[发明专利]一种分离复合多源扰动影响的机翼挠曲角速度估计方法

说明书

本发明公开了一种分离复合多源扰动影响的机翼挠曲角速度估计方法，该方法使用模态分解提取复合多源扰动影响下的机翼挠曲角速度；利用基于机载分布式高精度位置姿态测量系统(简称：分布式POS)飞行数据建立机翼挠曲角速度模型解决由于柔性机翼形变导致子IMU位姿测量精度低的问题，进而提高机载分布式POS的精度。本发明可以用于显著提高机载分布式多载荷子IMU位姿精度，弥补传统机翼挠曲估计方法研究的不足。

技术领域

本发明属于导航领域，一种分离复合多源扰动影响的机翼挠曲角速度估计方法。

背景技术

近年来，机载分布式POS(Position and Orientation System)以其能实现多节点测量、位姿精度高等特点，在航空及国防军事领域，特别是多任务成像载荷高精度对地观测领域得到了广泛应用。传统的分布式POS在进行子IMU位姿测量时，默认为主、子测量节点间的机翼为刚性机构。然而，受发动机振动以及阵风等内外部多源扰动影响，机翼发生柔性变形，产生的形变挠曲角导致各传感器节点之间的相对空间信息实时变化，从而降低分布式POS子IMU位姿测量精度。在估计方法上，传统的基于马尔可夫模型的建模属于经验模型，缺乏普适性；基于机翼结构参数建立的模型往往参数复杂，且并未考虑引起机翼形变的诸多因素以及各自的特征，建模效率不高，对挠曲角速度估计慢。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：为弥补现有机载分布式POS位姿测量方法在柔性机翼条件下研究的不足，提供一种分离复合多源扰动影响的机翼挠曲角速度估计方法，在引入较少参数的条件下，基于分布式POS的飞行数据建模并对机翼挠曲角速度估计，用以提高分布式系统子IMU的精度。

本发明技术解决方案：一种分离复合多源扰动影响的机翼挠曲角速度估计方法，包括如下步骤：

步骤一、根据分布式POS中的主IMU和子IMU的静态测量和动态测量输出数据的频谱分布，构建FIR低通滤波器，再利用FIR低通滤波器消除分布式POS动态量测数据中子IMU横滚角速度的陀螺仪漂移；

步骤二、利用一阶差分处理对已消除陀螺仪漂移的动态量测数据，提取子IMU处挠曲角速度数据；

步骤三、对提取的子IMU处挠曲角速度数据进行模态分解，再分析模态分解后的挠曲角速度数据与不同扰动的相关性，对不同扰动下挠曲角速度数据分别进行叠加；

步骤四、对叠加后的不同扰动下挠曲角速度数据建立挠曲角速度模型，然后利用模型对挠曲角速度估计得到估计值。

所述步骤一中，具体包括以下步骤：

(1)首先对主IMU、子IMU静态测量输出数据进行FFT变换，确定陀螺仪量静态测量的频谱分布Q₁；

(2)对主IMU、子IMU动态测量输出数据进行FFT变换，确定陀螺仪动态测量的频谱分布Q₂；

(3)根据所述Q₁和Q₂频谱分布表现出的主、子IMU测量数据特性，以飞行实验中频谱图的尖峰值作为FIR低通滤波器的截止频率，利用Hanning窗确定FIR低通滤波器的长度，构建FIR低通滤波器；

(4)最后对分布式POS动态测量数据中的子IMU横滚角速度通过构建的FIR低通滤波器得到去除陀螺仪漂移后的横滚角速度数据。

所述步骤二中，包括以下步骤：

首先对去除陀螺仪漂移影响之后的动态测量数据进行一阶差分，通过子IMU所测两个连续采样的横滚角速度数据作差以消除载体运动轨迹的影响，获取每一时间点的挠曲效应角速度变化量数据；然后，依据连续时间点进行叠加计算之后即得到子IMU处挠曲角速度数据。

所述步骤三中，包括以下步骤：