测试计量技术及仪器专业毕业论文无陀螺捷联惯导系统的姿态算法研究与实现

测试计量技术及仪器专业毕业论文无陀螺捷联惯导系统的姿态算法研究与实现内容摘要：

，进行了测试参数、安装误差的标定实验及弹 体模拟实验，为优化算法及神经网络辨识模型提供可靠的弹体运动信息并根据此数据进行姿态解算和误差预测，验证了算法及模型的可靠性、适用性，有进一步研究的价值和必要性。 惯性技术是武器系统定向导航的关键技术，而捷联导航算法是捷联惯导系统中的核心环节。 精确制导武器的定位、导航在一定程度上依靠于姿态参数的辅助分析，姿态计算和导航计算是捷联惯导系统的算法核心，也是影响其精度的主要因素，特别对处于高动态环境的导弹等载体来说，精确的姿态测试是决定捷联惯导系统能否正常工作的决定因素，因而研究适用于无陀螺捷联系统的高精度姿态算法 就成为目前急需解决的课题。 本文以某基金项目的部分内容为背景，针对一种新型的高速旋转、小体积的飞行参数测试系统的姿态精度提高问题展开研究。 由于高自旋姿态测试其自身的特殊性，本测试系统的设计面临两大难点：加速度计配置方式的选择以及精确角速度的解算。 具体设计： (1)根据实际的空间安装要求以及导航误差随时间积累较快的问题，采用一种十二加速度计配置方案，提供导航系统的三维姿态信息；同时，针对高速动能弹中要求减小惯性测量系统直径的问题，设计了一种适用于小直径的十加计地磁组合测量方案，提高系统的实用性。 (2)构建存 在安装误差时的角速度解算精确数学模型，采用一种经典的最小二乘优化方法 阻尼高斯牛顿法，对加速度计的安装误差进行补偿修正。 (3)提出基于 LM 算法的 BP神经网络对弹体的非线性运动姿态进行系统辨识，在研究了传感器输出信号对飞行体姿态影响的基础上，选取测试样本，建立加速度计输出信息与弹体实时三轴角速度之间的网络模型。 并对以上设计思想进行了仿真验证，表明方案的可行性。 在对系统标定算法设计的基础上，进行了测试参数、安装误差的标定实验及弹体模拟实验，为优化算法及神经网络辨识模型提供可靠的弹体运动信息并根据此数据进 行姿态解算和误差预测，验证了算法及模型的可靠性、适用性，有进一步研究的价值和必要性。 惯性技术是武器系统定向导航的关键技术，而捷联导航算法是捷联惯导系统中的核心环节。 精确制导武器的定位、导航在一定程度上依靠于姿态参数的辅助分析，姿态计算和导航计算是捷联惯导系统的算法核心，也是影响其精度的主要因素，特别对处于高动态环境的导弹等载体来说，精确的姿态测试是决定捷联惯导系统能否正常工作的决定因素，因而研究适用于无陀螺捷联系统的高精度姿态算法就成为目前急需解决的课题。 本文以某基金项目的部分内容为背景，针对一种新型的高 速旋转、小体积的飞行参数测试系统的姿态精度提高问题展开研究。 由于高自旋姿态测试其自身的特殊性，本测试系统的设计面临两大难点：加速度计配置方式的选择以及精确角速度的解算。 具体设计： (1)根据实际的空间安装要求以及导航误差随时间积累较快的问题，采用一种十二加速度计配置方案，提供导航系统的三维姿态信息；同时，针对高速动能弹中要求减小惯性测量系统直径的问题，设计了一种适用于小直径的十加计地磁组合测量方案，提高系统的实用性。 (2)构建存在安装误差时的角速度解算精确数学模型，采用一种经典的最小二乘优化方法 阻尼 高斯牛顿法，对加速度计的安装误差进行补偿修正。 (3)提出基于 LM 算法的 BP神经网络对弹体的非线性运动姿态进行系统辨识，在研究了传感器输出信号对飞行体姿态影响的基础上，选取测试样本，建立加速度计输出信息与弹体实时三轴角速度之间的网络模型。 并对以上设计思想进行了仿真验证，表明方案的可行性。 在对系统标定算法设计的基础上，进行了测试参数、安装误差的标定实验及弹体模拟实验，为优化算法及神经网络辨识模型提供可靠的弹体运动信息并根据此数据进行姿态解算和误差预测，验证了算法及模型的可靠性、适用性，有进一步研究的价值和 必要性。 惯性技术是武器系统定向导航的关键技术，而捷联导航算法是捷联惯导系统中的核心环节。 精确制导武器的定位、导航在一定程度上依靠于姿态参数的辅助分析，姿态计算和导航计算是捷联惯导系统的算法核心，也是影响其精度的主要因素，特别对处于高动态环境的导弹等载体来说，精确的姿态测试是决定捷联惯导系统能否正常工作的决定因素，因而研究适用于无陀螺捷联系统的高精度姿态算法就成为目前急需解决的课题。 本文以某基金项目的部分内容为背景，针对一种新型的高速旋转、小体积的飞行参数测试系统的姿态精度提高问题展开研究。 由于高自旋 姿态测试其自身的特殊性，本测试系统的设。