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光电跟踪测量设备是目标跟踪测量领域中的重要设备,随着被测目标特性的变化,对光测设备的跟踪精度和跟踪稳定性提出了越来越高的要求。伺服控制系统是光测设备的重要组成部分,其性能的好坏会直接影响光测设备的总体性能。本文主要针对如何提高伺服控制系统跟踪精度进行了分析与研究,以随机噪声对跟踪精度的影响、双前馈补偿对跟踪精度的提高和输入信号数据处理对跟踪精度的改善为主要内容,在控制对象模型建立、机械谐振抑制、前馈系数确定、引导数据处理及随机误差对跟踪精度影响等方面都进行了较为详细的分析与论述。主要研究内容包括以下几个方面:
针对如何建立控制对象的数学模型,以便获取更为准确的离线调试和仿真效果,提出了一种基于速度开环幅频特性计算仪器机械时间常数的方法。
针对具有较大阻尼、且谐振峰变化较缓特性的机械谐振的抑制,提出了一种改进型双T网络陷波器,给出了这种陷波器的参数调节规律,并将该陷波器应用于某实验系统,取得了较好的实验效果。
针对带有固定形式校正环节的速度、加速度双前馈或速度、电流双前馈复合控制系统,推导了速度、加速度和速度、电流前馈系数的数学表达式。通过对某控制系统的实验,结果表明带有速度、加速度双前馈的复合控制系统较只有速度前馈的复合控制系统有更好的动态跟踪能力。
针对带有固定形式校正环节的伺服控制系统,分析了跟踪速度与跟踪加速度的数学关系。将这种分析方法应用于某控制系统,给出了该系统的加速度-速度曲线,通过对正弦信号的跟踪实验,表明这种分析方法是正确的。
推导了稳态卡尔曼滤波器的滤波传递函数和预测传递函数,通过对传递函数的分析和仿真,给出了测量噪声、预测帧数和滤波器阶次变化对稳态卡尔曼滤波器幅相频特性的影响。
分析和研究了随机误差对伺服控制系统跟踪精度的影响,结合经典三环控制系统,推导了测流噪声、测速噪声、测位噪声及力矩扰动噪声满足独立不相关条件下对跟踪精度的传递函数,也推导了测速噪声、测位噪声在微分相关条件下对跟踪精度的传递函数；另外,就引导加速度噪声、引导速度噪声、引导位置噪声对跟踪精度的影响也进行了分析与说明。结合传递函数的幅频特性,提出了一种应用分段线性化算法求取平均衰减倍数的方法,通过仿真实验结果和分段线性化算法计算结果的对比,表明这种分段线性化算法是可行和比较准确的。
针对标准卡尔曼滤波器的局限性和机动目标的跟踪问题,介绍了Singer算法,基于“当前”统计模型滤波算法、噪声自适应算法和交互多模滤波算法。通过对动靶标、急剧变加速或变噪声等目标的跟踪仿真,将仿真结果与应用标准卡尔曼滤波器的仿真结果进行了对比,分析了以上几种滤波器的优点与不足。提出了一种基于交互多模“后验概率”的多模滤波算法,将该滤波算法与交互多模滤波算法进行了仿真比较,结果表明该滤波算法在平稳跟踪段对随机噪声的抑制效果优于交互多模滤波算法。
分析比较了光测设备常用的两种复合控制方式,推导了它们的传递函数,给出了预测帧数变化对稳定性和跟踪精度的影响。在相同假设条件下进行了仿真实验,结果表明,等效复合控制方式跟踪精度好于同轴跟踪方式,同轴跟踪方式稳定性好于等效复合控制。