Идентификация моделей и адаптивная фильтрация шумов инерциальных измерителей

Приборы навигации


Авторы

Чернодаров А. В. 1*, Иванов С. А. 2**

1. Экспериментальная мастерская НаукаСофт, ул. Годовикова, 9, стр.1, Москва, 129085, Россия
2. АО «Раменский приборостроительный завод», ул. Михалевича, д. 39, Раменское, Московская область, 140100, Россия

*e-mail: chernod@mail.ru
**e-mail: srpremier@mail.ru

Аннотация

Работа посвящена проблеме повышения достоверности оценивания ошибок инерциальных измерительных модулей (ИИМ) с помощью обобщенного фильтра Калмана (ОФК). Рассматриваемая проблема связана с неадекватностью моделей шумов инерциальных измерителей: гироскопов и акселерометров, реальным процессам. Известно, что неточность моделей и другие причины методического и инструментального характера приводят к расходимости ОФК. Расходимость ОФК проявляется в существенном отличии действительных ошибок оценивания от их прогнозируемых среднеквадратических значений, получаемых в результате решения уравнения Риккати относительно ковариационной матрицы. Следует отметить, что действительные ошибки оценивания известны только на этапе математического моделирования. В известных работах неадекватность моделей компенсируется соответствующей настройкой параметров ОФК по обновляющей последовательности. Обновляющая последовательность представляет собой разность между прогнозируемыми и реальными наблюдениями. Прогнозируемые наблюдения формируются по оценкам ошибок ИИМ. Однако в реальных условиях эксплуатации из-за ошибок внешних измерителей или их отсутствия настройка по обновляющей последовательности не всегда представляется возможной. Известны также подходы к оценке статистических характеристик инерциальных измерителей с помощью метода Аллана. Указанный метод позволяет оценить стабильность ошибок на скользящих интервалах усреднения. Однако такие подходы не связаны с настройкой параметров ОФК. Поэтому их применение не обеспечивает адаптацию ОФК в реальных условиях эксплуатации. Научная новизна предлагаемой работы связана с добавлением процедур настройки моделей шумов инерциальных измерителей к известным алгоритмам адаптации ОФК. Настройку моделей предлагается выполнять на основе структурно-параметрической идентификации по результатам корреляционной обработки оценок ошибок измерителей. Такая обработка может выполняться как в реальном времени, так и по данным бортовых устройств регистрации. Разработанные алгоритмы позволяют учитывать изменение точностных и динамических характеристик инерциальных измерителей через соответствующие коэффициенты моделей погрешностей ИИМ. Для реализации предлагаемой технологии идентификации ошибки инерциальных измерителей должны включаться в вектор оцениваемых параметров. Проведенные исследования показали, что при включении ОФК в контур оценивания ошибок ИИМ необходимо выполнять не только заводскую стендовую калибровку инерциальных измерителей, но и идентификацию моделей их шумов. В работе приводятся результаты экспериментов, подтверждающие целесообразность идентификации моделей погрешностей инерциальных измерителей в процессе эксплуатации.

Ключевые слова

инерциальная навигационная система, датчики, модели шумов, идентификация, фильтр Калмана

Библиографический список

  1. Веремеенко К.К., Кошелев Б.В., Соловьев Ю.А. Анализ состояния разработок интегрированных инерциально-спутниковых навигационных систем // Новости навигации. 2010. № 4. С. 32 – 41.

  2. Емельянцев Г.И., Степанов А.П. Интегрированные инерциально-спутниковые системы ориентации и навигации / Под общей ред. акад. РАН В.Г. Пешехонова. – СПб.: Концерн "ЦНИИ "Электроприбор, 2016. – 394 с.

  3. Августов Л.И., Бабиченко А.В., Орехов М.И., Сухоруков С.Я., Шкред В.К. Навигация летательных аппаратов в околоземном пространстве / Под ред. проф. Г.И. Джанджгавы. – М.: Научтехлитиздат, 2015. – 592 с.

  4. Noureldin A., Karamat T., Georgy J. Fundamentals of Inertial Navigation, Satellite-based Positioning and their Integration, Heidelberg, Springer-Verlag, 2013, 314 p.

  5. Лукьянов Д.П., Распопов В.Я., Филатов Ю.В. Прикладная теория гироскопов. – СПб.: Концерн «ЦНИИ «Электроприбор», 2015. – 316 с.

  6. Удд Э. Волоконно-оптические датчики. Вводный курс для инженеров и научных работников. – М.: Техносфера, 2008. – 520 с.

  7. Климов Д.М., Журавлев В.Ф., Жбанов Ю.К. Кварцевый полусферический резонатор (Волновой твердотельный гироскоп). – М.: Изд-во «Ким Л.А.», 2017. – 194 с.

  8. Матвеев В.В., Распопов В.Я. Приборы и системы ориентации, стабилизации и навигации на МЭМС – датчиках. – Тула: Изд-во ТулГУ, 2017. – 225 с.

  9. Liu Y., Shi M., Wang X. Progress on Atomic Gyroscope // 24th St. Petersburg International Conference on Integrated Navigation Systems, St. Petersburg, CSRI Elektropribor, 2017, pp. 344 – 352.

  10. Бабич О.А. Обработка информации в навигационных комплексах. – М.: Машиностроение, 1991. – 512 с.

  11. Степанов О.А. Основы теории оценивания с приложениями к задачам обработки навигационной информации. Введение в теорию оценивания. – СПб.: Концерн «ЦНИИ «Электроприбор», 2010. Ч.1. – 509 с.

  12. Kalman R.E. A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems // Trans. ASME, ser. D, Journal of Basic Engineering, 1960, vol. 82, pp. 35 – 45.

  13. Maybeck P.S. Stochastic Models, Estimation and Control, Academic Press, New York, 1982, vol. 2, 709 p.

  14. Zarchan P., Musoff H. Fundamentals of Kalman Filtering. Progress in Astronautics and Aeronautics, Reston: AIAA, 2005, vol. 208, 764 p.

  15. Fitzgerald R.J. Divergence of the Kalman Filter // IEEE Transactions on Automatic Control, 1971, vol.16, no. 6, pp. 736 – 747.

  16. Chin L. Advances in Adaptive Filtering. In Control and Dynamic Systems, New York, Academic Press, 1979, pp. 278 – 356.

  17. Souza C.E., Xie L. Robust Η Filtering. In Control and Dynamic Systems, New York, Academic Press, 1994, pp. 323 – 377.

  18. Chernodarov A.V. An Η Technology for Control of the Integrity of the Kalman Type of Estimating Filters with the Use of Adaptive Robust Procedures // 1st IFAC Conference on Modeling, Identification and Control of Nonlinear Systems, Saint Petersburg, June 24 – 26, 2015, pp. 358 – 363.

  19. Allan D.W. Historicity, Strengths, and Weaknesses of Allan Variances and Their General Applications // XXII Санкт-Петербургская международная конференция по интегрированным навигационным системам. Круглый стол «Методы определения характеристик погрешностей навигационных датчиков» – СПб.: ЦНИИ «Электроприбор», 2015, С. 507 – 524

  20. Акимов П.А., Деревянкин А.В., Матасов А.И. Гарантирующий подход и –  аппроксимация в задачах оценивания параметров БИНС при стендовых испытаниях. – М.: Издательство Московского университета, 2012. – 296 с.

  21. Вавилова Н.Б., Васинёва И.А., Парусников Н.А. О стендовой калибровке авиационных бескарданных инерциальных навигационных систем // Труды МАИ. 2015. № 84. URL: http://trudymai.ru/published.php?ID=63069

  22. Матасов А.И., Тихомиров В.В. Калибровка бесплатформенной инерциальной навигационной системы при повороте вокруг вертикальной оси // Труды МАИ. 2016. № 89. URL: http://trudymai.ru/published.php?ID=73321

  23. Titterton D.H., Weston J.J. Strapdown Inertial Navigation Technology. Progress in Astronautics and Aeronautics, AIAA, Reston, 2004, vol. 207, 558 p.

  24. Матвеев В.В., Распопов В.Я. Основы построения бесплатформенных инерциальных навигационных систем. – СПб: Концерн «ЦНИИ «Электроприбор», 2011. – 280 с.

  25. Тихонов В.И., Харисов В.Н. Статистический анализ и синтез радиотехнических устройств и систем. – М.: Радио и связь, 2004. – 608 с.

  26. Чернодаров А.В. Контроль, диагностика и идентификация авиационных приборов и измерительно-вычислительных комплексов. – М.: Научтехлитиздат, 2017. – 300 с.

  27. Синицын И.Н. Фильтры Калмана и Пугачева. – М.: Логос, 2007. – 776 с.

  28. Климов Д.М. Инерциальная навигация на море. – М.: Наука, 1984. – 118 с.


Скачать статью

mai.ru — информационный портал Московского авиационного института

© МАИ, 2000—2021

Вход