|
СЕМИНАРЫ |
Общемосковский постоянный научный семинар «Теория автоматического управления и оптимизации»
|
|||
|
МЕТОД ГАРАНТИРУЮЩЕГО ОЦЕНИВАНИЯ В ЗАДАЧЕ КАЛИБРОВКИ БЛОКА ГИРОСКОПОВ П. А. Акимов, А. И. Матасов Московский государственный университет имени М. В. Ломоносова |
|||
Аннотация: В докладе рассматривается методика калибровки блока датчиков угловой скорости (ДУС, гироскопов), основанная на методе гарантирующего оценивания. Цель калибровки состоит в оценке параметрических погрешностей - сдвигов нулей, масштабных коэффициентов и углов перекоса - в блоке, состоящем из трех датчиков угловой скорости. Для определения этих параметров производится серия измерений на стенде, позволяющем с высокой точностью управлять скоростью вращения и ориентацией блока. При калибровке решается не только задача обработки измерений, но и задача оптимального выбора режимов вращения. В силу наличия большого количества неизвестных параметров в задаче калибровки (погрешности датчиков, погрешности стенда), нелинейно влияющих на результаты измерений, существенны два вопроса: как построить математическую модель стендовых испытаний, учитывающую все эти факторы, и как минимизировать влияние погрешностей на результат оценки. Вариант ответа на эти вопросы дан в представленной работе, которая является продолжением исследований по применению гарантирующего подхода в инерциальной навигации. Однако, в отличие от предыдущих работ, здесь этот метод применяется к другому классу систем, что требует построения других моделей и приводит к иным, структурно более сложным проблемам оценивания. Общепринятым инструментом решения проблем оценивания в навигации служат фильтр Калмана или метод наименьших квадратов. В данной работе применен иной подход: задача калибровки рассматривается в виде проблемы гарантирующего оценивания, т.е. алгоритм оценивания строится таким образом, чтобы минимизировать наихудшую, максимальную ошибку оценки. В докладе приведены как результаты численного решения проблем гарантирующего оценивания, так и результаты оценивания параметрических погрешностей для серии модельных примеров. Более того, исследована точность получаемых решений и проведен анализ границ применимости предложенного метода. |