一种基于Kalman滤波的船舶自适应摇摆标定方法技术

设计了一种基于Kalman滤波的系统级标定方法，充分利用船舶在海面上受海浪影响而产生的摇摆运动对IMU产生激励，基于Kalman滤波对惯性器件的系统参数进行实时地在线标定。首先，建立惯性器件输入输出模型。然后，确定Kalman滤波的状态方程与观测方程，充分利用其对惯性器件产生的激励。最后，根据建立的Kalman滤波方程重新对系统误差参数进行估计并补偿，完成标定，更新系统误差参数。一次标定可能达不到精度要求，这时，可进行系统参数反复的标定迭代，滤波器也可以每隔一段时间对数据进行一次更新，再进行标定补偿来提高导航精度。这样就可以不通过对惯性器件的拆卸就可以实现对FOG‑IMU的重新标定。

A method of ship adaptive swaying calibration based on Kalman filtering

Design a systematic calibration method based on Kalman filter, make full use of the ship rolling motion under the wave impact on the sea and generate incentives for IMU of inertial device system parameters of Kalman filter based on real-time online calibration. Firstly, the input and output model of inertial device is established. Then, the state equation and the observation equation of the Kalman filter are determined to make full use of its excitation to the inertial device. Finally, the system error parameters are estimated and compensated according to the established Kalman filtering equation, and the system parameters are calibrated and updated. A calibration may not reach the precision requirement, then the iteration can be used to calibrate the system parameters, can also filter every time an update of the data, and then calibration compensation to improve the navigation accuracy. This can realize the re calibration of the FOG IMU not based on inertial device disassembly.

【技术实现步骤摘要】
一种基于Kalman滤波的船舶自适应摇摆标定方法(一)、
本专利技术涉及一种基于光纤陀螺捷联惯导系统的系统级标定方法，特别是在系统长航时，利用船舶在海面上受海浪影响而产生的摇摆运动对IMU产生激励，基于Kalman滤波对惯性器件的系统参数进行实时地在线标定。(二)、
技术介绍
现今国外的舰船光纤陀螺惯导系统应用技术较为成熟，捷联惯导系统已经能够满足航海级的要求，正朝着高精度、低成本领域发展。但是，由于制造工艺水平技术的限制以及国外先进技术的封锁，我国光纤陀螺能够达到的精度水平和发达国家相比还存在一定差距，现有的惯性器件还不能够满足所需的精度要求。所以，单单依靠改进设计和提高工艺指标来提高光纤陀螺的精度越来越困难，其结构越来越复杂，相应的技术成本越来越高、研制周期变长，而且还给生产、装配和维护带来不便。因此对系统误差参数进行精确的标定和补偿来提高惯导系统的精度更有意义。实验室标定后的结果由于工作时间、温度等外界条件的变化，在实际使用环境中可能会发生变化。对于船舶光纤陀螺惯导系统，船舶在海面上航行时，惯导系统随船舶在海浪的作用下进行摇摆运动，在该动态环境下，各有害干扰会对惯性器件内部系统参数产生影响，使其发生变化。由于船舶在海面上受海浪的震荡等各种海上干扰，特别是在系统长航时，FOG-IMU使用时间过长，光纤陀螺内部光纤环等元器件变形等因素，使得光纤陀螺的系统误差参数可能发生变化。此外，由于惯导系统内部可能会产生的变化(如系统断电，机械故障，软件运行错误，导航误差积累等)影响船舶导航系统的精度，这样在之前出厂前实验室标定出的系统参数就会不准确，需要重新对系统误差参数进行标定，而返厂重新进行标定又会额外增加成本，时间周期也会延长，而且FOG-IMU的拆卸与安装又十分繁琐。基于上述原因，对船舶导航系统的自主标定就显得尤为重要。本专利技术设计了一种基于Kalman滤波的系统级标定方法，充分利用船舶在海上航行时海风海浪对船舶作用产生的摇摆运动，重新激励出较为准确的误差标定参数。对惯导设备的输出参数进行实时地采集，根据海浪的大小对误差参数进行充分的标定，就可以实时获得新的标定参数。为了提高参数的准确性，一次标定可能达不到精度要求，这时，可进行系统参数反复的标定迭代，滤波器也可以每隔一段时间对数据进行一次更新，再进行标定补偿来提高导航精度。这样就可以不通过对惯性器件的拆卸就可以实现对FOG-IMU的重新标定。(三)、
技术实现思路
本专利技术的目的是基于高精度光纤陀螺惯性导航系统，提供一种在船舶长航时，利用船舶随海浪摇摆而对系统误差参数产生激励的在线自适应标定方法，从而提高导航精度。本专利技术的目的是这样实现的：本专利技术包括以下步骤：(1)在实验室完成系统参数的初始标定，完成光纤陀螺捷联惯导系统相关的调试工作。(2)将光纤陀螺捷联惯导系统安装在船舶中心，预热后，开始采集IMU输出的导航数据。(3)根据IMU的输出确定初始姿态信息从而完成系统粗对准，然后根据粗对准确定的姿态信息通过一系列捷联解算完成系统精对准。(3)建立惯性器件输入输出模型，然后确定Kalman滤波的状态方程与观测方程。(4)在船舶航行过程中，船舶随海浪做近似摇摆运动，充分利用其对惯性器件产生的激励。(5)根据建立的Kalman滤波方程重新对系统误差参数进行估计并补偿，完成标定，更新系统误差参数。本专利技术还包括如下特征：1、惯性器件的测量模型由于机械加工工艺、安装条件等误差因数的限制，实际系统中加速度计系a系和陀螺系g系均不是正交坐标系。根据加速度计和陀螺的输入输出关系，分别给出加速度计和陀螺通道的线性标定模型。加速度计通道的输入输出数学模型表示为：Aa＝δKafb+δBa+wa其中，表示加速度计在a系下的输出；表示加速度计在载体坐标系b系下的输入比力向量；加速度计零偏系统的随机噪声Ka为：其中，加速度计在i方向上的标度因数用δKi(i＝x,y,z)表示，在a系下加速度计i方向上的测量轴与b系下加速度计j方向上的测量轴之间的安装系数用δMij表示。实验室标定一般选用高精密转台作为基准，但在Kalman滤波标定估计系统误差参数的过程中并没有转台基准，所以必须做出新的约束，一种常用的方法是定义在IMU正交坐标系，即在载体坐标系下，Xb轴与Xa轴方向一致，Yb轴在O-XaYa平面内，Zb轴根据右手定则确定。这样δKa将被重新表示为：同理，陀螺通道的数学模型可表示为：Tg＝δSgωb+δDg+wg式中，表示三只陀螺在g系下的输出；表示三只陀螺在b系下的输入角速率；三只陀螺的零偏系统的随机陀螺漂移Sg为：上式中，陀螺在i方向上的标度因数用δSi(i＝x,y,z)表示，在g系下陀螺i方向上的测量轴与b系下陀螺j方向上的测量轴之间的安装系数用δEij表示。2、建立Kalman滤波的状态方程选取惯导系统的速度误差、角度误差、加速度计和陀螺的零偏、标度因数和安装系数作为滤波的状态变量。总共由27个状态参数构成：其中，其中，δVE、δVN和δVU分别表示系统东向、北向和天向速度误差，δφE、δφN和δφU分别表示系统东向、北向和天向姿态误差。以“东、北、天”地理坐标系作为导航坐标系，根据SINS速度误差及姿态误差方程，建立导航误差方程。然后利用一阶线性微分方程进行描述，得出Kalman滤波的状态方程。X为27维系统状态变量，F为27×27维系统的状态矩阵，G为27×6维的系统噪声矩阵，W为6维系统噪声向量，6维噪声向量可用白噪声表示为：系统的噪声转移矩阵可以用来表示。其中，和(i、j＝1,2,3)分别表示加速度计和陀螺的捷联转换矩阵。状态转移矩阵可写成分块矩阵形式，用F表示：其中：Re表示地球的半径，L表示SINS所在地的纬度，ωie表示地球自转角速率，VE和VN分别表示捷联解算过程中的东向速度和北向速度。fE、fN和fU分别代表加速度计测得的东向、北向和天向输出比力。和(i、j＝1,2,3)分别表示加速度计和陀螺的捷联转换矩阵。ωb为真实的陀螺角速率输入值。3、建立的Kalman滤波的观测方程：在参数修正的过程中，不能够准确获得载体的姿态误差。而惯导系统随船舶摇摆标定过程中不存在线运动，只存在角运动，此时导航解算的速度为零，位置不变。通过速度积分得到载体的位置信息，因此将速度误差作为为观测量。Z＝[δVEδVNδVU]T将IMU的速度误差作为观测量，则滤波方程中的量测方程可表示为：Z＝H·X+v上式中，H和v分别为：H＝[diag{111}03×24]，v＝[vxvyvz]T其中，H代表观测矩阵，v代表量测噪声。4、误差参数补偿利用基于Kalman滤波估计系统误差参数的方法对结果进行修正，可以得到FOG-IMU系统参数高精度系统误差参数结果。之后，对系统参数进行补偿，加到实际的惯性导航系统中，确定标定的参数是否能够提高系统的精度。根据系统误差参数补偿的方法，将精标定仿真估计结果补偿到惯导系统速度误差和姿态误差方程中，得到补偿后的速度误差和姿态误差，输出补偿前后的误差对比结果。本专利技术方法具有如下优点：1、合理利用船舶由于海浪而引起的摇摆运动，实现船舶的实时自适应摇摆标定，克服了船舶在系统长航时，惯性器件标定困难的问题。2、在不提高惯性器件精度的前提下，就能够提高系统的标定精度，特别本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于Kalman滤波的船舶自适应摇摆标定方法，其特征包括以下步骤：(1)在实验室完成系统参数的初始标定，完成光纤陀螺捷联惯导系统相关的调试工作。(2)将光纤陀螺捷联惯导系统安装在船舶中心，预热后，开始采集IMU输出的导航数据。(3)根据IMU的输出确定初始姿态信息从而完成系统粗对准，然后根据粗对准确定的姿态信息通过一系列捷联解算完成系统精对准。(4)建立惯性器件输入输出模型，然后确定Kalman滤波的状态方程与观测方程。(5)在船舶航行过程中，船舶随海浪做近似摇摆运动，充分利用其对惯性器件产生的激励。(6)根据建立的Kalman滤波方程重新对系统误差参数进行估计并补偿，完成标定，更新系统误差参数。

【技术特征摘要】
1.一种基于Kalman滤波的船舶自适应摇摆标定方法，其特征包括以下步骤：(1)在实验室完成系统参数的初始标定，完成光纤陀螺捷联惯导系统相关的调试工作。(2)将光纤陀螺捷联惯导系统安装在船舶中心，预热后，开始采集IMU输出的导航数据。(3)根据IMU的输出确定初始姿态信息从而完成系统粗对准，然后根据粗对准确定的姿态信息通过一系列捷联解算完成系统精对准。(4)建立惯性器件输入输出模型，然后确定Kalman滤波的状态方程与观测方程。(5)在船舶航行过程中，船舶随海浪做近似摇摆运动，充分利用其对惯性器件产生的激励。(6)根据建立的Kalman滤波方程重新对系统误差参数进行估计并补偿，完成标定，更新系统误差参数。2.根据权利1要求书所述的一种基于Kalman滤波的船舶自适应摇摆标定方法，其特征是：(1)加速度计的测量模型表示为：Aa＝δKafb+δBa+wa其中，Aa表示加速度计在a系下的输出；fb表示加速度计在载体坐标系b系下的输入比力向量；加速度计零偏δBa；系统的随机噪声wa；加速度计在i方向上的标度因数用δKi(i＝x,y,z)表示；在a系下加速度计i方向上的测量轴与b系下加速度计j方向上的测量轴之间的安装系数用δMij表示。(2)同理，陀螺的测量模型可表示为：Tg＝δSgωb+δDg+wg式中，Tg表示三只陀螺在g系下的输出；ωb表示三只陀螺在b系下的输入角速率；三只陀螺的零偏δDg；系统的随机陀螺漂移陀螺在i方向上的标度因数用δSi(i＝x,y,z)表示；在g系下陀螺i方向上的测量轴与b系下陀螺j方向上的测量轴之间的安装系数用δEij表示。3.根据权利要求书1所述的一种基于Kalman滤波的船舶自适应摇摆标定方法，特征是：选取惯导系统的速度误差、角度误差、加速度计和陀螺的零偏、标度因数和安装系数作为滤波的状态变量。(1)建立Kalman滤波状态方程以“东、北、天”地理坐标系作为导航坐标系，根据SINS速度误差及姿态误差方程，建立导航误差方程。然后利用一阶线性微分方程进行描述，得出Kalman滤波的状态方程。X为27维系统状态变量，F为27×27维系统的状态矩阵，G为27×6维的系统噪声矩阵，W为6维系统噪声向量，6维噪声向量。系统的噪声转移矩阵可以用来表示。其中，和分别表示加速度计和陀螺的捷联转换矩阵。状态转移矩阵可写成分块矩阵形式，用F表示：其中：

【专利技术属性】
技术研发人员：常佳冲，张亚，姜畔，于飞，李倩，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学，
类型：发明
国别省市：黑龙江,23