Санкт-Петербург

Иванов Д.П. 
Научный руководитель – к.т.н., доцент Литвиненко Ю.А. 
Работа выполнена в рамках темы НИР № 617026 «Технологии киберфизических систем: 
управление, вычисления, безопасность». 
Проблема идентификации неизвестных параметров модели ухода гироскопа рассмотрена в 
постановке нелинейной задачи фильтрации, предполагающей наличие нелинейностей в модели 
динамики. Предложен подход, построенный на базе фильтра калмановского типа, и его сравнение с 
алгоритмом идентификации на основе метода наименьших квадратов. 
Ключевые слова: модель погрешности, фильтрация, идентификация. 
Введение. В настоящее время в системах инерциальной навигации и стабилизации для 
обработки информации активно применяют алгоритмы калмановской фильтрации [1–3]. 
Бесспорным преимуществом такого подхода является легкость реализации рекуррентных 
процедур для выработки навигационных параметров, однако, такие процедуры требуют 
достаточно точного описания поведения динамической системы и процесса измерений. 
Для решения задачи идентификации параметров моделей чувствительных 
элементов, используемых для настройки фильтров калмановского типа, предложены 
различные методы, [4, 5], в частности, субоптимальные алгоритмы обработки 
информации на базе метода наименьших квадратов (МНК) [4] и полиномиальной 
фильтрации [5]. Следует отметить, что удобный и экономичный с вычислительной точки 
зрения подход, рассмотренный в [4], не допускает его использования при идентификации 
суммы составляющих погрешностей чувствительных элементов, что ограничивает его 
применение. В этой связи в данной работе рассмотрена возможность решения задачи 
идентификации при нелинейности в уравнениях динамики, описывающих поведение 
погрешностей чувствительных элементов, с использованием подхода, связанного с 
линеаризацией уравнений динамики с последующим использованием фильтров 
калмановского типа. Основным предметом исследования являлось рассмотрение 
особенностей реализации фильтров калмановского типа, связанных с выбором точки 
линеаризации уравнений динамики, и оценка эффективности таких алгоритмов путем 
сравнения с результатами, приведенными в [4]. Для идентификации неизвестных 
параметров предложено использовать: 
– линеаризованный фильтр Калмана (ФК); 
– обобщенный фильтр Калмана (ОФК). 
Объектом исследований явились погрешности двухстепенного поплавкового гироскопа 
в составе инерциальной навигационной системы среднего класса точности.