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MEMS捷联惯性导航系统辅助的管道检测定位技术研究

摘要第5-7页
abstract第7-9页
第1章 绪论第14-30页
    1.1 课题研究目的和意义第14-16页
    1.2 管道内检测装置(PIG)国内外现状第16-21页
        1.2.1 国外管道内检测装置发展现状第17-20页
        1.2.2 国内管道内检测装置发展现状第20-21页
    1.3 SINS在管道检测定位技术中发展现状第21-26页
        1.3.1 管道检测定位技术发展历程第21-22页
        1.3.2 FOG SINS在管道检测定位中应用现状第22-24页
        1.3.3 MEMS SINS在管道检测定位中研究现状第24-26页
    1.4 MEMS SINS管道检测定位技术难点第26-27页
    1.5 论文结构和主要研究内容第27-30页
第2章 MEMS SINS辅助管道检测定位系统第30-46页
    2.1 MEMS SINS辅助管道检测定位系统设计第30-32页
    2.2 MEMS捷联惯性导航技术第32-37页
        2.2.1 MEMS管道检测定位系统坐标系第32-33页
        2.2.2 MEMS捷联惯性导航系统第33页
        2.2.3 MEMS SINS误差方程第33-37页
    2.3 MEMS SINS管道检测定位辅助测量技术第37-41页
        2.3.1 MEMS SINS位置辅助测量技术第37-38页
        2.3.2 MEMS SINS速度辅助测量技术第38-39页
        2.3.3 MEMS SINS方位角辅助测量技术第39-41页
    2.4 实验设备介绍第41-44页
        2.4.1 实验用MEMS惯性辅助管道检测定位系统第41-42页
        2.4.2 管道轨迹仿真和数据采集装置第42-43页
        2.4.3 实验测试平台简介第43-44页
    2.5 本章小结第44-46页
第3章 基于NAFSA的MEMS IMU误差参数辨识研究第46-72页
    3.1 MEMS捷联IMU静态误差模型第46-47页
        3.1.1 MEMS陀螺仪静态误差模型第46页
        3.1.2 MEMS加速度计静态误差模型第46-47页
    3.2 人工鱼群算法简介第47-54页
        3.2.1 标准人工鱼群算法SAFSA第47-48页
        3.2.2 优化人工鱼群算法OAFSA第48-49页
        3.2.3 新型人工鱼群算法NAFSA第49-51页
        3.2.4 人工鱼群算法优化指标第51-52页
        3.2.5 人工鱼群算法优化步骤第52-54页
    3.3 基于NAFSA的MEMS陀螺仪误差参数辨识第54-59页
        3.3.1 MEMS陀螺仪误差参数分类第54-55页
        3.3.2 NAFSA辨识陀螺仪误差参数过程第55-56页
        3.3.3 NAFSA辨识陀螺仪误差参数仿真及分析第56-59页
    3.4 基于NAFSA的MEMS加速度计误差参数辨识第59-63页
        3.4.1 MEMS加速度计误差参数分类第59页
        3.4.2 NAFSA辨识加速度计误差参数过程第59-60页
        3.4.3 NAFSA辨识加速度计误差参数仿真及分析第60-63页
    3.5 MEMS IMU模方观测的AFSA优化实验验证第63-70页
        3.5.1 MEMS IMU六位置测量结果及分析第63-68页
        3.5.2 MEMS SINS管道检测定位结果及分析第68-70页
    3.6 本章小结第70-72页
第4章 PIG横滚运动对管道惯性定位系统影响第72-92页
    4.1 PIG在管道内的横滚运动概况第72-74页
    4.2 横滚运动对惯性传感器误差传播影响第74-75页
        4.2.1 横滚运动下捷联姿态变换矩阵第74页
        4.2.2 横滚运动下管道惯性定位系统误差第74-75页
    4.3 横滚运动下惯性传感器误差模型第75-80页
        4.3.1 陀螺仪零偏误差第76页
        4.3.2 陀螺仪刻度系数误差第76-77页
        4.3.3 加速度计零偏误差第77-78页
        4.3.4 加速度计刻度系数误差第78-79页
        4.3.5 管道检测用IMU选型注意事项第79-80页
    4.4 横滚运动下管道惯性定位系统误差第80-86页
        4.4.1 陀螺仪零偏误差引起的管道测量误差第80-82页
        4.4.2 陀螺仪刻度系数误差引起的管道测量误差第82-83页
        4.4.3 加速度计零偏误差引起的管道测量误差第83-85页
        4.4.4 加速度计刻度系数误差引起的管道测量误差第85-86页
    4.5 实验设计及结果分析第86-90页
        4.5.1 实验过程介绍第86-88页
        4.5.2 实验结果及分析第88-90页
    4.6 本章小结第90-92页
第5章 基于惯性传感器的管道连接器检测研究第92-108页
    5.1 管道连接器检测的必要性分析第92-94页
    5.2 PIG方位角误差对SINS定位误差影响第94-95页
    5.3 CCWT及其在管到连接器检测中的应用第95-97页
        5.3.1 复连续小波变换CCWT第96-97页
        5.3.2 CCWT检测管道连接器第97页
    5.4 FOS及其在管道连接器检测中的应用第97-100页
        5.4.1 快速正交搜索FOS第97-99页
        5.4.2 FOS检测管道连接器设计第99-100页
    5.5 管道连接器检测结果与分析第100-106页
        5.5.1 实验方案设计第100页
        5.5.2 CCWT管道连接器检测结果及分析第100-103页
        5.5.3 FOS管道连接器检测结果及分析第103-106页
    5.6 本章小结第106-108页
第6章 基于SINS/AGM/Odometer/PJ的管道检测定位系统第108-134页
    6.1 Kalman filter(KF)估计技术第108-110页
        6.1.1 滤波估计技术概要第108-109页
        6.1.2 EKF算法介绍第109-110页
    6.2 固定间隔平滑技术第110-114页
        6.2.1 固定间隔平滑算法第111-112页
        6.2.2 Rauch-Tung-Striebel平滑器(RTSS)第112-113页
        6.2.3 RTSS平滑器应用注意事项第113-114页
    6.3 SINS/AGM/Odometer/PJ系统设计第114-117页
        6.3.1 SINS/AGM/Odometer/PJ系统介绍第114-115页
        6.3.2 SINS/AGM/Odometer/PJ系统观测模型第115-117页
    6.4 SINS/AGM/Odometer/PJ系统实验及结果分析第117-133页
        6.4.1 转台模拟PIG管道内实验及结果分析第117-125页
        6.4.2 机器人模拟PIG管道内实验及结果分析第125-133页
    6.5 本章小结第133-134页
结论第134-136页
参考文献第136-148页
攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果第148-150页
致谢第150-152页
附件A: 横滚运动下惯性辅助管道检测定位系统误差模型第152-170页
    A1 陀螺仪零偏误差第154-159页
    A2 陀螺仪刻度系数误差第159-167页
    A3 加速度计零偏误差第167-168页
    A4 加速度计刻度系数误差第168-170页

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