基于模糊自適應(yīng)控制技術(shù)的捷聯(lián)慣導(dǎo)非線性對準(zhǔn)方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于模糊自適應(yīng)控制技術(shù)的捷聯(lián)慣導(dǎo)非線性對準(zhǔn)方法，本發(fā)明利用模糊邏輯善于表達(dá)界限不清晰的定性知識與經(jīng)驗(yàn)、推理解決常規(guī)方法難于解決的規(guī)則型模糊信息問題特點(diǎn)，通過在濾波時間更新和濾波量測更新之間添加一個專門用于動態(tài)優(yōu)化弱化因子矩陣的模糊邏輯控制模塊實(shí)現(xiàn)次優(yōu)漸消因子的自適應(yīng)調(diào)整。本發(fā)明具有在大失準(zhǔn)角和運(yùn)動基座條件下，模糊邏輯控制器利用殘差所包含的AUV的運(yùn)動信息，通過線選取次優(yōu)漸消因子，調(diào)整濾波器增益，保持對艦載設(shè)備運(yùn)動狀態(tài)的強(qiáng)跟蹤能力，滿足復(fù)雜水下環(huán)境的AUV高精度對準(zhǔn)要求。
【專利說明】基于模糊自適應(yīng)控制技術(shù)的捷聯(lián)慣導(dǎo)非線性對準(zhǔn)方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明主要涉及艦載導(dǎo)航【技術(shù)領(lǐng)域】，尤其涉及一種基于模糊自適應(yīng)控制技術(shù)的捷聯(lián)慣導(dǎo)非線性對準(zhǔn)方法。
【背景技術(shù)】
[0002]慣導(dǎo)系統(tǒng)在進(jìn)入導(dǎo)航工作狀態(tài)以前都要進(jìn)行初始對準(zhǔn)，捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)SINS將慣性傳感器與載體直接固聯(lián)，采用計(jì)算的數(shù)學(xué)平臺代替物理平臺，因此SINS的初始對準(zhǔn)就是確定初始時刻的姿態(tài)矩陣。初始對準(zhǔn)誤差是SINS的主要誤差源，對準(zhǔn)精度直接影響SINS的工作性能；自主水下航行器(AUV)是一種依靠自身的自治能力來管理和控制自己的智能化無人航行器，精確的導(dǎo)航定位的支持是AUV可靠、持續(xù)工作的保證，從AUV所處的自然環(huán)境和應(yīng)用環(huán)境出發(fā)，其所配置的SINS只能采取動基座對準(zhǔn)，因此SINS動基座對準(zhǔn)技術(shù)成為SINS的關(guān)鍵技術(shù)之一。海洋環(huán)境下，AUV受到陣風(fēng)、洋流和海浪等各種因素干擾，特別是在大失準(zhǔn)角和劇烈晃動條件下，使得建立在線性小失準(zhǔn)角模型基礎(chǔ)上的經(jīng)典Kalman濾波方法受到制約；而傳統(tǒng)的EKF、UKF等非線性濾波方法具有高維條件下對準(zhǔn)精度低，應(yīng)對不確定因素能力差等缺點(diǎn)，又由于GPS在水下無法使用，因此，發(fā)明具有高精度，有效應(yīng)對復(fù)雜環(huán)境的多普勒測速儀DVL輔助SINS動基座對準(zhǔn)的非線性智能濾波方法具有重要的意義。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003]發(fā)明目的:為了克服現(xiàn)有技術(shù)中存在的不足，本發(fā)明提供一種提高艦載捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)對準(zhǔn)精度的基于模糊自適應(yīng)控制技術(shù)的捷聯(lián)慣導(dǎo)非線性對準(zhǔn)方法。
[0004]技術(shù)方案:為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供的一種基于模糊自適應(yīng)控制技術(shù)的捷聯(lián)慣導(dǎo)非線性對準(zhǔn)方法，其步驟包括如下:
[0005]步驟1:建立DVL輔助SINS動基座對準(zhǔn)模型，所述對準(zhǔn)模型包括SINS的非線性誤差模型、非線性濾波狀態(tài)模型和非線性濾波量測模型；
[0006]所述SINS非線性誤差模型建立過程如下:
[0007]步驟1.1:記AUV航行的右-前-上方建立的右手坐標(biāo)系為載體坐標(biāo)系b，記東-北-天當(dāng)?shù)氐乩碜鴺?biāo)系為導(dǎo)航坐標(biāo)系n，則AUV在η系下的真實(shí)姿態(tài)為ψ=[θrψ]t，真實(shí)速度為V: 二 [ν ν； V, ]J，AUV真實(shí)的地理坐標(biāo)為P = [L λ H]T，SINS實(shí)際解算出的姿
態(tài)為ψ=[θrψ]t，，速度為KC V: Cf，地理坐標(biāo)為》=[尤義應(yīng)f，記SINS解算的地理位置建立的坐標(biāo)系為計(jì)算導(dǎo)航坐標(biāo)系n'，定義SINS姿態(tài)誤差和速度誤差分別為
【權(quán)利要求】
1.一種基于模糊自適應(yīng)控制技術(shù)的捷聯(lián)慣導(dǎo)非線性對準(zhǔn)方法，其特征在于:其步驟包括如下: 步驟1:建立DVL輔助SINS動基座對準(zhǔn)模型，所述對準(zhǔn)模型包括SINS的非線性誤差模型、非線性濾波狀態(tài)模型和非線性濾波量測模型； 所述SINS非線性誤差模型建立過程如下: 步驟1.1:記AUV航行的右-前-上方建立的右手坐標(biāo)系為載體坐標(biāo)系b,記東-北-天當(dāng)?shù)氐乩碜鴺?biāo)系為導(dǎo)航坐標(biāo)系n，則AUV在η系下的真實(shí)姿態(tài)為
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于模糊自適應(yīng)控制技術(shù)的捷聯(lián)慣導(dǎo)非線性對準(zhǔn)方法，其特征在于:所述步驟2中，據(jù)得到的離散化模型在平方根容積卡爾曼濾波的框架下進(jìn)行時間更新過程步驟為: 步驟2.2:設(shè)置濾波狀態(tài)初值先和初始誤差協(xié)方差陣Ptl，并對Ptl進(jìn)行cholesky分解，得到初始誤差協(xié)方差陣的特征平方根SO ； 步驟2.3:利用上一時刻的Slri估算容積點(diǎn)XiH并計(jì)算傳播容積點(diǎn):
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于模糊自適應(yīng)控制技術(shù)的捷聯(lián)慣導(dǎo)非線性對準(zhǔn)方法，其特征在于:所述步驟4中: 所述模糊邏輯控制器I的模糊邏輯運(yùn)算過程為: 步驟4.1.1:確定μ lk、O lk和Ilk的論域集并劃分論域，建立μ lk、σ lk和Ilk的三角形隸屬度函數(shù) MF(U1)^MF(O1) MF (I1)； 步驟4.1.2:分別將μ lk和σ lk帶入
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于模糊自適應(yīng)控制技術(shù)的捷聯(lián)慣導(dǎo)非線性對準(zhǔn)方法，其特征在于:所述步驟5中: 所述計(jì)算次優(yōu)漸消因子Xk的過程為: 步驟 5.1.1:若 k=l，τ 即 T/ r 若
【文檔編號】G05B13/04GK103759742SQ201410030336
【公開日】2014年4月30日 申請日期:2014年1月22日 優(yōu)先權(quán)日:2014年1月22日
【發(fā)明者】徐曉蘇, 鄒海軍, 劉錫祥, 劉義亭, 潘永飛, 吳亮 申請人:東南大學(xué)