基于LM算法的惯导自主阻尼算法.pdf
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1、 传感器与微系统()年第卷第期:()基于算法的惯导自主阻尼算法李冬毅,覃方君,黄春福,朱九鹏,李安(海军工程大学电气工程学院,湖北武汉)摘要:针对机动状态或外部信息缺失时,振荡误差补偿的难题,提出了一种不依赖外部参数的惯导自主阻尼算法。所提方法基于传统惯导算法,利用算法估计出速度误差模型,进而预测外速度时间序列进行外水平阻尼,摆脱了对外部信息的依赖,还能实现对周期性振荡误差和载体加速度影响的有效抑制。阻尼算法仿真结果表明:对比遗传算法()、最小二乘()法,算法估计出的模型在自主阻尼中取得了最佳的阻尼效果,内自主阻尼与外水平阻尼的俯仰角阻尼效果差值不超过,验证了所提算法对外水平阻尼算法的近似效果
2、以及对于非训练数据的泛化能力。关键词:惯性导航;舒拉振荡;自主阻尼;算法;参数估计中图分类号:文献标识码:文章编号:(),(,):,(),()(),:;();引言惯导系统因其自主性强、隐蔽性强、能够得到运载体完备运动信息的优点被广泛应用于多种导航领域。对于长时间工作的船用惯导系统,常用工作状态为无阻尼状态和外水平状态,。无阻尼状态下,惯导系统本质上是临界稳定系统。在初始姿态误差、陀螺漂移、加速度计误差的作用下,系统误差呈现出周期性振荡特性。通过引入阻尼,能够有效抑制误差源引起的振荡误差,从而提高系统精度,。利用全球定位系统(,)和计程仪等提供的速度量测信息进行外阻尼还可以对载体机动引起的误差进
3、行补偿,有效提升惯导系统的导航精度。一种能在高机动状态下使用、自主性更强且能够抑制误差源引起的振荡误差的惯导工作方案需要得到研究并广泛应用。李魁、刘建业等人应用模糊控制理论辨识载体的运动状态,实现了阻尼、无阻尼状态的智能切换,保证了惯导系统工作的自主性和导航精度。李久顺基于周期性信号平均相消的原理,利用预测时间序列和延时对准成功补偿了周期性振荡误差,在提升惯导系统收稿日期:基金项目:军科委基础加强技术领域基金资助项目()第期李冬毅,等:基于算法的惯导自主阻尼算法精度的同时,有效保留了惯导系统的自主性。当前针对惯导自主性阻尼方法的研究较少,本文旨在对该领域的研究成果进行补充。针对传统外水平阻尼方
4、法的局限,本文提出对较短时间内的速度误差模型利用()算法进行参数估计,进而得到自主性较强的外速度时间序列,借以替代真实外速度信息进行传统外水平阻尼的自主阻尼算法,并将算法与遗传算法(),、最小二乘()法进行对比,验证不同算法估计出的模型应用于自主阻尼中对外阻尼的近似程度以及对非训练数据的泛化能力。惯导系统外阻尼方式与局限在惯导系统回路中引入外速度信息进行阻尼的工作方式称为外阻尼。外阻尼实质上是在惯导系统的水平回路中增加了一条前向通道,借此补偿阻尼网络对舒拉条件的影响。外阻尼状态下,系统姿态误差角的表达式为()()()()()式中 为外速度误差,设它的变化率为,初始误差为,则()()()()代入
5、上式得()()()()()()由此可见,引入外速度进行惯导系统外阻尼时,系统姿态误差不受载体机动的影响,只与外速度的误差变化率和初始误差有关。因此,当外速度参数信息难以获取或误差较大时,外速度的误差变化率和初始误差便难以控制在合理范围内,外水平阻尼工作方式便不再具有优越性。外阻尼工作方式不满足自主性要求的原因主要是它依赖高精度外部速度信息,因此,在能够通过自主性方式获得稳定可靠的外部速度信息的条件下,可以利用外阻尼算法框架进行阻尼。新阻尼方式既可以保留外阻尼算法对振荡误差和载体加速度影响的衰减作用,又确保了惯导系统的自主性。自主阻尼算法设计自主阻尼算法包括个阶段:速度误差模型估计阶段和阻尼阶段
6、。在速度误差模型估计阶段,为了得到准确的速度误差时间序列,需要在载体处于系泊或匀速航行状态下进行。该阶段利用无阻尼和传统外水平阻尼惯性导航算法分别解算出速度信息并作差,得到速度误差时间序列,应用算法估计出速度误差模型,由于无阻尼状态下,惯导系统大部分误差量可维持限定幅度的振荡,该模型可以用于预测后续较长时间的速度误差,也可以用于预测载体机动状态下的大部分速度误差。在阻尼阶段,载体通常工作在高动态条件下。该阶段使用无阻尼惯性导航算法解算出速度参数,利用上一阶段估计出的速度误差模型对其中的速度误差进行扣除,得到外速度时间序列,将其作为外速度源进行外水平阻尼算法解算,即可得到自主阻尼导航参数信息。自
7、主阻尼算法原理如图所示。导航信息显示平台自主阻尼导航参数外水平阻尼惯性导航算法外速度时间序列速度误差模型速度误差模型参数估计速度误差时间序列不含振荡误差的速度外水平阻尼惯性导航算法外速度惯性数据含振荡误差的速度无阻尼惯性导航算法惯性测量元件-+-+图自主阻尼算法原理 根据自主阻尼算法工作原理,阻尼阶段利用外速度时间序列代替真实外速度信息来计算导航参数,而外速度时间序列的准确程度与速度误差模型的精度密切相关。因此,是否能够准确估计出速度误差模型对自主阻尼效果有较大影响。无阻尼惯导系统振荡特性包含种不同角频率的等幅振荡,其角频率分别为,因此,速度误差模型的构建应当以这种振荡频率为主。虽然实际速度误
8、差中还包括由于外速度量测设备精度不高、海况变化等因素造成的误差项,但这些误差项远小于振荡误差的影响,且较难建立准确的误差模型,暂忽略这些微小误差项。考虑到傅科振荡对舒拉振荡的调制作用,构建速度误差模型如下()()()()()在此表达形式下,模型参数决定了速度误差模型的精度。因此,根据速度误差时间序列选择合适的参数估计方法得到高精度模型参数对自主阻尼算法至关重要。本文选用算法进行模型参数估计,以获得更高的估计精度。算法算法是一种非线性优化算法,算法原理介于牛顿法与梯度下降法之间,其本质是在迭代解算过程中把原问题转化为多个法问题来求解。算法能有效处理冗余参数问题,使代价函数陷入局部最优的几率大大减
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