高精度多轴稳定平台指向误差的分析与研究

高精度多轴稳定平台指向误差的分析与研究

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时间:2019-03-04

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1、天津大学博士学位论文高精度多轴稳定平台指向误差的分析与研究Analysisandresearchofpointingerrorofhighprecisionmulti-axisstabilizedplatform一级学科:仪器科学与技术学科专业:仪器科学与技术作者姓名:汤其剑指导教师:王向军教授天津大学精密仪器与光电子工程学院二零一四年十二月万方数据万方数据独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果,除了文中特别加以标注和致谢之处外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过

2、的研究成果,也不包含为获得天津大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学位论文作者签名:签字日期:年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解天津大学有关保留、使用学位论文的规定。特授权天津大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。(保密的学位论文在解密后适用本授权说明)学位论文作者签名:导师

3、签名:签字日期:年月日签字日期:年月日万方数据摘要高精度多轴稳定平台通过隔离载体扰动,保证视轴稳定,进而实现目标捕获、跟踪、瞄准等功能,且已经取得了广泛的应用。基于平台的发展概况以及国内外的研究现状,本文以提高稳定平台的指向精度为主要目的,在分析总结平台结构、运动机理的基础上,系统地研究了影响平台指向精度的各项误差源及其传递规律,对几何误差的合成与分配进行了系统深入的分析,同时对测试过程误差和修正方法也作了全面深入的研究。本文首先分析了稳定平台常用的几种框架结构和工作机理,利用齐次坐标变换方法分别获取了平台

4、的测量方程和视轴稳定的工作条件。接着详细阐述了影响指向精度的静态和动态误差源,并利用四元数法详细分析了几何误差项的作用规律,建立了具有明确物理意义的指向误差修正参数模型。根据误差的合成与分配理论,本文针对各几何误差源,建立了其相应的概率密度分布,利用蒙特卡洛方法进行了几何误差敏感度分析,指出了影响指向精度的敏感因素,为误差分配提供了指导。本文还对公差合成与分配进行了相关的研究,重点讨论了公差合成与分配的方法,通过具体实例的阐述,为设计阶段精度设计提供一定的理论指导。本文归纳总结了稳定平台的测试方法,针对常用

5、的高精密转台和光电自准直仪测试系统,利用八元数对其测试过程误差进行了深入的分析,最终建立了标定过程误差模型,同时还建立了标定时平台两轴读数耦合的分离方程,为平台的精确标定提供了指导。误差补偿作为一种能有效提高精度的手段,已被广泛应用于多个领域。本文从模型理论入手,分别建立了指向误差修正的非参数模型和半参数模型。根据贝叶斯非参数估计引入了高斯过程回归估计,对其回归过程进行了详细的分析,通过实例介绍了高斯过程回归估计在多轴稳定平台指向误差修正中的应用。半参数模型是参数模型和非参数模型的融合,包含了两种模型的优点

6、,具有更强的适用性。本文则分别建立了基于补偿最小二乘法和最小二乘配置法的半参数修正模型,对其模型估计和预测作了详细的阐述。与参数模型修正结果对比,半参数模型和非参数模型的表现更具优越性。关键词:高精度多轴稳定平台;指向误差;误差建模;误差合成与分配;误差修正万方数据ABSTRACTHighprecisionmulti-axisstabilizedplatformkeepsthelineofsight(LOS)stablethroughisolatingthecarrier’sdisturbance.Itca

7、nhencecapture,trackandaimatthetargets.Duetoitssuperiorperformance,ithasbeenwidelyusedincivil,militaryandcommercialapplications.Basedonthedevelopmentofplatformsinthedomesticandoverseas,thispaperfocusedonitspointingaccuracy.Afterthedescriptionoftheplatform’s

8、structureandmovementmechanism,itcontinuedtoanalyzetheerrorresourcesandcorrespondingpropagationruleswhichaffectthepointingaccuracy.Italsodidadeepresearchontheerrorsynthesisanddistributionaswellastestprocessesa

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