惯导平台系统连续翻滚自标定试验设计方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-24页 |
| 1.1 惯导平台自标定试验方法 | 第9-11页 |
| 1.1.1 系统级的自标定 | 第9-10页 |
| 1.1.2 陀螺测漂的力矩反馈法 | 第10页 |
| 1.1.3 平台多位置自标定 | 第10页 |
| 1.1.4 平台连续翻滚自标定 | 第10-11页 |
| 1.2 有约束、非凸目标函数的全局优化 | 第11-22页 |
| 1.2.1 非凸的全局优化 | 第11-13页 |
| 1.2.2 全局优化的确定性方法 | 第13-15页 |
| 1.2.3 全局优化的随机性方法 | 第15-17页 |
| 1.2.4 有约束的全局优化 | 第17-22页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第22-24页 |
| 第2章 惯导平台误差模型与D最优化设计 | 第24-32页 |
| 2.1 平台系统模型的建立 | 第24-28页 |
| 2.1.1 状态方程 | 第24-26页 |
| 2.1.2 输出方程 | 第26-28页 |
| 2.2 D最优化实验求最优轨迹 | 第28-29页 |
| 2.3 最优设计性能指标和约束条件 | 第29-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-32页 |
| 第3章 基于PSO算法的最优旋转轨迹求解 | 第32-49页 |
| 3.1 PSO算法基本原理 | 第32-36页 |
| 3.1.1 PSO算法思想起源 | 第32-33页 |
| 3.1.2 算法原理 | 第33页 |
| 3.1.3 PSO算法流程 | 第33-36页 |
| 3.2 PSO非线性约束处理 | 第36-39页 |
| 3.3 算法的迭代过程 | 第39-42页 |
| 3.4 惯性权重的分析 | 第42-43页 |
| 3.5 算法参数的选择 | 第43-45页 |
| 3.6 合适参数下的最优轨迹 | 第45-48页 |
| 3.7 本章小结 | 第48-49页 |
| 第4章 不同全局优化方法的比较研究 | 第49-61页 |
| 4.1 PSO与基于梯度的优化方法比较研究 | 第49-52页 |
| 4.1.1 PSO算法 | 第49-50页 |
| 4.1.2 基于梯度的优化方法 | 第50-52页 |
| 4.1.3 PSO与基于梯度的优化方法比较研究 | 第52页 |
| 4.2 PSO与随机算法比较研究 | 第52-55页 |
| 4.2.1 模拟退火算法 | 第52-53页 |
| 4.2.2 遗传算法 | 第53-55页 |
| 4.2.3 PSO与随机算法比较研究 | 第55页 |
| 4.3 PSO算法的改进 | 第55-60页 |
| 4.3.1 参数改进 | 第55-57页 |
| 4.3.2 邻域结构改进 | 第57-58页 |
| 4.3.3 混合算法的提出 | 第58-59页 |
| 4.3.4 新的学习策略 | 第59-60页 |
| 4.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 结论 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
