粒子群算法优化的捷联罗经初始对准方法
本文选题:捷联惯导系统 + 初始对准 ; 参考:《中国惯性技术学报》2017年01期
【摘要】:初始对准是惯导系统的关键技术,罗经法对准是实现捷联惯导系统初始对准的重要手段。罗经对准回路的参数选择直接影响对准结果的好坏。对于不同的捷联惯导系统,罗经回路的最优参数也是不同的。传统的方法是根据经验以及大量的反复试验确定罗经对准参数,不能保证对准参数为最优。针对此问题,提出以水平罗经对准回路阻尼振荡周期T_(d1)和航向罗经对准回路阻尼振荡周期T_(d2)为寻优目标,用粒子群算法对参数(T_(d1),T_(d2))进行寻优的方法,以确定出满足条件的最优对准参数,从而提高捷联罗经初始对准的性能。实验结果表明:粒子群算法能够快速、准确地搜索出罗经对准回路的最优参数,提高捷联罗经对准的性能。将粒子群算法应用到捷联罗经初始对准中是有效的。
[Abstract]:Initial alignment is the key technology of inertial navigation system, and compass alignment is an important means to realize the initial alignment of strapdown inertial navigation system. The selection of the parameters of the compass alignment loop directly affects the alignment result. For different strapdown inertial navigation systems, the optimal parameters of the compass loop are also different. The traditional method is to determine the alignment parameters of the compass based on experience and a large number of repeated experiments, which can not guarantee the optimal alignment parameters. In order to solve this problem, this paper presents a method for optimizing the damping oscillation period of horizontal compass alignment loop (T _ s / d _ 1) and heading compass alignment loop's damping oscillation period (T _ s / d _ 2) by using particle swarm algorithm (PSO) to optimize the parameters of T _ T _ d _ 1 / T _ T _ D _ 2). The optimal alignment parameters are determined to improve the performance of the initial alignment of the strapdown compass. The experimental results show that the particle swarm optimization algorithm can quickly and accurately search the optimal parameters of the compass alignment loop and improve the performance of the sins alignment. It is effective to apply particle swarm optimization algorithm to initial alignment of strapdown compass.
【作者单位】: 海军工程大学电气工程学院;
【基金】:国家自然科学基金资助项目(61503404) 国家重大科学仪器开发专项资助项目(2011yq12004502) 航空科学基金资助项目(20150816002) 湖北省自然科学基金资助项目(2015CFC866)
【分类号】:TN96;TP18
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,本文编号:1990512
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