针对小型无人机在复杂飞行条件下的航姿解算精度和鲁棒性问题,提出了一种动态自适应调节的奇异值容积卡尔曼滤波航姿估计算法。考虑到低成本航姿传感器随机偏差大的问题,将航姿传感器随机偏差作为待估计参数,以消除传感器随机偏差的影...针对小型无人机在复杂飞行条件下的航姿解算精度和鲁棒性问题,提出了一种动态自适应调节的奇异值容积卡尔曼滤波航姿估计算法。考虑到低成本航姿传感器随机偏差大的问题,将航姿传感器随机偏差作为待估计参数,以消除传感器随机偏差的影响。由于无人机航姿模型的非线性和滤波中协方差矩阵的非正定问题,设计了一种融合容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter,CKF)和奇异值分解(singular value decomposition,SVD)的非线性航姿滤波器来改善航姿解算精度。另外考虑到不同的飞行条件下,航姿传感器中三轴加速度对无人机航姿解算的影响,基于自适应滤波的思想,提出了一种动态自适应因子来不断地调节加速度测量噪声方差,提高了航姿滤波在复杂条件下的鲁棒性。实验结果表明,所提算法不仅有效地改善了非线性航姿模型的航姿解算精度,满足小型无人机的飞行需求,而且消除了航姿传感器随机偏差和三轴加速度测量噪声对航姿解算的影响,提高了算法的鲁棒性和抗扰性。展开更多
大直径回转体类零件动态位置变量不易准确测得或测量成本较高,而动态位置的准确获取对关键回转体类零件运动控制有着重要的意义。提出一种大直径回转体动态位置实时检测新方法,该方法针对回转体匀速、匀加速及变加速的不同转动状态,在...大直径回转体类零件动态位置变量不易准确测得或测量成本较高,而动态位置的准确获取对关键回转体类零件运动控制有着重要的意义。提出一种大直径回转体动态位置实时检测新方法,该方法针对回转体匀速、匀加速及变加速的不同转动状态,在传统融合算法的基础上引入自适应渐消因子,建立多传感器自适应渐消Kalman滤波融合(Multisensor informationfusion based on adaptive fading Kalman filter,MSIF-AFKF)算法,融合多组光栅传感器信息,对回转体不同转动状态的位置参数进行联合估计。仿真表明,与基于传统融合算法的检测方法相比,基于MSIF-AFKF算法的检测方法具有更高精度的动态位置输出,将该方法应用于某型卧式铆接设备的床头床尾空心轴转角定位系统中,并进行试验验证,其结果与模拟仿真结果一致。展开更多
文摘针对小型无人机在复杂飞行条件下的航姿解算精度和鲁棒性问题,提出了一种动态自适应调节的奇异值容积卡尔曼滤波航姿估计算法。考虑到低成本航姿传感器随机偏差大的问题,将航姿传感器随机偏差作为待估计参数,以消除传感器随机偏差的影响。由于无人机航姿模型的非线性和滤波中协方差矩阵的非正定问题,设计了一种融合容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter,CKF)和奇异值分解(singular value decomposition,SVD)的非线性航姿滤波器来改善航姿解算精度。另外考虑到不同的飞行条件下,航姿传感器中三轴加速度对无人机航姿解算的影响,基于自适应滤波的思想,提出了一种动态自适应因子来不断地调节加速度测量噪声方差,提高了航姿滤波在复杂条件下的鲁棒性。实验结果表明,所提算法不仅有效地改善了非线性航姿模型的航姿解算精度,满足小型无人机的飞行需求,而且消除了航姿传感器随机偏差和三轴加速度测量噪声对航姿解算的影响,提高了算法的鲁棒性和抗扰性。
文摘大直径回转体类零件动态位置变量不易准确测得或测量成本较高,而动态位置的准确获取对关键回转体类零件运动控制有着重要的意义。提出一种大直径回转体动态位置实时检测新方法,该方法针对回转体匀速、匀加速及变加速的不同转动状态,在传统融合算法的基础上引入自适应渐消因子,建立多传感器自适应渐消Kalman滤波融合(Multisensor informationfusion based on adaptive fading Kalman filter,MSIF-AFKF)算法,融合多组光栅传感器信息,对回转体不同转动状态的位置参数进行联合估计。仿真表明,与基于传统融合算法的检测方法相比,基于MSIF-AFKF算法的检测方法具有更高精度的动态位置输出,将该方法应用于某型卧式铆接设备的床头床尾空心轴转角定位系统中,并进行试验验证,其结果与模拟仿真结果一致。
