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J-GLOBAL ID：201702233010296672   整理番号：17A1032165

慣性センサネットワークに基づく伝達アラインメントにおける翼曲げ変形の推定【Powered by NICT】

The estimation of wing flexure deformation in transfer alignment based on inertial sensors network

著者 (3件)： Si Fan (Beihang University School of Instrumentation Science and Opto-electronics Engineering, No.37, Xueyuan Road, Beijing, China 82313929) ,  Zhao Yan (Beihang University School of Instrumentation Science and Opto-electronics Engineering, No.37, Xueyuan Road, Beijing, China 82313929) ,  Zhang Xiaolei (Beihang University School of Instrumentation Science and Opto-electronics Engineering, No.37, Xueyuan Road, Beijing, China 82313929)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： AERO  ページ： 1-11  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 翼曲げ変形は空中発射ミサイルの伝達アラインメントプロセスにおいて重要な,困難な点である。気流インパルスと複雑な操作の影響,翼は予期しないたわみ変形を持つであろう。これは慣性航法システムにおける初期誤差をもたらした,ミサイルはそれらの名目上の位置からずれる。兵器システムの性能が大幅に低下する。慣性センサネットワークを用いた翼曲げ変形を推定することを目的とした。,相対位置と相対姿勢に基づいて確立された単一ノードの翼曲げモデル。慣性センサの出力を用いて,曲げ変形はKalmanフィルタで推定することができた。第二に,すべてのノードの推定結果は,全翼曲げ変形を得るためにデータ融合アルゴリズムで処理される。シミュレーションでは,代表的な二種類の曲げ変形がこの革新的方法を評価するのに使用される。高精度加速度計とジャイロを用いた,種曲げ変形の推定誤差は,ミリメーターレベルに減少させることができる。に加えて,データ融合アルゴリズムは低精度センサを用いたノードからの誤差を抑制することができる。翼曲げ変形の最終形状は,その実態と一致してである。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *曲げ変形 ,  加速度計 ,  *ネットワーク ,  *センサ ,  Kalmanフィルタ ,  ミサイル ,  たわみ ,  データ融合 ,  ジャイロスコープ ,  *アラインメント ,  アルゴリズム ,  気流
準シソーラス用語： 推定誤差 ,  高精度 ,  *慣性センサ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 運航技術  (QK05030K) ,  電子航法一般  (ND14010O)

タイトルに関連する用語 (5件)： 慣性センサ ,  アラインメント ,  翼 ,  曲げ変形 ,  推定