Анализ относительной погрешности определения точностных параметров бесплатформенного инерциального прибора при калибровке каноническим методом и методом линейной регрессии


Авторы

Илюшин П. А.

Филиал АО «ЦЭНКИ» — «НИИ ПМ имени академика В.И. Кузнецова», Москва, Россия

e-mail: P.Ilyushin@russian.space

Аннотация

В настоящей работе исследуется метрологическая цепь, возникающая при калибровке бесплатформенного инерциального блока, включающего в свой состав акселерометрические и гироскопические измерительные каналы. В качестве чувствительных элементов рассматриваемого прибора используются прецизионные вибрационно-струнные акселерометры и волоконно-оптические гироскопы. Но эти чувствительные элементы в составе бесплатформенной инерциальной системы не имеют возможности предстартовой самокалибровки на борту объекта управления, а значит необходима достоверная калибровка их постоянных точностных параметров на предприятии изготовителе. В настоящий момент использование нелинейных моделей, описывающих измерения прибора, невозможно вследствие ограниченной производительности, применяемых в космических аппаратах высоконадежных бортовых вычислительных системах. Поэтому для описания модели измерений и погрешности прибора применяются линейные или степенные (не выше 3 порядка) формулы. Проводится оценка относительных погрешностей при калибровке каноническим методом по строгим формулам для отдельных точностных параметров, учитывающим часть измерений в положениях поворотного стенда, и методом линейной регрессии, использующим полный набор имеющихся измерений. При помощи этой оценки делается заключение о пригодности калибровки методом линейной регрессии с точки зрения сравнимости погрешностей с каноническим методом калибровки, и приводятся результаты экспериментально проведенной калибровки методом линейной регрессии для трех типов приборов. Полученные результаты подтверждают преимущества предложенного способа калибровки и открывают дополнительные перспективы при введении сервисных файлов, содержащих информацию об особенностях отдельных приборов. На текущем этапе считается, что при эксплуатации прибора будет реализована слабосвязанная схема комплексирования, в которой значения ускорений для гироскопических измерительных каналов получаются в отдельном алгоритме более высокого уровня. Однако, преимущества описываемого подхода еще сильнее проявляются в глубоко интегрированных системах измерений. Причем применяемое при испытаниях прибора оборудование позволяет работать с сервисными файлами, имеющими распространенный формат XML, что позволяет значительно упростить подготовку к испытаниям и анализ получаемых результатов. Дальнейшим развитием предлагаемого подхода является исключение понятия акселерометрических, гироскопических, температурных каналов, поскольку адресные коэффициенты матрицы преобразования будут нивелировать необходимость учета чувствительности датчиков к входной величине конкретного типа.

Ключевые слова:

бесплатформенный инерциальный прибор, калибровка, линейная регрессия, метрологическая цепь, метод вариаций

Список источников

  1. Matejček M., Šostronek M. The influence of inertial sensors parameters on guidance systems // New trends in signal processing (NTSP), Demanovska dolina, Slovakia, 2020. P. 1–6.
  2. Кузнецов Ю.Л., Владимиров А.В. Применение ракеты-носителя сверхлёгкого класса для запуска полезных нагрузок на высокоэнергетические орбиты // Труды МАИ : электрон. журн. 2024. № 139. 27 с. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=183470.
  3. Оптимизационный подход к начальной выставке платформенной инерциальной системы при воздействии шумов / В.П. Наумченко, П.А. Илюшин, Д.Г. Пикунов, А.В. Соловьев // Вестник Московского авиационного института. 2023. Т. 30, № 2. С. 158–168. DOI 10.34759/vst-2023-2-158-168.
  4. Богданов М.Б., Прохорцов А.В., Смирнов В.А. Аналитический обзор существующих моделей и методов калибровки БИНС // Известия ТулГУ. Технические науки. 2021. № 5. С. 180–184. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/analiticheskiy-obzor-suschestvuyuschih-modeley-i-metodov-kalibrovk... (дата обращения: 25.06.2025).
  5. Николенко С.И., Кадурин А.А., Архангельская Е.О. Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей. Спб. : Питер, 2024. 480 с.
  6. Зубков А.В. Имитационная модель функционирования бесплатформенной инерциальной навигационной системы ракеты-носителя с учетом стохастических погрешностей инерциальных приборов // Труды МАИ : электрон. журн. 2024. № 139. 24 с. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=183466;
  7. A separated calibration method for inertial measurement units mounted on three-axis turntables / C. Dong, S. Ren, X. Chen, Z. Wang // Sensors. 2018. Vol. 18, no. 9. Art. 2846. DOI 10.3390/s18092846.
  8. Обработка показаний инерциальных приборов на унифицированном программно-математическом комплексе / В.П. Наумченко, П.А. Илюшин, Д.Г. Пикунов, А.В. Соловьев // Вопросы электромеханики. Труды ВНИИЭМ. 2023. Т. 195, № 4. С. 8–16.
  9. Ташков С.А., Булочников Д.Ю., Шатовкин Р.Р. Исследование существующих подходов к комплексированию информационных датчиков навигационных систем беспилотных летательных аппаратов // NovaInfo. 2018. № 91 С. 49–62. URL: https://novainfo.ru/article/15811 (дата обращения: 24.06.2025);
  10. Бобронников В.Т., Кадочникова А.Р. Алгоритм комплексирования бесплатформенной инерциальной навигационной системы и магнитометрической системы для решения задачи навигации летательных аппаратов // Труды МАИ : электрон. журн. 2013. № 71. 17 c. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/algoritm-kompleksirovaniya-besplatformennoy-inertsialnoy-navigatsi... (дата обращения: 24.06.2025);
  11. Бесекерский В.А., Попов Е.П. Теория систем автоматического регулирования. М. : Наука, 1972. 768 с.
  12. Abbasi J., Hashemi M., Alasty A. Sensitivity analysis of RINS using a comprehensive error analysis // IEEE Sensors Journal. 2025. Vol. 25, no. 12. P. 21322–21330. DOI 10.1109/JSEN.2025.3567594.
  13. Zhou Ch., Xia M., Xu Zh. A six dimensional dynamic force/moment measurement platform based on matrix sensors designed for large equipment // Sensors and Actuators A: Physical. 2023. Vol. 349. Art. 114085. DOI 10.1016/j.sna.2022.114085.
  14. MEMS gyros temperature calibration through artificial neural networks / R. Fontanella, D. Accardo, R.S.L. Moriello, L. Angrisani, D. Simone // Sensors and Actuators A: Physical. 2018. Vol. 279. P. 553–565. DOI 10.1016/j.sna.2018.04.008.
  15. Jurado J., Schubert Kabban C.M., Raquet J. A regression-based methodology to improve estimation of inertial sensor errors using Allan variance data // NAVIGATION: Journal of the Institute of Navigation. 2019. Vol. 66, no. 1. P. 251–263. DOI 10.1002/navi.278.
  16. Rahimi H., Nikkhah A.A. Improving the calibration process of inertial measurement unit for marine applications // NAVIGATION: Journal of the Institute of Navigation. 2020. Vol. 67, no. 4. P. 763–774. DOI 10.1002/navi.400.
  17. Performance improvement of an inertial navigation system based on FOG and SA using a two-step indirect calibration method / H. Yu, I. Lee, J. Oh, C.-K. Sung, T. Lee, C. Kim // IEEE International Symposium on Inertial Sensors and Systems (INERTIAL). 2025. P. 1–4. DOI 10.1109/INERTIAL63280.2025.11036733.
  18. Fast self – calibration of fiber – optic strapdown inertial navigation system / D. Xu, P. Jiang, Y. Zhang, Sh. Fan, G. Wan. // 2018 IEEE/ION Position, Location and Navigation Symposium (PLANS), Monterey, CA, 23–26 April 2018. P. 541–545. DOI 10.1109/PLANS.2018.8373424.
  19. Румянцев Н.В., Соловьёв С.В., Павлов Д.В. Интеллектуализированная система контроля, диагностики и прогнозирования состояния бортовых систем космических аппаратов // Труды МАИ : электрон. журн. 2024. № 136. 32 с. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=180688.
  20. Рябев В.И. Методика применения визуально-диалогового интерфейса средства отображения информации автоматизированной системы управления. Труды МАИ : электрон. журн. 2025. № 140. 27 с. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=184073.


Скачать статью

mai.ru — информационный портал Московского авиационного института

© МАИ, 2000—2026

 Вход