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中国人民解放军海军工程大学李静获国家专利权

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龙图腾网获悉中国人民解放军海军工程大学申请的专利一种惯性平台加速度计故障注入模拟方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN116244955B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202310246853.2,技术领域涉及:G06F30/20;该发明授权一种惯性平台加速度计故障注入模拟方法是由李静;袁胜智;王哲;董海迪;殷虎;张涛涛设计研发完成,并于2023-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

一种惯性平台加速度计故障注入模拟方法在说明书摘要公布了:本发明提供了一种惯性平台与加速度计故障注入模拟方法,其采用传递函数方法建立了陀螺仪测量模型,采用故障注入函数的方式,给出了加速度计偏置电压不稳定漂移故障、加速度计大测量信号失真故障、惯性平台抖动故障、输出信号与高频谐次波频率叠加故障、传感器敏感芯体的压电系数衰减故障的模拟方法,从而完成测试等效的功能,能够替代真实惯性平台与加速度计系统,而且对加速度计的一种或多种故障进行综合模拟,从而使得整个模拟功能详实而精确。

本发明授权一种惯性平台加速度计故障注入模拟方法在权利要求书中公布了:1.一种惯性平台加速度计故障注入模拟方法,其特征在于以下步骤: 步骤S10,根据加速度计偏置电压不稳定漂移故障情况,首先设置偏置电压漂移幅值与漂移频率,然后采用正弦函数生成偏置电压漂移信号;再采用绝对值与符号函数求取偏置电压绝对值信号与偏置电压符号信号;然后设置加速度计的自然频率与阻尼比参数,采用传递函数建立加速度计的测量模型,设置惯性平台垂向运动的加速度信号作为加速度计的输入,得到惯性平台垂向加速度测量信号;再设置加速度计的正常测量量程参数,根据惯性平台垂向加速度测量信号得到考虑饱和情况下的惯性平台垂向加速度测量信号;再根据所述的偏置电压绝对值信号与偏置电压符号信号与加速度计的正常测量量程参数,解算偏置电压漂移故障下的加速度计量程参数;然后根据惯性平台垂向加速度测量信号解算偏置电压漂移故障下的垂向加速度测量信号;最后设计偏置电压漂移故障的注入时间函数,根据所述的偏置电压漂移故障下的垂向加速度测量信号以及考虑饱和情况下的惯性平台垂向加速度测量信号进行组合得到偏置电压漂移故障注入下的垂向加速度综合测量信号如下: up=r1sinω1t; up1=|up|; up2=signup; ac2=ac1h1+1-h1ac3; 其中r1为偏置电压漂移幅值,为常值参数;ω1为漂移频率,为常值参数;up为偏置电压漂移信号;up1为偏置电压绝对值信号,sign为符号函数;up2为偏置电压符号信号;ω2为加速度计的自然频率,为常值参数;ε2为加速度计阻尼比参数为常值参数;s为加速度计的测量模型传递函数的微分算子;ah为惯性平台垂向运动的加速度信号;ac为惯性平台垂向加速度测量信号;ra0为加速度计的正常测量量程参数,为常值参数;ac3为考虑饱和情况下的惯性平台垂向加速度测量信号;k0、ε0为常值参数;ra1为偏置电压漂移故障下的加速度计量程参数;ac1为偏置电压漂移故障下的垂向加速度测量信号;h1为偏置电压漂移故障的注入时间函数,t1s为偏置电压漂移故障的注入起始时间;t1e为偏置电压漂移故障的注入结束时间;ac2为偏置电压漂移故障注入下的垂向加速度综合测量信号; 步骤S20,根据加速度计大测量信号失真故障情况,首先设置惯性平台大加速垂向运动的加速度信号作为加速度计的输入,然后根据采用传递函数建立的加速度计测量模型,得到垂向大加速运动加速度测量信号;然后求取其绝对值得到垂向大加速运动加速度绝对值信号;再设置故障加速度阈值参数以及最大加速度参数与过载保护参数,求解大加速度失真增益系数信号;再设置失真故障的时间常数,采用一阶传递函数解算失真幅值信号,并进一步解算大信号失真故障下的垂向加速度测量信号;然后设置大测量信号失真故障的时间注入函数,并综合垂向大加速运动加速度测量信号与大信号失真故障下的垂向加速度测量信号得到大测量信号失真故障注入下的垂向加速度综合测量信号如下: ad2=|ad|; ad4=1-h2ad+h2ad3; 其中ah1为惯性平台大加速垂向运动的加速度信号,ad为垂向大加速运动加速度测量信号;ad2为垂向大加速运动加速度绝对值信号;ad0为故障加速度阈值参数,其为常值;amax为最大加速度参数,其为常值;ε1为过载保护参数,其为常值;k0为大加速度失真增益系数信号;Tw为失真故障的时间常数,其为常值;ad1为失真幅值信号,ad3为大信号失真故障下的垂向加速度测量信号;h2为大测量信号失真故障的时间注入函数,t2s为大测量信号失真故障的注入起始时间;t2e为大测量信号失真故障的注入结束时间;ad4为大测量信号失真故障注入下的垂向加速度综合测量信号; 步骤S30,根据惯性平台抖动故障情况,首先设置惯性平台抖动下的加速度计正常垂向输入信号;然后通过加速度计传递函数模型解算惯性平台抖动下的正常垂向加速度测量信号;再设置惯性平台抖动的基频率参数以及基频抖动幅值参数、倍频抖动幅值参数、半频抖动幅值参数,然后进行组合得到惯性平台的抖动角速度信号;再设置加速度计安装点的等效抖动力臂参数,解算惯性平台的抖动加速度信号;然后根据惯性平台抖动下的正常垂向加速度测量信号与惯性平台的抖动加速度信号进行叠加得到抖动故障下的加速度测量信号;最后设计惯性平台抖动故障的注入时间函数,综合抖动故障下的加速度测量信号以及惯性平台抖动下的正常垂向加速度测量信号得到惯性平台抖动故障注入下的垂向加速度综合测量信号如下: ω=l1sinω3t+l2sin2ω3t+l3sinω3t2; ab1=ωr; ab2=ab1+ab; ab3=h3ab2+1-h3ab; 其中ah2为惯性平台抖动下的加速度计正常垂向输入信号;ab为惯性平台抖动下的正常垂向加速度测量信号;ω3为惯性平台抖动的基频率参数,其为常值;l1为基频抖动幅值参数、l2为倍频抖动幅值参数、l3为半频抖动幅值参数,均为常值;ω为惯性平台的抖动角速度信号;r为加速度计安装点的等效抖动力臂参数,ab1为惯性平台的抖动加速度信号;ab2为抖动故障下的加速度测量信号;h3为惯性平台抖动故障的注入时间函数,t3s为惯性平台抖动故障的注入起始时间;t3e为惯性平台抖动故障的注入结束时间;ab3为惯性平台抖动故障注入下的垂向加速度综合测量信号; 步骤S40,根据输出信号与高频谐次波频率叠加故障,首先设置高频垂向输入信号为惯性平台加速度计的高频输入信号;然后通过加速度计传递函数模型解算高频垂向输入下的加速度计测量信号;再设置谐振漂移频率的初始值,然后与加速度计的自然频率参数进行比较得到加速度计频率误差信号;然后根据加速度计频率误差信号进行放大积分解算得到谐振漂移频率信号,然后根据所述的加速度计频率误差信号建立高频谐次波频率叠加故障下的陀螺仪传递函数,并输入惯性平台加速度计的高频输入信号,得到高频谐次波频率叠加故障下的加速度测量信号;最后设计高频谐次波频率叠加故障的注入时间函数,并叠加高频谐次波频率叠加故障下的加速度测量信号与高频垂向输入下的加速度计测量信号,得到高频谐次波频率叠加故障下的加速度综合测量信号如下: ew=ω2-ω31; ad1=h4ad+1-h4ad0; 其中ah3为惯性平台加速度计的高频输入信号;ad0为高频垂向输入下的加速度计测量信号;再设置谐振漂移频率的初始值,ew为加速度计频率误差信号;ω30为谐振漂移频率信号初始值相关常值参数;ω31为谐振漂移频率信号,为高频谐次波频率叠加故障下的陀螺仪传递函数,T为常值积分参数,为常值;ad为高频谐次波频率叠加故障下的加速度测量信号;h4为高频谐次波频率叠加故障的注入时间函数,t4s为高频谐次波频率叠加故障的注入起始时间;t4e为高频谐次波频率叠加故障的注入结束时间;ad1为高频谐次波频率叠加故障下的加速度综合测量信号; 步骤S50,根据传感器敏感芯体的压电系数衰减故障;首先设置压电系数衰减故障下的加速度计输入信号;然后采用加速度计的传递函数模型解算无故障下的加速度计测量信号;再设置压电系数初始值,并与常数1进行对比得到压电系数误差信号;再进行放大积分得到压电系数信号;再根据所述的压电系数误差信号与加速度计的传递函数模型解算压电系数衰减故障下的加速度计测量信号;最后设计压电系数衰减故障的注入时间函数,结合无故障下的加速度计测量信号得到压电系数衰减故障下的加速度计综合测量信号如下: ekn=1-k0n; ae2=h5ae1+1-h5ae; 其中ah4为压电系数衰减故障下的加速度计输入信号;ae为无故障下的加速度计测量信号;ek为压电系数误差信号;ka0为压电系数的初始值,k0n为压电系数信号;Tb为压电系数衰减的时间常数,为常值参数;ae1为压电系数衰减故障下的加速度计测量信号;h5为压电系数衰减故障的注入时间函数,t5s为压电系数衰减故障的注入起始时间;t5e为压电系数衰减故障的注入结束时间;ae2为压电系数衰减故障下的加速度计综合测量信号; 步骤S60,根据所述的加速度计偏置电压不稳定漂移故障、加速度计大测量信号失真故障、惯性平台抖动故障、输出信号与高频谐次波频率叠加故障、传感器敏感芯体的压电系数衰减故障,选取一种或者几种情况进行故障注入,解算故障下的加速度计测量信号,实现惯性平台与加速度计故障注入模拟,完成惯性平台与加速度计测试等效的功能。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人中国人民解放军海军工程大学,其通讯地址为:430014 湖北省武汉市硚口区解放大道717号;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。

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