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  • 简介:针对传统基于g信息的粗对准的捷联惯导系统中,受传感器噪声的影响,存在效视运动无法提取和双向量共线的缺点,提出了一种基于改良Kalman滤波的参数辨识粗对准方法。该方法通过构建视在重力在初始载体系中的映射模型,利用改良Kalman滤波进行模型参数辨识,然后通过识别参数重新构建视在重力在初始载体系中的映射,解决了由于传感器噪声导致有效视运动无法正常提取的缺点。利用识别参数具有随估计次数增多得到优化的特点,构造初始时刻和最终时刻向量,避免双向量共线问题。利用改良Kalman滤波算法的自适应特点,优化参数识别精度与速度。转台实验表明,采用改良Kalman滤波方法航向对准精度为-0.0414°,标准差为0.041°,而传统RLS方法得到的航向精度为-0.0738°,标准差为0.128°。由此可知,本文提出的方法性能更优。

  • 标签: 捷联惯导系统 粗对准 改良Kalman滤波 参数辨识
  • 简介:经济批量排产问题是关于在单一设备上协调地、周期性地生产多种产品的问题。其解要求在生产准备与库存总成本最小的条件下,决定1种产品的生产序列。本文研究的经济批量排产问题考虑了产品货架存放期因素。指出了Dobson算法的不足,并提出了求解该问题的新算法(改进的装箱算法),新算法不仅以生产次数最大的产品为基础进行装箱,而且进一步以生产次数略低的产品为基础进行装箱。排产时,先按生产次数降序进行装箱,再按单次生产时间与生产准备时间之和降序装箱。计算结果显示,本算法结果更优。

  • 标签: 管理工程 改进算法 批量变动 经济批量排产问题 货架存放期 生产顺序