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LSTM网络和ARMA模型对惯性器件随机误差预测适应性分析

2018-03-26陈水忠沈淑梅朱振华

电光与控制 2018年3期
关键词:模型

杨 其, 陈水忠, 沈淑梅, 朱振华

(1.火箭军工程大学,a.士官学院,山东 青州 262500;b.初级指挥学院,西安 710025;2.中国航空工业集团公司洛阳电光设备研究所,河南 洛阳 471000)

0 引言

惯性器件可以在不借助外部信息的孤立系统中直接测量比力和角速率值,因此在飞行器、舰船、智能设备等众多领域得到了广泛应用,同时作为一种自推算制导方式,惯性制导本身也不可避免地存在缺陷,其误差会随时间不断累积并放大。依靠地面静态环境建立误差模型并标定系数,可以在一定程度上对误差进行补偿。但地面标定环境总是与实际工作的动态环境存在一定差别,误差模型也难以对真实误差完全补偿,一般将两者的差距归入随机误差。

造成惯性器件产生随机误差有众多因素[1-5],按照目前已知的物理原因一般将其分为量化噪声、零偏不稳定性、角度随机游走、速率斜坡等。解决随机误差的最根本方法是对误差来源的物理机制深入研究,提高制造工艺消除误差,但这样的做法不仅导致费效比较高,而且目前对某些惯性器件随机误差成因并未形成统一的结论。例如,惯性器件的零偏不稳定性多认为由电子元件的闪烁噪声导致,但对闪烁噪声形成机理和分析方法仍未形成确定性共识[6-7]。因此,目前对随机误差的补偿方法多基于将各种噪声作为滤波项加入系统方程进行在线实时滤波[8-9],但滤波方法本质上是一种信号融合工具,需要建立在对实际系统描述基本准确的基础上,不加任何验证直接对滤波系统方程进行扩展极易导致对实际系统的欠拟合,使滤波难以收敛,这也是大量改进形式滤波算法难以实际应用的重要原因。……

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