一種僅用磁阻傳感器的旋轉彈丸智能測姿方法

王 磊,李東輝,郝永平,朱龍永,陶迎迎

(1 沈陽理工大學兵器科學技術研究中心,沈陽 110159;2 沈陽理工大學機械工程學院,沈陽 110159)

?

一種僅用磁阻傳感器的旋轉彈丸智能測姿方法

王 磊1,2,李東輝1,2,郝永平1,2,朱龍永1,2,陶迎迎1,2

(1 沈陽理工大學兵器科學技術研究中心,沈陽 110159;2 沈陽理工大學機械工程學院,沈陽 110159)

針對滾轉高動態變化的旋轉彈丸,考慮成本和體積限制,提出了一種僅依靠磁阻傳感器的智能測姿方法。該方法根據旋轉彈的飛行特點,通過飛行轉臺模擬彈丸飛行姿態,采集數據作為人工神經元網絡的訓練樣本,訓練后通過前饋網絡在線辨識和估計俯仰角后計算滾轉角。采用自主研制的低成本微慣性組件與商用慣導產品進行了對比實驗,實驗結果表明,所提方法可行,解算的姿態精度控制在1.5°以內。

旋轉彈丸;磁阻傳感器;智能測姿;人工神經元

0 引言

磁阻傳感器由于體積小、成本低廉、精度高、抗干擾能力強、抗沖擊抗過載能力強等優點在國防、航空、航天領域中逐漸被廣泛應用[1-3]。

對于旋轉彈應用的高動態環境下,滾轉角速率高達100 r/s以上,常規陀螺的量程已不能滿足需求,采用磁阻傳感器可實現對彈丸滾轉姿態的測量。文獻[4]對磁測系統進行了誤差機理分析與建模,得出了全射程范圍內姿態誤差的分布規律。文獻[5]針對自主導航彈丸的姿態估計問題,彈丸內配置磁阻傳感器,提出了一種自適應反饋濾波方法,應用狀態增量卡爾曼濾波方法來估計滾轉角和零偏,進行了試驗驗證。文中針對旋轉彈丸的飛行特點,提出了一種不依靠陀螺儀和加速度計,僅使用磁阻傳感器的智能測姿方法,該方法通過前饋網絡和模糊控制器對彈丸俯仰角在線進行辨識、估計,最終計算彈丸滾轉角。通過模擬飛行數據,進行了實驗驗證,給出了實驗結果。

1 磁阻傳感器的標定

(1)

式中:3×3矩陣Cno代表非正交安裝誤差;Csc為對角矩陣,表征標度因數誤差;Csj為載體坐標系下的軟磁干擾誤差;bj為常值零偏的輸出;nj為磁阻傳感器的噪聲。在標定過程中,簡化模型被應用,見式(2)。

(2)

三軸磁阻傳感器模型被表達為矩陣方式,其中k為標度因數誤差;σ表示為非正交安裝誤差。

表1 磁阻傳感器的參數

2 智能測姿方法

b系下的檢測值與n系下的磁分量滿足:

(3)

(4)

測試地點選擇沈陽某區域,B為當地地磁場強度約為54 020.7 nT,I為當地磁傾角為59.72°,D為當地磁偏角為-8.85°。

為測量旋轉彈丸中的姿態角,三軸磁阻傳感器布置在旋轉彈丸中,其中一個磁阻傳感器敏感軸方向沿著載體旋轉軸X軸布置,其他兩個以90°分布布置在徑向橫截面內。對于彈丸來說,發射坐標系一般已知,描述發射坐標系與彈體坐標系的姿態旋轉矩陣為:

(5)

(6)

式中：α是攻角(mrad),被當成已知量,聯合式(5)和式(6),可得:

(7)

(8)

(9)

對于彈載系統中,以45 kg的155 mm榴彈炮為例,射程要超過16 km,滾轉軸彈丸轉速要達到200～300 r/s,俯仰軸變換在-60°～+60°之間,偏航角在0.5°～1°變化。這樣的旋轉彈丸有以下飛行特點,飛行過程中偏航角有微小變化,俯仰角在低動態范圍內變化,彈體橫滾角高動態變化。

根據旋轉彈丸姿態角的變化特點,同時考慮其成本和體積的限制,提出了僅依靠磁阻傳感器來計算彈丸姿態的方法。首先,偏航角由發射系統事先提供估計值;磁阻傳感器進行標定后,通過飛行轉臺模擬彈丸飛行姿態,采集磁阻傳感器原始數據,待數據預處理后與轉臺俯仰設定值作為神經元網絡的訓練樣本。在訓練過程中,模糊控制器調節網絡學習率η,加快網絡收斂速度,提高網絡的自適應性。訓練后的前饋網絡用于對彈丸俯仰角度的在線辨識與估計。網絡中權值的調整規則為:

Δwij(k+1)=η·G(k)·v+β·Δwij(k)

(10)

模糊控制器的輸入為標準差E和標準差變化EC,輸出為學習率η,相關模糊規則被建立。網絡采用三層前饋網絡,隱層有25個節點,輸出有一個節點,訓練次數為100。

(11)

考慮到Bp在不同象限下的投影,由三角函數運算關系,可得γ0和γ1。

(12)

γ1=

(13)

(14)

3 實驗研究與分析

為驗證所提方法有效性,系統分別采用自主研制的低成本微慣性測量組件與商用AHRS系統MTi進行了測姿試驗,組件中包括了三軸磁阻傳感器。測試實驗中,為了驗證僅依靠磁阻傳感器智能測姿方法的有效性,同時采集了磁阻傳感器和微慣性器件中三軸陀螺儀、加速度計的輸出數據,對比了所提方法與采用陀螺儀、加速度計、磁阻傳感器等傳感器的磁復合測姿方法,給出了實驗結果。

為了進一步與其他姿態航向參考系統中姿態的解算精度比較,系統采用Xsens公司生產制作的姿態航向參考系統MTi為試驗對象。MTi是一款微小型姿態航向參考系統,由三軸陀螺儀、加速度計和磁阻傳感器構成,采樣頻率為100 Hz,與PC機通過RS232串口通訊。

試驗系統由實驗室自主研制的低成本微慣性測量組件,MTi,電源模塊,導航計算機和三軸飛行轉臺構成,見圖1。

圖1 測姿系統

試驗過程中,微慣性組件和MTi分別放置于3 m長的鋁管上,與三軸轉臺內框連接。這樣做可以避免磁阻傳感器在強磁場中的干擾,影響輸出精度。

三軸飛行轉臺用于模擬彈丸飛行姿態,實驗過程中,內框模擬滾轉角變化,中框模擬俯仰角變化,外框用于模擬偏航角變化。三軸轉臺讀取模擬彈丸滾轉變化的文本文件,實現預定滾轉動作,與此同時,俯仰角(中框)分別設定在0°,±5°,±10°,±15°,±20°,±25°,±30°,±35°,±40°,±45°,±50°,±55°和±60°,一共包括25個檔位;偏航角按照預定方位成小角度變化。在離線試驗中,轉臺內框模擬彈丸滾轉姿態連續變化,中框模擬俯仰角變化,在25個檔位下采集2 min鐘以上的實驗數據。在此條件下采集磁阻傳感器的實際輸出實驗數據,經過處理后的結果見圖2。

圖2 實際磁阻傳感器的輸出

圖2中,在-60°～+60°俯仰角變化范圍內,不同顏色的圓圈代表不同的俯仰角25個實驗檔位。+60°俯仰角為曲線1,-60°俯仰角見曲線2,其他檔位順次排布,整個25個檔位下的圓圈構成輪廓近似于橢球體。

實驗系統中,三軸轉臺的內、中、外框電機分別按照預先設定好的模擬彈丸的飛行姿態數據動作,相關姿態變換反饋值也存儲在IPC中。飛行轉臺25個檔位測試條件下中框模擬俯仰角的設定值,采集磁阻傳感器的相關數據作為神經元網絡控制的訓練樣本。經過多次實驗驗證,25個檔位可以滿足樣本的精度。

為了驗證測試結果,測姿實驗中選取一組與訓練實驗中不同的模擬彈丸飛行數據作為測試數據,由于轉臺內框的動作限制,滾轉角速率最高設置在3 r/s,滾轉角速率在0～3 r/s內變化。三軸轉臺在偏航、俯仰、滾轉軸實現復合姿態變化,分別應用于自主研制的組件和MTi進行實驗。

圖3 磁阻傳感器的輸出值

文中采用提出的智能測姿方法通過離線25個實驗檔位的數據對前饋網絡進行了訓練,在線利用實際磁阻傳感器輸出數據作為輸入,可以有效對載體俯仰角進行辨識估計,對比MTi的解算,實驗結果見圖4。

圖4(a)中,黑色實線為MTi姿態航向參考系統中所計算的俯仰角,紅色虛線為智能測姿方法辨識得到的俯仰角變化結果,由對比可見,實驗測試中俯仰角在42°～-62°范圍內變化,前饋網絡可以有效的辨識俯仰角,采用智能測姿方法估計得到俯仰角可以跟隨MTi參考俯仰角的變化,對于轉臺設定值,俯仰姿態誤差均值可控制在0.87°內。圖4(b)中,黑色實線為MTi解算滾轉角,紅色虛點線為智能測姿實際解算得到的滾轉角。對比可見,采用智能測姿方法估計俯仰角后,計算姿態滾轉角,在不依靠陀螺儀等慣性組件條件下,與MTi的解算精度接近,滾轉角整體精度控制在1.5°范圍以內。

圖4 智能測姿方法和MTi中姿態結果對比

4 結論

考慮到彈丸的飛行特點和使用條件,提出了一種僅依靠磁阻傳感器的智能測姿方法。通過飛行轉臺的姿態模擬,采用轉臺設定值與復合測姿條件下的磁阻傳感器輸出作為前饋網絡的訓練樣本,訓練后在線應用,有效的辨識了彈丸的俯仰角度,進而實現對彈丸滾轉角度的計算。采用自主開發的組件和MTi進行了測試實驗,實驗結果表明,該方法可以不依賴陀螺儀等慣性器件對彈丸姿態進行解算,方法簡單可行,測試精度與商用測姿系統接近,整體測姿精度控制在1.5°以內。

[1] 米剛, 田增山, 金悅, 等. 基于MIMU和磁力計的姿態更新算法研究 [J]. 傳感技術學報, 2015, 28(1): 43-48.

[2] 王嘉雨, 曹紅松, 白松. 基于自適應濾波算法的磁強計/陀螺組合誤差修正 [J]. 彈箭與制導學報, 2015, 35(2): 153-158.

[3] BARCZY Martin, LYNCH Alan F. Integration of a triaxial magnetometer into a helicopter UAV GPS-Aided INS [J]. IEEE Trans. on Aerospace and Electronic System, 2012, 48(4): 2947-2960.

[4] 龍達峰, 劉俊. 地磁導航中磁測姿態解算誤差分析 [J]. 科學技術與工程, 2015, 15(6): 204-208.

[5] ALLIK Bethany, ILG Mark, ZURAKOWSKI Ryan. Ballistic roll estimation using EKF frequency tracking and adaptive noise cancellation [J]. IEEE Trans. on Aerospace and Electronic System, 2013, 49(4): 2546-2552.

[6] GRANDVALLET Bertrand, ZEMOUCHE Ali. Real-time attitude-independent three-axis magnetometer calibration for spinning projectiles: a sliding window approach [J]. IEEE Trans. on Contral Systems Technology, 2014, 22(1): 255-263.

[7] 張勇剛, 張云浩, 李寧. 基于互補濾波器的MEMS/GPS/地磁組合導航系統 [J]. 系統工程與電子技術, 2014, 36(11): 2272-2279.

[8] ZHANG Zhiqiang, YANG Guangzhong. Calibration of miniature inertial and magnetic sensor units for robust attitude estimation [J]. IEEE Trans. on Instrumentation and Measurement, 2014, 63(3): 711-718.

[9] ZHANG Zhiqiang. Micromagnetometer calibration for accurate orientation estimation [J]. IEEE Trans. on Biom-edical Engineering, 2015, 62(2): 553-560.

[10] 毛澤華, 曹紅松, 王昊宇. 地磁/陀螺復合測姿的模塊化分析誤差補償方法 [J]. 探測與控制學報, 2011, 33(3): 61-64.

An Intelligent Attitude Determination Method Based on Magnetometers Data Only

WANG Lei1,2,LI Donghui1,2,HAO Yongping1,2,ZHU Longyong1,2,TAO Yingying1,2

(1 Research Center of Ordnance Science and Technology, Shenyang Ligong University, Shenyang 110159, China; 2 School of Mechanical Engineering, Shenyang Ligong University, Shenyang 110159, China)

According to spinning projectile of rolling in dynamic environment, an intelligent attitude determination method based on magnetometers data only was proposed with consideration of cost and size. Experimental signal data were used for training samples of an artificial neural network (ANN) depending on simulating flight attitude of turntable. Pitch angle estimation was completed by ANN. Based on it, roll angle was calculated eventually. Prototype of low cost micro inertial sensors and commercial inertial navigation system were used for implementing experiments. Experimental results demonstrate that the proposed method is feasible. The proposed intelligent attitude determination method by magnetometer data only can provide accuracy of less than 1.5 degree.

spinning projectile; magnetometer; intelligent attitude determination; artificial neural network

2015-09-18

遼寧省教育廳一般項目(L2012069)資助

王磊(1978-),男,山東萊州人,副教授,博士,研究方向:慣性/組合導航、智能控制算法等。

TJ760.35

A