法。首先,根据Kane方法建立欠驱动球形机器人的动力学模型;其次,利用该模型中的三个欠驱动方程推导出球形机器人惯性参数辨识模型;最后,以一种新型的球形机器人为实验平台,根据安装在球形机器人框架上的惯性测量单元实测信息,对本文方法进行实验验证。实验结果表明,辨识结果具有合理性。该方法简单可行,为其他欠驱动机器人惯性参数辨识提供了一种新的思路。     

基于高采样率惯性测量单元的手部状态与手势识别

为了同时实现手势识别与手部状态识别,针对高采样率惯性测量单元具有同时采集动作信号与振动信号的特点,搭建基于单惯性测量单元的手势识别与触摸识别原型设备.可视化分析手部状态数据与手势数据在时域与频域上的差异,建立手部状态、划动手势与画圈手势数据集.针对数据特征的差异,提出差异化特征提取方法,分别构建手部状态分类与手势分类的神经网络结构.使用数据集训练神经网络模型,在手部综合状态识别任务中正确率达到99%,在划动手势识别任务和画圈手势识别任务中的正确率均达到98%.提出实时数据流处理、状态转移、未知类别判断的原型程序框架,基于手部状态识别模型实体与手势识别模型实体搭建实时程序,测量实际运行整体计算延时与单模型计算延时,验证模型实时运算能力.模型评估实验与实时运算能力验证实验结果表明,使用高采样率惯性测量单元准确且实时地识别手部状态与手势具备可行性.     

深度相机与惯性测量单元的相对姿态标定

为解决深度相机和惯性测量单元之间相对姿态难以直接测量的问题,提出一种通过捕捉同一手部运动来构造位移向量继而利用最小二乘法求取两传感器相对姿态的非接触式标定方法.首先描述和分析一类相对位姿时变的深度相机和惯性测量单元的相对姿态标定问题,然后使用深度相机与惯性测量单元同时捕获手部向空间任意方向摆动的运动信息,构造相应的位移向量,进而基于刚体旋转不变性原理建立求解模型,最后使用最小二乘法求取最佳相对姿态,即标定结果.为验证标定方法的准确性和有效性,一方面组织标定解算结果和白噪声仿真数据比对从而得出偏差估计的实验,结果表明标定后相对姿态偏差少于±4°;另一方面使用深度相机和惯性测量单元组成的传感系统对人手臂运动进行捕捉实验,结果表明标定后测得数据方可正确反映人手臂参数.本文所提出的标定方法原理简单、操作方便、无需接触测量或其它辅助标定设备,适用于机器人远程操纵和体感游戏设备等场景相应传感器标定中.     

基于MEMS的惯性测量系统

采用低成本的MEMS陀螺仪与加速度计研制板上级惯性测量单元,对陀螺仪的静态和动态性能测试结果表明,研制的MIMU达到速率级精度,可用于速率、姿态阻尼系统或与其它传感器组合应用于飞控系统。     

基于惯性测量单元/轮速融合的车辆零速检测方法

仅依赖惯性测量单元(IMU)的零速检测器存在动态中零速误判的情况,从而导致误修正等问题.为在车载组合导航中解决上述问题,提出了基于广义似然比检验的IMU/轮速融合零速检测方法,并进行了试验验证.试验结果表明,相比于仅依赖IMU的零速检测器或仅依赖轮速的零速检测器,基于IMU/轮速融合的零速检测器减少了动态中的误判情况,...     

AFRL成功进行微机电系统惯性测量单元飞行试验

美国空军研究实验室（AFRL）对用于联合定向攻击武器（JDAM）系统的微机电系统（MEMS）惯性测量单元（IMU）进行了飞行试验，这种微机电系统惯性测量单元可用于JDAM系统的数据采集和特性评测。飞行试验表明，MEMSIMU可提供稳定的导航性能和精确的武器制导性能．特别是辅以全球定位系统（GPS）时，导航性能更稳定且精度更高。试验数据将有助于美国空军（AF）进一步开发MEMSIMU技术．以满足未来包括JDAM在内的空载武器的更高需求。     

空间飞行器故障诊断技术的特点

对空间飞行器故障诊断技术的特点作了简单而全面的论述。论述的内容包括以下几个方面，基本功能、系统特点、故障分类、知识表示方法，并指出了系统构建原则和技术发展趋势。     

惯性测量系统误差分析

本文对惯性测量系统的误差特性进行了理论分析,推导了运动状态下惯性测量系统的误差状态方程,根据系统动态矩阵的特征值分析得出系统误差存在着三种频率振荡,并给出了简化后的误差状态方程和方程的解析解,最后对重力场异常引起的定位误差进行了讨论     

基于捷联惯性测量的井下车辆高精度导航系统

根据井下车辆具有匀速运动特点,对捷联惯性导航系统(INS)观测的加速度和角速度分别建立模型.小波变化提取加速度观测值和改正数的趋势项,研究两者的相关性,构建带有消噪因子的消噪模型以适应不同路况.分析角速度改正数,对其建立分段线性模型.综合惯性导航系统力学编排算法,提出了井下车辆高精度导航系统.模拟山西平朔矿区斜井煤矿车辆行驶轨迹,人为加入各项误差模拟导航级别惯性测量单元,将加入常数漂移的传统消噪方法作为对比项.实验表明:提出的模型明显优于传统消噪方法,对提高井下INS导航精度有很好效果.利用INS实测数据做进一步验证,实验结果和模拟数据结果相同.     

基于惯性测量原理的轨道几何参数检测技术

技术开发单位中国航天科工飞航技术研究院第33研究所技术简介在军工需求的牵引下,该研究所研发了多种惯性技术及产品。目前,这些惯性技术和产品在民用领域得到了越来越广泛的应用,主要应用领域包括导航定位、飞行姿态控制、稳定支架控制、航空拍摄、石油     

转动惯量试验台的惯性参数测量

为解决复杂机械系统的惯性参数不易获取的问题,在研究惯性参数计算多体动力学的基础上,分别建立了质心位置坐标解算的静力学方程和惯性参数解算的动力学方程。为消除摩擦力对辨识精度的影响,提出预调平台运动方向,利用同角度下正、负摩擦力相消的试验方法,并利用数据滤波和数据拟合对试验数据进行处理,剔除数据高频噪声和谐波噪声。最后,利用递推最小二乘法实现对质心位置坐标和惯性张量的辨识,通过试验验证了该方法的有效性。本试验台能对发动机及动力总成等汽车部件的惯性参数进行测试。     

微型惯性测量系统及其应用

目的　对微机电系统 ( MEMS)和微型惯性测量系统的国内外现状、国家政策进行介绍 ,讨论微型惯性测量系统 ( MIMS)应用技术 .方法　结合世界各国政府对该技术的政策导向和我国的对策 ,在应用技术方面 ,采用系统优化、设计专用集成电路并采用抗高过载方法 .结果与结论　模块化集成方法能够满足部分需求 ,已在我国一些重大型号上获得应用 .微型惯性测量系统是今后需要重点研究的微机电系统之一 .     

微型惯性测量系统及其应用

目的 对微机电系统（MEMS）和微型惯性测量系统的国内外现状,国家政策进行介绍,讨论微型惯性测量系统（MIMS）应用技术。方法 结合世界各国政府对该技术的政策导向和我国的对策,在应用技术方面,采用系统优化,设计专用集成电路并采用抗高过载方法。结果与结论 模块化集成方法能够满足部分需求,已在我国一些重大型号上获得应用,微型惯性测量系统是今后需要重点研究的微机电系统之一。     

光学测量的飞行器空间姿态测量方法

针对飞行器近景实验中的三维运动姿态参数测量,提出了一种基于序列图像的屏幕光斑成像法的数学模型.通过安装在飞行器表面的激光发射装置向屏幕上投射激光光斑的方法,首先用激光跟踪仪对实验场地内的多方位高速摄像机和固定屏幕进行全局标定并建立各坐标系间的转换关系,利用高速相机同步拍摄记录下屏幕上随飞行器姿态变化而变化的光斑位置,并对拍摄下来的光斑序列图像进行分析以确定飞行器的姿态参数.该方法避开了飞行器运动过程中因喷火等特性对拍摄图像的影响,同时将飞行器的姿态变化进行有效放大,从而使整体测量精度得到提高.实验数据表明,在一定转动范围内,该方法的测量精度不超过0.03°.     

基于密集连接卷积网络和支持向量机的飞行器机械部件故障诊断

针对旋转机械故障诊断浅层学习方法的高级特征提取问题和实际工程中可利用故障样本数量较少对诊断精度影响大的问题,提出了一种基于密集连接卷积网络(DenseNet)和支持向量机(SVM)的旋转机械故障诊断方法。首先,使用连续小波变换(CWT)将振动信号段转换为时频图像样本;然后,将试验样本输入DenseNet网络模型进行深层特征的提取;最后,将提取到的特征输入SVM模型进行训练,从而实现旋转机械的故障诊断。仿真结果表明:与其他先进模型相比,本文方法得到了更高的诊断准确率,证明了该方法的有效性和可行性。     

飞机类惯性组合产品常见故障诊断与分析

从惯性组合产品的特点,提出通过建立产品系统图、功能图,进行产品的迅速诊断和排除,通过对故障的统计分析,为产品质量改进提供数据     

无陀螺惯性测量组合实验系统设计

无陀螺惯性测量组合(Non-gyro InertialM easurem entUn it-NG IMU)是利用线加速度计在空间的组合解算出载体的角速度,同时测量载体的轴向加速度,构成惯性测量组合,应用该方法可以设计出适用的中等精度惯性导航系统.针对目前多种加速度计配置方案,提出NG IMU九加速度计配置方案,该方案直接得出角加速度表达式,有效避免了求解微分方程组.在推导了导航参数计算数学模型的基础上,在国内率先组建了实验系统,设计了数据处理电路,并且进行了角度测试实验.实验结果表明,该系统可以真实反映角度变化趋势,准确描述姿态信息,方案正确可行.     

发动机动力总成惯性参数的测量研究

车辆发动机动力总成惯性参数的准确获得对于发动机的设计和优化十分重要,普遍采用的扭摆法由于多次工装引入了大量的人为误差,同时降低了测量效率,亟待改进.本文介绍了一种新型发动机动力总成惯性参数测试实验台的测试方法,通过利用可倾斜平台改变发动机动力总成与转台主轴的相对位置,从而测量其质心、转动惯量、惯性主轴等惯性参数.     

基于多故障分类的Hex-Rotor无人飞行器的执行单元故障检测与自重构

为了实现对Hex-Rotor无人飞行器执行单元故障的快速准确检测,提高飞行器的安全性和可靠性,提出基于多故障分类的执行单元故障检测与自重构算法.在对执行单元故障进行分类的基础上,建立执行单元升力故障模型,构建基于扩展卡尔曼滤波算法的故障观测器组,实现故障的检测与隔离.利用故障观测器的输出信号,对不同故障进行相应的自重构,设计基于多故障分类的自重构控制算法.通过理论分析、数值仿真和实际飞行,验证了提出算法的有效性.结果表明,利用该算法能够快速、准确地完成故障检测与隔离,在故障条件下保证飞行器姿态控制的稳定性.