简介：针对传统惯性开关阈值散布大、万向性差等缺点,设计了一种环形无源万向微机电惯性开关。环形的可动质量框作为可动电极,由内部的四根折叠悬臂梁支撑,和外部的环状固定电极有一定间隙,构成xy平面内的万向开关。对设计开关进行有限元动态接触仿真,结果表明开关在1000g加速度作用下的响应时间和接触时间分别约为0.142ms和5s,表现出较高的触发灵敏度和良好的接触效果。研究悬臂梁线宽与开关阈值加速度的关系,结果表示悬臂梁线宽的微小变化会引起阈值加速度的较大变化。利用冲击台试验对封装后的开关进行阈值试验,试验结果表明实际阈值分布在900g-1300g范围内,80%的开关阈值比设计值大。用微电镜对悬臂梁线宽进行静态测量,悬臂梁线宽加工误差大多分布于0-＋2m,加工误差直接导致开关的阈值加速度增加,设计阶段应充分考虑加工误差对阈值加速度的影响。

简介：针对系统误差的不确定性可能会引起滤波精度降低或发散的问题，提出一种新的基于模型预测滤波的前向神经网络算法。首先，采用模型预测滤波估计网络在正向传递过程中的模型误差，并对其进行修正，以弥补模型误差对隐含层权值更新的影响；然后，利用模型预测滤波为神经网络提供精确的训练样本，学习待估计系统的非线性关系。将提出的算法应用于SINS/CNS/BDS组合导航系统，并与扩展卡尔曼滤波进行比较，仿真结果表明，提出的算法得到的姿态误差、速度误差和位置误差分别在[-0.25′,+0.25′]、[-0.05m/s,+0.05m/s]和[-5m,+5m]以内，滤波性能明显优于扩展卡尔曼滤波算法，表明该算法能提高组合导航定位的解算精度。

简介：在详细分析光纤陀螺零漂的基础上，提出了先用滤波算法对光纤陀螺信号进行预处理，然后采用RBF神经网络对滤波后的信号进行建模的方法．针对光纤陀螺信号特点分别采用FLP算法、小波滤波算法、解相关变步长LMS自适应滤波算法对其进行了预处理，比较三种滤波方法，小波滤波算法效果优于其它两种预处理方法，但针对基于预处理后的陀螺信号采用RBF神经网络进行建模时，小波滤波预处理后的信号在建模精度上却是最差的，而对FLP算法滤波后的信号进行RBF建模，建模精度提高了两个数量级。结果表明：基于FLP算法的RBF神经网络在光纤陀螺中的建模是有效的，可大大提高建模的精度。