基于信息融合的运动平台光电跟踪控制技术研究

发布时间：2020-11-16 08:48

　　 光电跟踪系统广泛应用在天文观测、靶场测量、监控搜索、量子通信等领域,并且随着应用的拓展,越来越多的安装在诸如卫星、飞机、舰船、汽车等运动平台上。与地基固定平台相比,载体运动引起的视轴晃动会严重影响跟踪精度,要求系统具备很强的惯性稳定能力;随着装备和工程技术的发展,目标的速度和机动性也越高,对跟踪能力也提出了严峻的挑战;除此之外,运动平台的空间相对狭窄,还限制了很多性能优异但体积较大的传感器的使用。因此,考虑到传感器性能和控制方法是系统精度提升的关键因素,本文将信息融合技术与控制方法相结合,通过从不同信息源提取更准确信息的同时,改进控制结构,最大限度的提升系统性能。光电跟踪系统的跟踪精度由惯性稳定能力与目标跟踪能力共同决定,由于影响二者的因素有所区别,本文将分别对稳定和跟踪进行研究。对于运动平台的惯性稳定,本文提出了两种方法:(1)基于CCD与MEMS加速度计时域融合的惯性稳定方法针对光纤陀螺的体积质量相对较大不适合小型化应用,提出用微型廉价的MEMS加速度计用于稳定。由于MEMS加速度计低频易受干扰,基于加速度计和CCD构成的双闭环系统的低频扰动抑制能力通常不足。为了提升系统低频性能,本文提出先采用加速度扰动观测器改造系统中频性能,再通过构造虚拟速度环使中频的扰动抑制能力置换成低频性能的方法。其中,平台速度是通过CCD对加速度计数据积分后修漂得到(本质为时域融合)。系统的扰动抑制能力在低频的最大提升达到了-20dB,使MEMS加速度计具备了替换光纤陀螺的能力。(2)改进的互补滤波频域融合惯性稳定方法由于直接基于MEMS加速度计构建的扰动观测器提取的扰动在低频不准,并且时域融合得到的速度在高频相位延迟严重,因此系统的稳定能力仍有提升空间。为了使系统稳定能力最大化,需要进一步获取更准确的平台信息。结合CCD擅长低频测量和MEMS加速度计擅长高频测量的特点,本文提出了改进的互补滤波频域融合方法,根据需要提取传感器特定频段信息进行融合,不要求滤波器完全互补。通过频域融合得到的更准确的加速度和速度信息,分别用于构建扰动观测器和虚拟速度环,与时域融合相比,平台的扰动抑制能力在30Hz以下继续提升-10dB左右。对于运动平台的目标跟踪,本文同样提出了两种方法:(1)基于脱靶量与模型输出融合的复合前馈方法在运动平台上,传统的前馈结构使用的是脱靶量与陀螺积分数据融合得到的目标惯性位置,只能提升跟踪能力并且对陀螺的精度要求很高。本文提出的脱靶量与平台模型输出融合得到的是目标和视轴的相对运动,同时包含了惯性空间中的目标和扰动信息,由它构成的是一种包含跟踪前馈和扰动前馈的复合结构,理论上对跟踪和抗扰都有效果。由于融合模型采用的是平台闭环模型,鲁棒性好,并且低频时传递函数为1,因此不需要额外辨识,易于操作。实验证实,提议的方法和传统的基于脱靶量与陀螺积分融合的前馈方法相比,跟踪能力相近,但是扰动抑制能力在低频有额外的提升效果。(2)基于脱靶量与模型输出融合的改进Smith预估器方法针对第五章复合前馈方法不能提升跟踪带宽并且性能提升只在极低频率效果明显的问题,提出了基于脱靶量与模型输出融合的改进Smith预估器方法。分析了用来提升系统带宽和精度的Smith预估器本质上是一种误差量与模型输出融合提取目标和扰动信息的结构,与第五章提出的复合前馈结构相比,区别是Smith预估器方法是把融合结构由前馈支路变为了主干通路。为了保证系统的鲁棒性并且进一步提升带宽和精度,本文提出采用闭环模型作为模型参考,并且继续在主干通路上添加前馈支路以改造传递特性。实验证实,与传统的Smith预估器相比,改进的Smith预估器方法使跟踪误差抑制带宽由3Hz上升到5Hz,跟踪能力和扰动抑制能力在低频整体增强-5dB左右。最后,尝试将改进的Smith预估器与复合前馈方法相结合,使二者优势互补,进一步提升了系统性能。
【学位单位】：中国科学院大学(中国科学院光电技术研究所)
【学位级别】：博士
【学位年份】：2019
【中图分类】：TP273;TN29
【部分图文】：

（a）视轴稳定实例 图 1.6 伺Figure 1.6 The serv在光电跟踪技术出现之前，惯性稳定上，因为风浪造成船体颠簸严重，像雷工作，早期的稳定方法是在设备底部安不摇摆的环境，但通常只适合于一些小平台视轴的惯性稳定而言，这样的稳定伺服稳定方案，基本控制框图如图 1.6 所器敏感光轴在惯性空间中的运动，构成反基于伺服控制的惯性稳定技术初衷是

基于信息融合的运动平台光电跟踪控制技术研究 k | k k k | k1P I K H k P ...(5.28)基于上面的预测和更新方程，可以根据需要对目标进行平滑、滤波或者预测，而本论文主要是借助它的预测功能来减小延时的影响。但是，不管选择哪一种预测算法，本身的处理过程也需要时间，并且并不能直接在全频段都起到预测作用，一般而言，预测算法更像是一种在低频有效的超前校正环节，只具备很低的带宽，后面的实验结果将会体现出来。5.4 实验验证
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本文编号：2885884