摘要：针对捷联惯导系统级标定中滤波法路径设计复杂、误差参数辨识未进行深入的理论分析等问题,提出一种基于矩阵分解的系统级标定算法。将系统级标定中的拟合法路径设计引入滤波法,对静止和转动过程中的误差参数辨识进行深入的理论推导和分析,设计一组7位置连续标定路径。基于矩阵分解将安装误差角分解为非正交角和正交的失准角,建立包含21项误差参数的标定误差模型,以速度误差和姿态误差为观测量,建立27维Kalman滤波模型。仿真结果表明:加速度计和陀螺零偏标定误差分别优于3μg_(n)和0.00015°/h,标度因数误差优于4.5×10^(-6),安装角误差优于1″,标定时间小于30 min,实现了高精度的误差参数全标定。

摘要：针对捷联惯导系统内杆臂误差的估计和补偿问题,提出了一种角度随正弦规律变化的旋转方案。通过推导内杆臂误差与载体角速度和角加速度之间的关系,分析内杆臂误差对捷联惯导系统的影响,基于内杆臂误差模型设计正弦旋转的标定路径,采用分段线性定常系统(PWCS)和奇异值分解(SVD)的方法对系统进行可观测性分析,设计卡尔曼滤波器对内杆臂误差进行估计。仿真结果表明:本文设计的正弦旋转方案使得9个内杆臂误差完全可观;在相同的摇摆频率下,摇摆幅值越大,内杆臂误差的估计精度越高;与两轴联动式误差激励方式相比,滤波估计时间减少50%以上。

摘要：对加油开关齿轮减速机构进行设计与分析,综合考虑设计工况及设计要求,对其进行建模以及静力学分析和加速冲击动载荷仿真分析。结果表明,设计的加油开关齿轮减速机构满足设计要求和设计工况,其最大应变、最大变形和最大瞬时冲击应力均小于许用值。加工的实物验证了有限元模型的准确性,经过试验能够实现各项功能且并无干涉,完全符合设计要求。

摘要：忆阻器由于具有低功耗、记忆能力和纳米尺寸等特点,是实现人工神经突触的理想器件。为构建简洁、高效、功能全面地联想记忆电路,该文首先提出一种简单的神经元电路和基于压控阈值忆阻器的突触电路。然后根据巴甫洛夫联想记忆模型,设计了相应的联想记忆电路。电路结构简单,仅包含3个神经元电路和突触电路,可有效降低网络复杂度和功耗。尤为重要的是该电路可以模拟全功能的联想记忆行为,不但实现了学习、遗忘、加速学习、减速遗忘以及减速自然遗忘等功能,而且学习速率和自然遗忘速率能够根据学习的次数自动调整,使电路更具仿生性。此外,该电路与艾宾浩斯遗忘曲线相吻合,扩大了电路的适用范围。

摘要：为提高捷联惯导系统级标定算法的滤波收敛速度,提出一种Sage-Husa自适应滤波快速系统级标定方法。分析Kalman滤波的噪声参数,对量测噪声方差阵进行自适应辨识。采用六位置静态标定方案,在满足滤波可观测性的前提下,设计中间参数对滤波模型进行降维处理,降维后的模型能够更好地适用于Sage-Husa自适应滤波。实验结果表明:与常规Kalman滤波系统级标定方法相比,2种滤波方法均能标定出所有IMU误差参数,且标定的相对误差均小于0.6%,但标定时间由5 min缩短至6 s,提高了捷联惯导系统级标定的速度。