Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật: Nghiên cứu xác định định hướng không gian của thiết bị bay theo các phép đo từ trường trái đất

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ QUỐC PHÒNG

HỌC VIỆN KỸ THUẬT QUÂN SỰ

______________________________________________________________________

ĐỖ VĂN PHÁN

NGHIÊN CỨU XÁC ĐỊNH

ĐỊNH HƢỚNG KHÔNG GIAN CHO THIẾT BỊ BAY

THEO CÁC PHÉP ĐO TỪ TRƢỜNG TRÁI ĐẤT

LUẬN ÁN TIẾN SỸ KỸ THUẬT

HÀ NỘI - 2013

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ QUỐC PHÒNG

HỌC VIỆN KỸ THUẬT QUÂN SỰ

______________________________________________________________________

ĐỖ VĂN PHÁN

NGHIÊN CỨU XÁC ĐỊNH

ĐỊNH HƢỚNG KHÔNG GIAN CHO THIẾT BỊ BAY

THEO CÁC PHÉP ĐO TỪ TRƢỜNG TRÁI ĐẤT

Chuyên ngành: Kỹ thuật điều khiển và tự động hóa Mã số: 62.52.02.16

LUẬN ÁN TIẾN SỸ KỸ THUẬT NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC:

1. GS. TSKH. Nguyễn Công Định

2. TS. Vũ Hỏa Tiễn

HÀ NỘI - 2013

CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi. Những nội

dung, số liệu và kết quả đã trình bày trong luận án là hoàn toàn trung thực

và chưa có tác giả nào công bố trong bất cứ một công trình nào khác.

TÁC GIẢ LUẬN ÁN

Đỗ Văn Phán

LỜI CẢM ƠN

Tác giả xin bày tỏ sự biết ơn sâu sắc tới tập thể cán bộ hướng

dẫn khoa học:

Thiếu tướng, GS-TSKH. Nguyễn Công Định

Đại tá, TS. Vũ Hỏa Tiễn

đã tận tình chỉ đạo và giúp đỡ trong suốt quá trình thực hiện luận án.

Tác giả của luận án cũng xin chân thành cảm ơn ban lãnh đạo,

chỉ huy Khoa Kỹ thuật điều khiển, Bộ môn Tên lửa, Phòng Đào tạo

SĐH, Thủ trưởng Học viện KTQS và cá nhân các cán bộ, giáo viên Bộ

môn Tên lửa đã quan tâm, giúp đỡ, tạo mọi điều kiện để tác giả hoàn

thành luận án.

Xin chân thành cảm ơn các thầy giáo, các nhà khoa học, các

đồng nghiệp đã quan tâm, giúp đỡ, góp ý và cổ vũ động viên tác giả

hoàn thành công trình khoa học này.

TÁC GIẢ

Đỗ Văn Phán

iii

MỤC LỤC

CAM ĐOAN ............................................................................................................. i

LỜI CẢM ƠN .......................................................................................................... ii

MỤC LỤC ............................................................................................................... iii

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT VÀ KÝ HIỆU ......................................... vii

DANH MỤC HÌNH VẼ VÀ ĐỒ THỊ ................................................................ xii

MỞ ĐẦU .................................................................................................................. 1

Chƣơng 1. HỆ DẪN ĐƢỜNG QUÁN TÍNH KHÔNG ĐẾ VÀ BÀI TOÁN

ĐỊNH HƢỚNG THIẾT BỊ BAY TRINH SÁT KHÔNG NGƢỜI LÁI ..... 10

1.1 Hệ thống dẫn đƣờng quán tính ......................................................................... 10

1.2 Cấu trúc hệ dẫn đƣờng cho máy bay không ngƣời lái ................................. 12

1.2.1 Sơ đồ cấu trúc của hệ dẫn đường quán tính .................................. 12

1.2.2 Thành phần hệ thống DĐQT, bao gồm: ....................................... 14

1.3 Hệ điều khiển định hƣớng thân TBBKNL ..................................................... 15

1.3.1 Nguyên lý làm việc và cấu trúc ..................................................... 15

1.3.2 Mô tả toán học quá trình xử lý thông tin ĐKĐH ........................... 19

1.4 Ý nghĩa của việc ổn định định hƣớng không gian cho TBB trinh sát ....... 22

1.5 Đặt vấn đề cần nghiên cứu .................................................................................. 23

Kết luận chƣơng 1 ....................................................................................................... 25

Chƣơng 2. THÔNG TIN TỪ TRƢỜNG TRÁI ĐẤT VÀ KHẢ NĂNG SỬ

DỤNG TRONG BÀI TOÁN ĐIỀU KHIỂN ĐỊNH HƢỚNG THIẾT BỊ

BAY KHÔNG NGƢỜI LÁI ............................................................................... 26

2.1 Những khái niệm cơ bản về từ trƣờng Trái đất và cảm biến ...................... 28

2.1.1 Mô hình chung của từ trường Trái đất ........................................... 28

2.1.2 Một số loại cảm biến từ trường công nghệ mới ............................. 31

2.2 Bản chất và đặc tính của sai số khi đo từ trƣờng trên thiết bị bay ............. 35

2.3 Những khó khăn khi sử dụng từ trƣờng Trái đất để định hƣớng TBB .... 36

2.3.1 Sự thay đổi của từ trường ............................................................... 36

2.3.2 Ảnh hưởng bởi từ trường do TBB tạo ra ....................................... 37

2.3.3 Khó khăn chính của vấn đề định vị thiết bị bay theo từ trường .... 38

2.4 Khả năng sử dụng thông tin từ trƣờng Trái đất trong điều khiển định

hƣớng cho thiết bị bay .................................................................................................... 39

2.4.1 Tính chất đa trị của định thức Jacobi về khả năng sử dụng đơn

thuần thông tin từ trường Trái đất. .......................................................... 39

2.4.2 Mô hình đo VTT Trái đất kết hợp với nguồn thông tin độc lập khác

để ĐKĐH cho TBB ................................................................................. 42

2.4.3 Phân tích sai số đo các thành phần vận tốc góc của TBB thông qua

đo từ trườngg trái đất .............................................................................. 46

2.4.4 Mô phỏng các phép đo VTG của TBB bằng phương pháp tính

thẳng VTT có thông tin bổ sung của cảm biến độc lập .......................... 52

Kết luận chƣơng 2 ....................................................................................................... 54

Chƣơng 3. TỔNG HỢP HỆ THỐNG ĐO VẬN TỐC GÓC CỦA THIẾT BỊ

BAY DỰA TRÊN LỌC PHI TUYẾN TỐI ƢU ............................................... 55

3.1 Bài toán lọc các thành phần VTG ..................................................................... 55

3.1.1 Những mô hình toán học đã có và lựa chọn bài toán lọc cần giải . 55

3.1.2 Xây dựng bài toán lọc các thành phần VTG .................................. 56

3.2 Thuật toán lọc phi tuyến các thành phần vector VTG của TBB ................ 58

3.2.1 Mô hình toán học. .......................................................................... 58

3.2.2 Mô phỏng thuật toán lọc trên máy tính .......................................... 61

3.3 Các thuật toán lọc phi tuyến khác trong tổng hợp bộ đo VTG của

TBB .................................................................................................................................... 67

3.4 Mô phỏng đánh giá các mô hình hệ thống xác định VTG đã xây dựng ... 77

Kết luận chƣơng 3 ....................................................................................................... 84

Chƣơng 4. THỰC NGHIỆM ĐÁNH GIÁ KHẢ NĂNG THỰC TẾ HÓA

HỆ ĐO – XỬ LÝ THÔNG TIN VẬN TỐC GÓC CỦA THIẾT BỊ BAY

THEO TỪ TRƢỜNG TRÁI ĐẤT ..................................................................... 86

4.1 Mô tả thực nghiệm ............................................................................................... 87

4.2 Thiết kế và tổ chức phần cứng thực nghiệm ................................................... 88

4.2.1 Lựa chọn các loại cảm biến............................................................ 88

4.2.2 Thiết kế Board Sensores ................................................................ 90

4.2.3 Lựa chọn ADC trên cơ sở Platform ElVIS-II của NI .................... 92

4.2.4 Mô tả về giá thử con quay ba chiều ............................................... 94

4.2.5 Sơ đồ kết nối phần cứng ................................................................. 95

4.3 Thiết kế và xây dựng phần mềm thực nghiệm ............................................... 96

4.3.1 Phần mềm thuật toán Extended Kalman Filter (EKF .................... 97

4.3.2 Phần mềm thuật toán Unscented Kalman Filter (UKF) ................. 99

4.3.3 Phần mềm thuật toán lọc Kalman thích nghi (MS-AUKF) ......... 102

4.4 Đánh giá kết quả thực nghiệm ........................................................................ 105

4.4.1 Đánh giá chất lượng xử lý thông tin của các thuật toán lọc ........ 105

4.4.2 Đánh giá về khả năng thực tế hóa bộ đo VTG của TBB ............. 109

4.5 Cấu trúc các kênh điều khiển định hƣớng TBB và phƣơng pháp phối

ghép với các bộ đo góc và VTG ................................................................................. 111

4.5.1 Hàm truyền các kênh điều khiển và ổn định TBB cánh phẳng ... 112

4.5.2 Cấu trúc các kênh điều khiển và ổn định định hướng TBB ......... 116

4.5.3 Phương pháp ghép bộ đo VTG với các kênh điều khiển TBB .... 118

Kết luận chƣơng 4 .................................................................................................... 118

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ ........................................................................... 120

DANH MỤC NHỮNG CÔNG TRÌNH CỦA LUẬN ÁN ĐÃ CÔNG BỐ 122

TÀI LIỆU THAM KHẢO ................................................................................ 123

vii

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT VÀ KÝ HIỆU

Viết tắt

ADC bộ biến đổi tương tự - số (Analog Digital Convertor)

AMR điện từ - trở (Anisotropic Magneto-Resistive)

AP hệ thống tự động lái (AutoPilot)

ASS hệ thống tự động ổn định (Automatic System Stabilization)

CBGTT cảm biến gia tốc thẳng

CBVTG cảm biến vận tốc góc

DĐQT dẫn đường quán tính

ĐHKG định hướng không gian

ĐKĐH điều khiển định hướng

ĐKQĐ điều khiển quỹ đạo

ĐKQT điều khiển quán tính

ĐKTBB điều khiển thiết bị bay

EKF bộ lọc Kalman mở rộng (Extended Kalman filter)

GPS hệ thống định vị toàn cầu (Global Positioning System)

GTPT gia tốc pháp tuyến

GTT gia tốc thẳng

HTĐK hệ thống điều khiển

KHKT-CN khoa học kỹ thuật và Công nghệ

MEMS hệ thống vi-cơ điện tử (Micro electro mechanical systems)

MS-AUKF bộ lọc Kalman MS-AUKF (Master-Slaver Adaptive

Unscented Kalman Filte)

MTTK máy tính trên khoang

TBB thiết bị bay

TBBKNL thiết bị bay không người lái

viii

TBBP trung bình bình phương

TBBTSKNL thiết bị bay trinh sát không người lái

TBBTS thiết bị bay trinh sát

TBTS thiết bị trinh sát

TĐLK hệ tọa độ liên kết

TĐVT hệ tọa độ vận tốc

TTTĐ từ trường trái đất

UKF bộ lọc Kalman UKF (Unscented Kalman Filter)

VTG vận tốc góc

VTT vector từ trường

ЭДС suất điện động cảm ứng

Ký hiệu

 góc gật

 góc hướng

 góc liệng

góc gật theo chương trình bay prog

góc hướng theo chương trình bay prog

góc liệng theo chương trình bay prog

 góc tấn công TBB trong dòng khí

 góc trượt của TBB trong dòng khí

V vận tốc dòng khí tương đối so với TBB

W gia tốc pháp tuyến

vector bán kính trọng tâm TBB trong hệ tọa độ được chọn

r bán kính trọng tâm TBB trong hệ tọa độ địa tâm

vector vận tốc góc quay TBB như một vật thể cứng

vector tổng các lực tác động lên TBB

vector tổng các mômen tác động lên TBB

u vector điều khiển

m khối lượng TBB, [kg]

góc nghiêng quỹ đạo [rad] và đạo hàm bậc nhất của nó [rad/s]

góc gật [rad] và các đạo hàm bậc nhất [rad/s], bậc hai [rad/s2]

đạo hàm riêng hệ số lực nâng trên cánh và cánh lái

góc tấn công [rad] và đạo hàm [rad/s] của nó

góc trượt [rad] và đạo hàm [rad/s]

, , góc quay cánh lái tương ứng gật, hướng và liệng, [rad]

hệ số truyền mạch hồi tiếp theo góc và tốc độ góc quay cánh lái

áp lực tốc độ, [N/m2; kg/m.s2]

SM, SCL diện tích Miden và diện tích cánh lái, [m2]

chiều dài của TBB, [m] L

Xm, XF, XF các tọa độ tương ứng với trọng tâm, tâm áp lực thân và tâm

áp lực cánh lái của TBB

trọng lượng của thiết bị bay [N] G

lực đẩy của động cơ [N] P

gia tốc thẳng của TBB theo trục X Ax

gia tốc thẳng của TBB theo trục Y Ay

gia tốc thẳng của TBB theo trục Z Az

sai số GTT đo được do thành phần gia tốc trọng trường gây ra

hệ số động lực nâng cánh lái

hệ số ổn định tĩnh của thiết bị bay

hệ số cản khí động

hệ số hiệu quả cánh lái

hằng số thời gian thiết bị bay

hệ số tắt dần

thời gian khí động

hệ số truyền khối tự lái KAP

hàm truyền thiết bị bay theo góc gật

hàm truyền thiết bị bay theo góc tấn công

hàm truyền theo góc đổi hướng

hàm truyền theo góc trượt

hệ số truyền của thiết bị bay

hằng số thời gian thiết bị bay

hệ số tắt dần

thời gian khí động

hệ số cản khí động

hệ số ổn định tĩnh của thiết bị bay

hệ số hiệu quả cánh lái

hệ số động lực nâng do góc trượt

hệ số động lực nâng cánh lái hướng

hệ số cản khí động trong chuyển động liệng c1

hệ số hiệu quả cánh lái Eleron c3

giá trị hiệu chỉnh quay trong mặt phẳng X Fx

giá trị hiệu chỉnh quay trong mặt phẳng Z Fz

tọa độ của TBB trong mặt phẳng X X

tọa độ của TBB trong mặt phẳng Z Z

bán kính trái đất Ro

vận tốc của thiết bị bay theo trục Z Vz

vận tốc của thiết bị bay theo trục X Vx

vector bán kính của hệ tọa độ dẫn đường nằm trên thiết bị bay

tốc độ góc của thiết bị bay

tốc độ góc của thiết bị bay quanh trục X ωx

tốc độ góc của thiết bị bay quanh trục Y ωy

tốc độ góc của thiết bị bay quanh trục Z ωz

tốc độ quay của trái đất trong hệ tọa độ quán tính ωc

gia tốc trọng trường g0

kinh độ biết trước của thiết bị bay tại điểm A 0

vĩ độ biết trước của thiết bị bay tại điểm A 0

kinh độ của thiết bị bay tại điểm B 

vĩ độ của thiết bị bay tại điểm B 

lệnh điều khiển vận tốc bay

lệnh điều khiển độ cao

lệnh đổi hướng

lệnh cơ động liệng

lệnh điều khiển kinh độ theo chương trình prog

lệnh điều khiển vĩ độ theo chương trình prog

lệnh điều khiển vận tốc theo chương trình Vprog

lệnh điều khiển độ cao theo chương trình Hprog

vector từ trường trong hệ tọa độ trái đất H

vector đo được của từ trường trái đất H trong hệ TĐLK H1

ma trận chuyển A

xii

DANH MỤC HÌNH VẼ VÀ ĐỒ THỊ

Mở đầu

Hình 1 Thiết bị bay trinh sát không người lái của một số nước trên thế

giới. ............................................................................................................. 1

Chƣơng 1

Hình 1.1 Sơ đồ máy bay và những cơ cấu điều khiển .............................. 11

Hình 1.2 Sơ đồ khối đơn giản hệ thống điều khiển quán tính MBKNL ... 13

Hình 1.3 Cấu trúc hệ ĐKĐH cho TBBKNL ............................................. 17

Hình 1.4 Tương quan giữa 2 hệ TĐQT và TĐLK .................................... 19

Hình 1.5 Giải thích ảnh hưởng sai số góc định hướng tới vị trí ảnh ........ 23

Chƣơng 2

Hình 2.1 Từ trường Trái đất ...................................................................... 28

Hình 2.2 Bản đồ từ trường Trái đất........................................................... 30

Hình 2.3 Thay đổi từ trường trong mặt phẳng ngang XOZ ...................... 30

Hình 2.4 Phần tử từ-trở cơ bản. ................................................................ 32

Hình 2.5 Quan hệ giữa giá trị điện trở so với hướng từ trường. ............... 32

Hình 2.6 Cầu từ trở Wheatstone ............................................................... 33

Hình 2.7 Tính năng set/reset của Sensor ................................................... 33

Hình 2.8 Hình dạng bên ngoài của HMC2003 ......................................... 34

Hình 2.9 Giải thích không có khả năng định vị chỉ bằng các phép đo từ

trường ........................................................................................................ 41

Hình 2.10 Sự quay của VTT trong hệ TĐLK ........................................... 42

Hình 2.11 Kết quả mô phỏng đo các thành phần VTT và VTG của TBB 53

Chƣơng 3

Hình 3.1 Sơ đồ cấu trúc thuật toán lọc phi tuyến cận tối ưu VTG của TBB

theo vector từ trường Trái đất ................................................................... 63

Hình 3.2 Kết quả mô phỏng mô hình lọc phi tuyến hệ số tĩnh. ................ 64

xiii

Hình 3.3 Kết quả mô phỏng thuật toán lọc phi tuyến hệ số động............. 66

Hình 3.4 Sơ đồ cấu trúc của bộ lọc MS-AUKF ........................................ 75

Hình 3.5 Kết quả khi tính trực tiếp vận tốc góc. ....................................... 78

Hình 3.6 Sai số đánh giá các VTT và VTG khi sử dụng thuật toán EKF.

Mô phỏng theo phương pháp thực nghiệm Monte Carlo. ........................ 79

Hình 3.7 Sai số đánh giá các VTT và VTG khi sử dụng thuật toán EKF

khi cho nhiễu tăng. Mô phỏng theo phương pháp thực nghiệm Monte

Carlo. ......................................................................................................... 80

Hình 3.8 Sai số đánh giá các VTT và VTG khi sử dụng thuật toán UKF. 81

Mô phỏng theo phương pháp thực nghiệm thống kê Monte Carlo .......... 81

Hình 3.9 Sai số đánh giá các VTT và VTG khi sử dụng thuật toán EKF và

UKF ........................................................................................................... 82

Hình 3.10 Sai số đánh giá các VTT và VTG khi sử dụng thuật toán ....... 83

MS-AUKF. Mô phỏng theo phương pháp thực nghiệm Monte Carlo. .... 83

Chƣơng 4

Hình 4.1 Cảm biến LY510ALH ................................................................ 88

Hình 4.2 Sơ đồ chức năng LY510ALH .................................................... 89

Hình 4.3 Sơ đồ nguyên lý LY510ALH có bộ lọc mở rộng ....................... 90

Hình 4.5 Sơ đồ nguyên lý Board Sensores phần thực nghiệm ................. 91

Hình 4.6 Sơ đồ mạch in các miniboard sensores ...................................... 92

Hình 4.7 Giới thiệu tính năng của Platform ELVIS-II ............................. 93

Hình 4.8 Kết nối Platform ELVIS-II với máy tính và giao diện thực

nghiệm ....................................................................................................... 93

Hình 4.9 Giá quay ba trục ......................................................................... 94

Hình 4.10 Kích thước tấm gá chuyên dụng trên giá quay ........................ 94

Hình 4.12 Lưu đồ thuật toán lọc EKF ....................................................... 98

Hình 4.13 Giao diện nhập tham số bộ lọc EKF ........................................ 99

xiv

Hình 4.14 Lưu đồ thuật toán lọc UKF .................................................... 101

Hình 4.15 Giao diện nhập tham số cho lọc UKF .................................... 102

Hình 4.16 Lưu đồ thuật toán lọc MS-AUKF .......................................... 104

Hình 4.17 Giao diện khởi tạo và hiển thị tham số bộ lọc MS-AUKF .... 105

Hình 4.18 Kết quả đo VTT khi sử dụng bộ lọc EKF .............................. 106

Hình 4.19 Kết quả đo các thành phần VTG ............................................ 106

Hình 4.20 Kết quả đo VTT khi sử dụng bộ lọc UKF (đơn vị gauss) ..... 106

Hình 4.22 Kết quả đo các thành phần VTT ............................................ 107

Hình 4.23 Kết quả lọc UKF các thành phần VTG .................................. 107

Hình 4.28 Điều khiển đổi hướng đối với TBB cánh phẳng .................... 115

Hình 4.29 Sơ đồ cấu trúc kênh điều khiển gật ........................................ 116

Hình 4.30 Sơ đồ cấu trúc kênh điều khiển hướng .................................. 117

Hình 4.31 Sơ đồ cấu trúc kênh điều khiển liệng TBB ............................ 117

Hình 4.32 Sơ đồ phối ghép hệ đo góc và VTG với các kênh điều khiển

TBBKNL ................................................................................................. 118

DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU

Chƣơng 2

Bảng 2.1 Đặc trưng kích thước, khối lượng và giá thành của con quay... 27

Bảng 2.2 Các sai số và hệ số có ảnh hưởng tới kết quả đo VTG ............. 27

Bảng 2.3 Sai số trung bình bình phương tương đối của tạp ..................... 47

Chƣơng 3

Bảng 3.1 Dạng đặc biệt của ma trận các đạo hàm vector tín hiệu theo

vector đánh giá các tham số. ..................................................................... 58

Chƣơng 4

Bảng 4.1 Một số loại cảm biến mới ........................................................ 110

MỞ ĐẦU

I. Tính cấp thiết của vấn đề nghiên cứu.

Để nêu bật được mục đích và ý nghĩa vấn đề nghiên cứu trong luận án

(LA) định hướng tới đối tượng, ngay phần đầu tiên này tác giả xin đề cập

thẳng tới lớp đối tượng là thiết bị bay trinh sát không người lái (TBBTSKNL)

với hệ thống điều khiển trên khoang là hệ dẫn đường quán tính không đế.

Thiết bị bay trinh sát không người lái là hệ thống kỹ thuật hàng không

làm việc theo nguyên lý khí động, được điều khiển nhờ một hệ thống kết hợp

lệnh vô tuyến từ xa (đảm bảo các mục đích cất, hạ cánh) và dẫn đường quán

tính (bay theo quỹ đạo định trước bằng chương trình). Thực hiện thu thập

thông tin tình báo (chụp và truyền ảnh, nhận dạng mục tiêu mặt đất theo công

nghệ kỹ thuật số); truyền thông tin chỉ thị mục tiêu; gây nhiễu chiến tranh

điện tử; thả các thiết bị do thám mặt đất trong những trường hợp cần thiết;…

Đó cũng là lý do mà nhiều nước phát triển hệ thống trinh sát đường không [46] sử dụng thiết bị bay không người lái (TBBKNL) để thu thập tin tức tình báo. TBBTSKNL là mối quan tâm lớn trong chiến lược phát triển vũ khí hàng không của nhiều quốc gia [37, 46] như Mỹ, Nga, Trung Quốc, Ấn Độ, Israen, các nước thuộc NATO…

“STIL” CH Belarus

“PChela-1” LB Nga

“Hermes-450S” USA

“KillerBee” USA

“Hellfire” USA

“X-43A” USA

Dưới đây là một số mẫu TBBTSKNL tiên tiến trên thế giới.

Hình 1 Thiết bị bay trinh sát không người lái của một số nước trên thế giới.

Đặc điểm chung của các TBBTSKNL là phải mang một tải trọng có ích

(TBTS) trên khoang và sử dụng nó vào mục đích trinh sát bề mặt trên đường

bay. TBBTSKNL được định hướng tới khu vực cần trinh sát nhờ chương trình

điều khiển. Thời gian hoạt động của thiết bị bay (TBB) cần phải lớn, trong

điều kiện hạn chế về khối lượng cất cánh. Vấn đề đặt ra là cần phải tối thiểu

hóa khối lượng kết cấu và trang thiết bị trên khoang TBB, tăng thời gian bay.

Điều khiển TBB thể hiện ở hai quá trình nối tiếp [38, 40] là điều khiển

định hướng thân và điều khiển trọng tâm theo một quỹ đạo định trước cho bởi

chương trình bay. Quá trình điều khiển được hình thành dựa vào 3 yếu tố cơ

bản: phương pháp dẫn; chương trình bay (tọa độ của quỹ đạo cho trước); tọa

độ của quỹ đạo tức thời tại mọi thời điểm. Máy tính trên khoang lần lượt giải

các bài toán điều khiển sau:

- Đo - xử lý thông tin từ các loại cảm biến trên khoang;

- Tính toán, biến đổi các thông tin đo được thành các thông tin về vị trí

(tọa độ), tốc độ góc và các góc định hướng tức thời thân TBB, gọi

chung là các tọa độ pha;

- So sánh tương ứng các tọa độ pha tức thời với các tọa độ pha chương

trình để xác định sai lệch hình thành các tham số điều khiển;

- Tính toán lệnh điều khiển i (i = 1, n) cho n kênh điều khiển trên cơ

sở của thuật toán dẫn đường và tham số điều khiển.

Dưới tác động của lệnh điều khiển i, máy lái làm quay cánh lái , tạo ra

lực và mômen điều khiển xuất hiện các góc tấn công , góc trượt , góc liệng

, tạo ra gia tốc pháp tuyến W cần thiết, làm thay đổi quỹ đạo thực TBB trùng

với quỹ đạo tính toán do chương trình bay xác định và ổn định thân TBB.

Vấn đề then chốt trong quá trình điều khiển là xác định chính xác tọa độ

tức thời trọng tâm của TBB và định hướng không gian của nó trong các mặt

phẳng điều khiển [39]. Giải quyết vấn đề này đều do các phần tử đo – cảm

biến thuộc hệ điều khiển quán tính trên khoang đảm bảo. Việc xác định các

tọa độ tức thời vị trí trọng tâm TBB không phải là vấn đề quá phức tạp.

Truyền thống người ta sử dụng cảm biến gia tốc thẳng theo ba trục hệ tọa độ

vận tốc (TĐVT) để đo. Trong điều kiện hiện nay để khử sai số xác định vị trí

TBB, người ta sử dụng kết hợp thông tin hệ đo truyền thống với thông tin

định vị vệ tinh GPS (Global Positioning System).

Việc xác định và ổn định định hướng tức thời thân của TBB trong hệ tọa

độ liên kết (TĐLK) thông qua việc đo các góc gật, góc hướng, góc liệng cùng

các đạo hàm của chúng là vấn đề cần phải bàn tới, nhất là khi bài toán tối

thiểu hóa khối lượng kết cấu và bảo đảm độ tin cậy của thông tin điều khiển

được đặt ra.

Trong khá nhiều tài liệu liên quan đến việc xác định tọa độ các mục tiêu

mặt đất bằng các TBTS trên không, khái niệm định hướng không gian của vật

mang (TBB) là quan trọng và nhất thiết phải được đề cập [37, 39]. Định

hướng không gian của TBTS liên quan trực tiếp tới vị trí và tọa độ mục tiêu

trong thông tin trinh sát và nó hoàn toàn phụ thuộc vào sự bố trí TBTS trên

khoang và định hướng không gian của TBB.

Với hệ định vị quán tính có đế, việc đo góc định hướng TBB so với

hướng cho trước, người ta sử dụng cơ cấu đế ổn định bằng con quay ba bậc tự

do [4, 10, 37], có đặc điểm là khối lượng lớn (cỡ vài chục kg), giá thành cao,

sai số trôi “0” tích lũy theo thời gian lớn đáng kể. Để hiệu chỉnh trôi “0” của

con quay định vị, người ta sử dụng thông tin của các cảm biến vận tốc góc và

các cảm biến từ trường. Đối với hệ định vị quán tính không đế, việc đo các

góc định hướng của TBB người ta sử dụng con quay 3 bậc tự do kết hợp với

các con quay cảm biến vận tốc góc, các gia tốc kế (accelerometer) được gắn

trên các trục của TBB [4, 37]. Tuy nhiên chúng cũng có giá thành cao, khối

lượng lớn. Cả hai giải pháp trên đều không phù hợp với đối tượng là thiết bị

bay trinh sát không người lái cỡ nhỏ. Có một các khác để xác định tư thế của

vật bay là người ta sử dụng duy nhất một con quay thẳng đứng hoặc một con

quay nằm ngang kết hợp với các con quay cảm biến vận tốc góc. Tuy nhiên

ngay cả trong phương pháp này thì thiết bị vẫn có khối lượng lớn không phù

hợp với TBBTSKNL cỡ nhỏ.

Vấn đề mang tính thời sự, cấp bách là cần nghiên cứu khả năng tạo ra hệ

thống cảm biến - điều khiển định vị TBB có độ chính xác bảo đảm yêu cầu,

giá thành rẻ và quan trọng là khối lượng nhỏ. Với mục đích trên ta cần lưu ý

tới sự tồn tại của từ trường Trái đất, ảnh hưởng của nó tới TBB. Việc đo chính

xác hướng và độ lớn vector từ trường Trái đất bằng những cảm biến nhỏ gọn,

rẻ tiền hiện nay không còn là vấn đề khó khăn trong lựa chọn của chúng ta

[40]. Những vi cảm biến từ trường dạng MEMS (Micro Electro-Mechanical

Sensor) hiện được sử dụng rộng rãi trong lĩnh vực hàng không, hàng hải [13-

17]. Chúng cho phép tạo ra những thiết bị dẫn đường, định hướng và điều

khiển cực kỳ hấp dẫn về kích thước, trọng lượng và giá thành.

Từ những thông tin và phân tích ở trên, NCS lựa chọn đề tài luận án

“Nghiên cứu xác định định hướng không gian cho TBB theo các phép đo

từ trường trái đất” là vấn đề mang tính cấp thiết, vừa có ý nghĩa khoa học,

vừa có ý nghĩa thực tiễn, thiết thực.

II. Mục tiêu, nội dung và phƣơng pháp nghiên cứu của luận án

Mục tiêu chính của luận án là:

- Đưa ra hướng khắc phục những khó khăn trong sử dụng thông tin từ

trường một cách tin cậy và chính xác;

- Minh chứng khả năng ứng dụng các bộ cảm biến từ trường trong hệ

thống điều khiển định hướng không gian cho TBB.

- Chứng minh bằng thực nghiệm khả năng sử dụng thông tin từ trường

Trái đất trong bài toán điều khiển TBBTSKNL.

Nhiệm vụ chính của luận án là:

- Xây dựng hệ thống ổn định và điều khiển định hướng không gian TBB;

- Xây dựng mô hình toán học liên hệ giữa phép đo từ trường với định

hướng của vector vận tốc góc của TBB;

- Xây dựng phương pháp tổng hợp các thuật toán xác định định hướng

và vector vận tốc góc TBB theo các dữ liệu đo từ trường Trái đất;

- Lựa chọn, tổng hợp các thuật toán lọc tối ưu vector vận tốc góc TBB

từ dữ liệu đo từ trường trái đất;

- Xây dựng mô hình khảo sát, đánh giá độ chính xác và độ tin cậy của

các thuật toán đã xây dựng.

- Kiểm chứng giá trị các thuật toán và khả năng thực tế hóa chúng bằng

phương pháp thực nghiệm.

Những giới hạn của luận án là chỉ tập trung sâu vào những vấn đề đo –

xử lý thông tin, thuật toán điều khiển và ổn định định hướng TBBKNL.

Những vấn đề liên quan tới điều khiển quỹ đạo, động lực học và khí động học

TBB được giới thiệu một cách hệ thống nhưng không đi sâu. Trong luận án sử

dụng các tham số khí quyển, điều kiện bay từ các tài liệu tham khảo [2, 12,

31, 37] để mô phỏng, khảo sát và làm thực nghiệm.

Giải quyết được những hạn chế, khó khăn về ứng dụng như đã nêu thực

sự là những nghiên cứu có tính khoa học và ý nghĩa thực tiễn, cho ta giải pháp

tối ưu trong bài toán điều khiển TBBTSKNL.

Bố cục luận án

Trên cơ sở cách đặt vấn đề nghiên cứu đã nêu, nội dung của luận án bao gồm:

Chƣơng 1. Giới thiệu chung về sự cần thiết phải ổn định định hướng

thân TBBTSKNL; về cơ sở toán học mô tả chuyển động của TBB theo 6 bậc

tự do trong không gian; về hệ thống dẫn đường quán tính và về cấu trúc các

kênh điều khiển và ổn định định hướng TBB.

Ở chương 1 sử dụng các tài liệu [2, 4, 12, 37]; các tài liệu [37, 39] cho

nội dung dẫn đường quán tính không đế; các tài liệu [7, 9, 10, 11] cho

nội dung tổng hợp cấu trúc các kênh điều khiển và ổn định định hướng

thiết bị bay.

Chƣơng 2. Giới thiệu về hệ thống đo – xử lý thông tin điều khiển định

hướng; về các thuật toán xác định vận tốc góc và góc định hướng trong hệ

quán tính không đế; về khả năng sử dụng thông tin đo vector từ trường Trái

đất để xác định vận tốc góc và góc định hướng TBB; về những phương pháp

xử lý tối ưu thông tin đo từ các loại cảm biến định hướng.

Các tài liệu [1, 7, 9, 39] được sử dụng cho nội dung liên quan tới hệ

thống đo – xử lý thông tin điều khiển định hướng, các thuật toán xác định vận

tốc góc và góc định hướng trong hệ quán tính không đế; các tài liệu [39-40]

cho nội dung về khả năng sử dụng thông tin đo vector từ trường Trái đất để

xác định vận tốc góc TBB; các tài liệu [1, 7, 37] cho nội dung tổng hợp những

phương pháp xử lý tối ưu thông tin đo từ các loại cảm biến định hướng

Chƣơng 3. Giới thiệu về sự lựa chọn và kết hợp các loại cảm biến công

nghệ mới cho phép tổng hợp một hệ đo – xử lý thông tin định hướng TBB; về

sự lựa chọn phương pháp xử lý tối ưu thông tin đo bằng mô phỏng trên máy

tính; về khả năng thực tế hóa hệ thống.

Chương 3 sử dụng các tài liệu [13-26] cho nội dung lựa chọn và kết hợp

các loại cảm biến công nghệ mới, Chips vi xử lý để tổng hợp một hệ đo – xử

lý thông tin định hướng TBB; các tài liệu [1, 6, 9, 7, 37, 39] cho các nội dung:

lựa chọn và tổng hợp các phương pháp lọc phi tuyến tối ưu thông tin đo VTG;

[3] mô phỏng trên máy tính; khả năng thực tế hóa hệ thống.

Chƣơng 4. Giới thiệu phương án thực nghiệm, chứng minh khả năng

hiện thực hóa của hệ đo –xử lý thông tin vận tóc góc của TBB theo từ trường

trái đất đã mô phỏng ở chương 2 và chương 3; đánh giá những kết quả lý

thuyết và thực nghiệm của luận án.

Chương 4 sử dụng các tài liệu [12-26] cho thực nghiệm.

Phƣơng pháp nghiên cứu

Luận án được hoàn thành dựa trên những phương pháp nghiên cứu sau:

- Phương pháp nghiên cứu và phân tích lý thuyết;

- Phương pháp toán vector, hình học giải tích;

- Phương pháp mô hình hóa toán học bằng máy tính;

- Phương pháp lọc phi tuyến và xử lý tín hiệu tối ưu, thích nghi;

- Phương pháp thực nghiệm đối chứng.

III. Ý nghĩa khoa học, ý nghĩa thực tiễn

1. Về ý nghĩa khoa học:

Luận án góp phần hoàn thiện hơn về mô hình toán học mô tả phương

pháp xác định vector từ trường Trái đất tương đối so với hệ tọa độ quán tính

của TBB dưới dạng một bài toán ngược trong lý thuyết định vị TBB

Những biện luận dựa trên cơ sở toán học và hiện tượng vật lý ở chương

2 và 3 có sự gắn kết khoa học giữa bài toán kinh điển về khả năng không thể

sử dụng nguồn thông tin từ trường Trái đất một cách độc lập làm thông tin

điều khiển TBB, với khả năng vẫn sử dụng nó cũng với mục đích đã nêu,

nhưng trên cơ sở của nguồn thông tin bổ sung và công nghệ cảm biến mới

(MEMS). Những chứng minh lý thuyết, cơ sở toán học bộ đo các thành phần

VTG bằng VTT có đủ độ tin cậy khẳng định tính quan sát được và điều khiển

được của mô hình đã xây dựng. Bởi vì nó đã được kiểm chứng bằng hai mức

thử nghiệm theo phương pháp mô phỏng và thí nghiệm trên thiết bị thực.

Những thuật toán lọc phi tuyến tối ưu bằng các phương pháp lọc Kalman

mở rộng, Kalman thích nghi, với hệ số tĩnh, hệ số động, lọc phi tuyến rời rạc

đã được đề xuất, triển khai nghiên cứu trong chương 3 và 4 của luận án, cho

thấy sự phong phú về số lượng các phương án, giải pháp khoa học có thể áp

dụng, mà còn cho ta sự lựa chọn tối ưu khả năng hiện thực hóa hệ thống đo –

xử lý thông tin định hướng thiết bị bay.

2. Về ý nghĩa thực tiễn:

Ý nghĩa thực tiễn của luận án đã được thể hiện rõ ngay trong phần mở

đầu và phần đầu chương I. Đó là định hướng nghiên cứu, thiết kế và hiện thực

hóa một hệ thống điều khiển định hướng không gian cho những đối tượng cụ

thể là lớp TBBTSKNL. Đối tượng nghiên cứu và đối tượng được áp dụng kết

quả nghiên cứu đều có tính cấp thiết, tính thực tế cao theo tình hình phát triển

TBBTSKNL của thế giới và phục vụ an ninh quốc phòng của nước ta.

Kết quả nghiên cứu ở chương 4 đã dẫn tới những kết luận quan trọng có

tính thực tiễn sâu sắc. Đó là khả năng kỹ thuật, khả năng công nghệ trong

nước có thể tự nghiên cứu, thiết kế chế tạo được hệ thống điều khiển định

hướng không gian cho TBB nói chung và TBBTSKNL nói riêng. Hơn nữa,

theo những tính toán trong luận án, thì những mục đích thực tế ban đầu đặt ra

như giá thành thấp, kích thước, khối lượng nhỏ, độ tin cậy của sản phẩm

cao,… hoàn toàn có thể đạt được.

Toàn bộ nội dung chương 4 còn có một ý nghĩa thực tế khác trong đào

tạo ở các Học viện, Nhà trường. Vì đó là một bài thí nghiệm hoàn chỉnh, bổ

ích và thiết thực trong vấn đề nâng cao khả năng thực hành cho người học

chuyên ngành điều khiển các TBB. Ý nghĩa thực tiễn của các nghiên cứu

không chỉ thể hiện ở khả năng thực tế hóa mô hình hệ thống thành sản phẩm,

mà còn chứng minh được chất lượng và hiệu quả kinh tế của nó thông qua

việc sử dụng các giải pháp công nghệ mới và có giá thành phù hợp mà luận án

đề xuất, cùng kết quả thực nghiệm đạt được để khẳng định.

Chƣơng 1

HỆ DẪN ĐƢỜNG QUÁN TÍNH KHÔNG ĐẾ VÀ BÀI TOÁN ĐỊNH

HƢỚNG THIẾT BỊ BAY TRINH SÁT KHÔNG NGƢỜI LÁI

Nội dung chương này giới thiệu những vấn đề cơ bản lý thuyết điều

khiển quán tính (ĐKQT) với hệ thống dẫn đường không đế có liên quan trực

tiếp với những nội dung cần nghiên cứu của LA như: sự cần thiết đặt bài toán

phải ổn định định hướng TBBTSKNL; cấu trúc của hệ thống điều khiển

(HTĐK) trên khoang TBB; về cơ sở toán học mô tả hệ ổn định định hướng

TBB trong hệ thống dẫn đường quán tính.

Những nội dung trên giúp ta hình dung toàn bộ quá trình điều khiển

TBBKNL trong mối liên hệ với những vấn đề cần triển khai nghiên cứu ở

những chương tiếp theo như: đo – xử lý thông tin vận tốc góc và góc định

hướng; điều khiển và ổn định định hướng TBB.

1.1 Hệ thống dẫn đƣờng quán tính

TBBKNL hiểu một cách thông thường là một loại TBB với sơ đồ khí

động kiểu cánh phẳng (sơ đồ máy bay). Trong cơ học bay [2, 4] người ta đã

mô tả chuyển động của TBB như chuyển động của một vật thể rắn, tức là xem

xét mọi chuyển động tịnh tiến của trọng tâm lẫn chuyển động quay của TBB

quanh trọng tâm một cách độc lập (hình 1.1). Mô hình này rất thích hợp khi

giải hầu hết các bài toán cơ học bay. Sự quan tâm tới những mô hình chuyển

động phức tạp có tính tới tính chất biến dạng TBB, dịch chuyển khối lượng

nhiên liệu,... rất ít khi phải đòi hỏi. Đối với mục đích của luận án này vấn đề

nghiên cứu mô hình chuyển động của TBBKNL như một vật thể rắn đã là đủ

vì nó chuyển động với vận tốc nhỏ (dưới 100km/h) và không đòi hỏi khả năng

cơ động cao.

My1

Để mô tả chuyển động

Mz1

của TBB người ta sử dụng

nhiều hệ tọa độ khác nhau, liên

hệ với Trái đất, với dòng khí

Mx1

chuyển động hoặc với chính

bản thân TBB [2, 27, 33] như

hệ tọa độ địa lý (kinh độ, vĩ độ,

độ cao), hệ tọa độ quán tính

X1 Hình 1.1 Sơ đồ máy bay và những cơ cấu điều khiển 1 – thân; 2 – cánh; 3 – cánh liệng; 4 – cánh ổn định; 5 – cánh lái tầm; 6 – cánh lái hướng; 7 – cánh ổn định hướng.

(XqYqZq), hệ tọa độ vận tốc

(XYZ) và hệ tọa độ liên kết

(X1Y1Z1).

Để mô tả những chuyển động quay của TBB có sơ đồ khí động cánh

phẳng người ta thường sử dụng các góc Ơ-le [2, 33]: góc gật , góc hướng 

và góc liệng .

Các lực và mômen tác động lên TBB trong dòng khí chuyển động

thường phụ thuộc vào các góc tấn công , góc trượt  và đại lượng vận tốc

dòng khí V (hay hệ số Mach - M) [2, 11, 44].

Trong trường hợp chung thì chuyển động của TBBKNL được mô tả

bằng những phương trình vi phân theo định luật 2 Niu-tơn:

và (1.1)

Với: – vector bán kính trọng tâm TBB trong hệ tọa độ được chọn;

m – khối lượng;

J – mômen quán tính;

- vector vận tốc góc quay TBB như một vật thể cứng;

– vector tổng các lực tác động lên TBB;

– vector tổng các mômen tác động lên TBB.

Trong (1.1) phương trình thứ nhất mô tả chuyển động tịnh tiến của TBB,

còn phương trình thứ hai mô tả chuyển động quay của nó xung quanh trọng

tâm. Những chuyển động đó tự chúng không phụ thuộc lẫn nhau, nhưng có

mối liên hệ thông qua dòng khí chuyển động bao xung quanh thân TBB.

Dòng khí và những bộ phận khí động (thân, cánh nâng, cánh lái) của TBB lại

sinh ra các lực và mômen khí động, tác động lên chính nó:

(1.2)

(1.3)

Ở đây:

 và  - góc tấn công và góc trượt tương ứng của TBB trong dòng khí;

V - vận tốc dòng khí tương đối so với TBB;

u - vector điều khiển (vị trí của cánh lái liệng, cánh lái độ cao, cần ga

điều chỉnh vòng quay động cơ để thay đổi tốc độ và nhiều cơ cấu khác).

1.2 Cấu trúc hệ dẫn đƣờng cho máy bay không ngƣời lái

Hầu hết các loại TBBKNL có cự ly hoạt động, thời gian hành trình đáng

kể đều sử dụng phương pháp dẫn đường quán tính (DĐQT). Tức là toàn bộ

thông tin điều khiển hành trình đều được lập trình trước, thu thập và xử lý trên

khoang TBB, không sử dụng nguồn thông tin từ bên ngoài.

1.2.1 Sơ đồ cấu trúc của hệ dẫn đường quán tính

Hệ thống điều khiển TBBKNL theo chức năng có thể phân thành hai hệ

con, gọi là hệ điều khiển quỹ đạo bay và hệ định hướng thân [37, 39].

- Hệ điều khiển quỹ đạo (ĐKQĐ) giải bài toán dẫn TBB theo một quỹ

đạo xác định cho trước, còn gọi là quỹ đạo chương trình.

- Hệ điều khiển định hướng (ĐKĐH) giải bài toán điều khiển định hướng

và ổn định thân TBB theo định hướng cho trước của quỹ đạo chương trình

thông qua các kênh điều khiển chuyển động gật, hướng và liệng.

Hệ ĐKĐH có liên hệ trực tiếp với hệ ĐKQĐ trong quá trình điều khiển

để tạo lực - mômen, quá tải điều khiển, làm dịch chuyển trọng tâm, còn trong

quá trình ổn định định hướng hệ này hoạt động độc lập.

Mối liên hệ giữa TBB, các hệ điều khiển của nó với thế giới bên ngoài

tác động của dòng khí chuyển động

tác động điều khiển của hệ thống

và giữa chúng với nhau được thể hiện trên sơ đồ khối đơn giản hình 1.2.

Thân TBBKNL

Cánh lái và động cơ của TBB

Vector bán kính r=F(x,y,z)

Các góc ĐH: ,  theo dòng khí và vector vận tốc V

Các góc ĐH: , ,  và vector vận tốc góc x, y, z,

Hệ thống ĐK TBBKNL

Bộ đo Tọa độ của TBB

Các bộ đo góc và vận tốc góc định hƣớng TBB

Các bộ đo tín hiệu không gian của TBB

Các góc ĐH và vector vận tốc góc  đo được

Các tín hiệu không gian đo được

Các tọa độ đo được: kinh độ; vĩ độ; độ cao Hệ thống đạo hàng quán tinh

Thuật toán ĐKQĐ bay của TBB

Thuật toán ĐKĐH thân của TBB

Ch.trình bay cho trước

Vector điều khiển u

các góc và vận tốc góc định hướng cho trước (pro, pro, pro )

Hình 1.2 Sơ đồ khối đơn giản hệ thống điều khiển quán tính MBKNL

Tác động lên TBBKNL là dòng khí chuyển động tương đối so với nó,

lực đẩy của động cơ và những góc quay cánh lái được thiết lập bởi vector u,

do hệ thống điều khiển tạo ra.

Những tác động đó làm thay đổi:

a) Trong hệ tọa độ quán tính OXqYqZq.

- Vị trí TBB trong không gian (vector ) cho phép xác định cự ly và độ

cao.

- Vận tốc góc quay vector bán (vector ) trong không gian;

- Các góc định vị thân TBB trong không gian (góc hướng , góc gật ,

góc liệng );

b) Trong hệ tọa độ vận tốc XYZ và hệ tọa độ liên kết X1Y1Z1.

- Vận tốc dòng khí V và các góc tấn công , góc trượt ;

- Góc và vận tốc góc quay thân TBB quanh các trục X1Y1Z1 của hệ

TĐLK ( );

- Gác góc nghiêng quỹ đạo (góc nghiêng vector vận tốc ) trong mặt

phẳng đứng  và trong mặt phẳng ngang .

Như vậy trong hệ dẫn đường quán tính, các nguồn thông tin khác nhau

được lấy từ các hệ tọa độ khác nhau. Để thuận tiện cho quá trình xử lý tin,

người ta biến đổi chúng về cùng một hệ tọa độ nhờ phép quay Ơle và tính

toán chúng thông qua ma trận cosin định hướng. Hệ tọa độ về cơ bản có các

hệ tọa độ chính; hệ tọa độ quán tính, hệ tọa độ định tâm, hệ tọa độ địa

phương, hệ tọa độ vận tốc và hệ tọa độ liên kết.

1.2.2 Thành phần hệ thống DĐQT, bao gồm:

 Hệ ĐKQĐ (bộ đo tọa độ trọng tâm, thuật toán điều khiển quỹ đạo

TBB);

 Hệ ĐKĐH thân TBB (các cảm biến đo góc, vận tốc góc định hướng và

thuật toán ổn định, điều khiển định hướng).

 Hệ thống tạo tín hiệu không gian (các bộ đo vector từ trường Trái đất

góc tấn công , góc trượt , vận tốc V, áp lực tốc độ q, độ cao H).

Hệ ĐKQĐ đo các tọa độ không gian của TBBKNL, so sánh các tọa độ

tức thời này với các tọa độ chương trình bay theo thuật toán điều khiển hình

thành các tham số điều khiển và sau đó là các lệnh điều khiển, cuối cùng là

hình thành ra tác động điều khiển làm thay đổi vị trí trong tâm của TBB trong

không gian.

Hệ thống tín hiệu không gian thực hiện đo vận tốc chuyển động, góc tấn

công và góc trượt của TBB và truyền những thông tin đo được vào hệ ĐKĐH

để hình thành ra các tác động điều khiển.

Hệ ĐKĐH thực hiện đo các góc định hướng thân và vector vận tốc góc

quay thân của TBB. So sánh các đại lượng đo được với những đại lượng cho

trước (do hệ ĐKQĐ tạo ra), ngoài ra sử dụng cả những thông tin do hệ thống

tín hiệu không gian, hệ ĐKĐH tạo ra những tác động điều khiển tới cánh lái,

tới động cơ (thay đổi lực đẩy), nói chung là làm thay đổi vector u (vector điều

khiển).

1.3 Hệ điều khiển định hƣớng thân TBBKNL

1.3.1 Nguyên lý làm việc và cấu trúc

a) Nguyên lý làm việc.

Hệ ĐKĐH [37, 39] thực hiện việc điều khiển vị trí và tốc độ quay thân

TBB quanh trọng tâm (quanh các trục của hệ TĐLK) trong hai chế độ: điều

khiển và ổn định quỹ đạo định hướng. Thay đổi hay ổn định vị trí góc thân

TBB theo phương pháp tạo lực và mômen điều khiển khí động cuối cùng đều

dẫn tới việc tạo ra hay ổn định gia tốc pháp tuyến do hệ thống điều khiển quỹ

đạo tạo ra. Kết quả cuối cùng là làm thay đổi hay ổn định quỹ đạo bay theo

các phép so sánh tọa độ với chương trình bay định trước.

b) Cấu trúc của hệ ĐKĐH

Hệ ĐKĐH thân TBBKNL cấu thành từ ba kênh điều khiển - ổn định:

gật, hướng và liệng, tương ứng với ba chuyển động quay thân TBB quanh các

trục hệ TĐLK. Các chuyển động quay chủ yếu được mô tả bằng các phương

trình cân bằng mômen dưới tác động của các lực và các phương trình liên hệ

động hình học giữa các góc trong hai hệ tọa độ vận tốc và liên kết như đã

trình bày ở mục trên.

Trong hệ thống ĐKQT, sử dụng chung là khối cảm biến, gồm: bộ đo

GTT theo các trục; bộ đo vận tốc góc theo các trục hệ TĐLK (tương đối so

với hệ tọa độ quán tính OXqYqZq); bộ đo các tín hiệu không gian. Riêng cho

mỗi kênh là thuật toán điều khiển và ổn định định hướng. Trong thực tế tồn

tại hai loại hệ thống dẫn đường quán tính thường được sử dụng là hệ có đế và

không đế.

Hệ thống ĐKQT có đế có đặc điểm là hầu hết các loại cảm biến (trừ cảm

biến tín hiệu không gian) đều đặt trên một cơ cấu đế ổn định bằng con quay

lực hoặc con quay chỉ thị 3 bậc tự do. Cơ cấu đế được ổn định theo hệ quy

chiếu ban đầu (hệ tọa độ địa lý) và các sai lệch góc, vận tốc góc, sai lệch vị trí

trọng tâm TBB đều được đo trực tiếp trên cơ cấu đế để hình thành tham số

điều khiển (vector u).

Hệ thống ĐKQT không đế khác hẳn hệ có đế là các loại cảm biến trên

khoang được đặt trực tiếp trên thân TBB, giá trị các tham số đo được bởi các

cảm biến được tính toán, biến đổi nhờ các thuật toán ổn định và dẫn đường

bằng máy tính trên khoang. Vị trí hệ quy chiếu ban đầu (hệ tọa độ địa lý)

được đưa vào hệ thống dưới dạng các tham số ban đầu, điều kiện ban đầu của

các thuật toán.

Một đặc điểm cần lưu ý trong nghiên cứu của chúng ta ở đây là chỉ quan

tâm tới việc điều khiển TBBKNL bằng hệ DĐQT không đế. Thực tế hiện nay

hoàn toàn cho phép ta lựa chọn hệ thống nói trên bởi: khả năng giải quyết các

bài toán đo – xử lý thông tin và điều khiển TBB phức tạp bằng máy tính số;

sử dụng các loại cảm biến vi-cơ (MEMS) giá thành thấp, gọn nhẹ, chất lượng

cao.

Mục đích của việc ĐKĐH là ổn định và điều khiển các góc và tốc độ góc

định hướng thân TBB, mà những đại lượng này do hệ ĐKQĐ bay yêu cầu

dưới dạng lệnh điều khiển, hoặc do yêu cầu về ổn định các trục hệ TĐLK

dưới dạng tín hiệu hồi tiếp thông qua các cảm biến VTG. Trong quá trình làm

việc, HTĐK có thể sử dụng thêm thông tin của hệ thống tín hiệu không gian.

Trong từng phương án thực tế hóa các hệ thống điều khiển, với mục đích

tối thiểu hóa trang thiết bị trên khoang, giảm khối lượng kết cấu, nâng cao độ

tin cậy, người ta sẽ cắt bớt số lượng những tham số cần xử lý. Như vậy, có thể

hoàn toàn không cần sử dụng những tín hiệu không gian, hoặc chỉ sử dụng

một phần nhỏ (ví dụ như chỉ cần đo vận tốc chuyển động V mà không cần

thông tin về góc tấn công  và góc trượt ). Có thể loại bỏ việc đo tất cả hay

chỉ một thành phần nào đó của vector vận tốc góc hoặc góc định hướng.

Cấu trúc của một hệ ĐKĐH trong hệ ĐKQT không đế mô tả trên hình 1.3.

Khối xử lý tín hiệu Lọc t/h VTG

  

- Bộ lọc x1 - Bộ lọc y1 - Bộ lọc z1

Khối tạo lệnh ĐK Thuật toán tạo lệnh - đ/kh độ cao  - đ/kh hướng  - đ/kh liệng 

Khối cảm biến Đo VTG - Cảm biến x1 - Cảm biến y1 - Cảm biến z1 Đo GTT - Cảm biến Ax - Cảm biến Ay - Cảm biến Az

GPS

prog prog prog

Khối đo tọa độ góc - Thuật toán đo x1, y1, z1 - Thuật toán biến đổi tọa độ , , 

Khối tạo th/số ĐK - Thuật toán so sánh , ,  - Thuật toán xác định ’, ’, ’

- Kinh độ (t) - Vĩ độ (t) - Độ cao H(t) Khí áp kế - Độ cao H(q) - Vận tốc bay V(t)

Hình 1.3 Cấu trúc hệ ĐKĐH cho TBBKNL

Hệ bao gồm: Khối cảm biến; Khối xử lý tín hiệu cảm biến; Khối đo các

tọa độ góc và vận tốc góc tức thời; Khối tạo tham số điều khiển và ổn định

định hướng; Khối tạo lệnh và tín hiệu điều khiển; Ba kênh điều khiển gật,

hướng và liệng.

c) Chức năng chính các thành phần

Khối cảm biến (chung cho cả hai hệ ĐKQĐ và ĐKĐH) gồm các loại

cảm biến: bộ đo GTT ba trục (3-axis accelerometer); bộ đo VTG ba trục (3-

axis velocity angulator); định vị vệ tinh GPS; bộ đo cao khí áp. Thu thập các

thông tin tức thời về:

- Gia tốc dịch chuyển trọng tâm TBB theo các trục hệ TĐVT (Ax, Ay, Az);

- Tốc độ quay các trục quanh trọng tâm TBB ( , , );

- Kinh độ G, vĩ độ G, độ cao HG và thời gian t bằng GPS;

- Vận tốc V(t), độ cao bay H(t) bằng khí áp kế.

Khối xử lý tín hiệu cảm biến bao gồm các bộ lọc khử, bù trừ ảnh hưởng

của nhiễu tới sai số các phép đo.

Khối đo các tọa độ góc và vận tốc góc tức thời có chức năng sử dụng các

thuật toán đánh giá các tốc độ góc sau xử lý để tính toán ra các góc trên cơ sở

các góc ban đầu.

Khối tạo tham số điều khiển và ổn định hướng có chức năng tính toán

xác định các sai lệch góc giữa góc tức thời và góc cho trước theo chương trình

bay, ngoài ra còn xác định cả tốc độ thay đổi các sai lệch góc là dữ liệu cho

việc hình thành lệnh điều khiển.

Khối tạo lệnh và tín hiệu điều khiển là khối hình thành các lệnh và tín

hiệu điều khiển trên cơ sở các thuật toán điều khiển và ổn định cho trước. Tín

hiệu điều khiển ở đầu ra khối này sẽ được đưa tương ứng tới đầu vào ba kênh

điều khiển gật, hướng và liệng.

1.3.2 Mô tả toán học quá trình xử lý thông tin ĐKĐH

Dưới đây là mô hình toán học cơ bản mô tả các quá trình ổn định và điều

khiển định hướng không gian của TBB nói chung và TBBKNL nói riêng [32,

37].

a) Phương trình động hình học

Hướng của các trục hệ TĐLK

được hình thành từ hướng của hệ

TĐQT bằng cách xoay liên tiếp theo 3



góc: góc gật – ; góc hướng – ψ; góc

liệng – γ, (xem hình 1.4). Việc chuyển

từ hệ TĐQT sang hệ TĐLK được thực

hiện bởi 3 lần quay liên tiếp quy ước

viết như sau:

Z1 Hình 1.4 Tương quan giữa 2 hệ TĐQT và TĐLK

với C là ma trận biến đổi bằng các cos-sin định hướng so với hệ TĐQT.

(1.4)

Các hình chiếu của một vector bất kỳ trong hệ TĐQT liên hệ với các

hình chiếu của nó trong hệ TTDLK bằng biểu thức nhân ma trận sau:

(1.5)

Xác định các góc liên hệ giữa hai hệ tọa độ có trong ma trận cos-sin định

hướng C theo biểu thức (1.4), và các vận tốc góc trong chuyển động tuyệt đối,

tương đối và chuyển vị. Vector vận tốc góc tuyệt đối của TBB có thể biểu

diễn như một vector tổng của 3 vận tốc góc thành phần, xuất hiện khi chuyển

từ hệ TĐQT sang hệ TĐLK bằng 3 phép quay nối tiếp (hình 1.4)

(1.6)

hoặc chiếu lên hệ TĐLK:

(1.7)

Từ biểu thức (1.7) ta nhận được hệ phương trình vi phân đối với các góc

Ơ-le , ψ, γ:

(1.8)

(1.9)

(1.10)

Các phương trình (1.8) và (1.10) có những điểm đặc biệt khi mà góc

hướng . Điểm đặc biệt đó có thể tránh được, nếu như các cos-sin

định hướng đối với góc gật, hướng và liệng tính thông qua các cung phần tư

theo phép biến đổi Quaternion. Trong trường hợp đó ta sử dụng các phương

trình xác định tham số Roth-Hamington (1.11) – (1.15):

(1.11)

Đóng vai trò các điều kiện ban đầu khi tích phân các phương trình (1.11)

là những giá trị sau:

; ; ; (1.12)

Trong đó:

(1.13)

Ma trận C thay cho ma trận cos-sin định hướng (1.4) có dạng mới.

(1.14)

Với các hệ số ma trận được xác định thông qua các tham số Roth-Hamington:

(1.15)

Trong các phương trình chuyển động của TBB những giá trị của các góc

gật, hướng và liệng trong phạm vi không có những điểm đặc biệt được xác

định bởi các công thức sau:

(1.16)

b) Các phương trình điều khiển và ổn định

Khi xác định các góc gật, hướng và liệng theo (1.16), các góc này được

so sánh tương ứng với các góc đặt (prog, prog, prog) của chương trình bay do

hệ ĐKQĐ đưa tới, cũng như xác định đạo hàm của chúng theo thời gian. Các

phương trình điều khiển và ổn định các góc định hướng chính là các phương

trình biểu diễn mối quan hệ giữa các đại lượng trên với nhau.

1.4 Ý nghĩa của việc ổn định định hƣớng không gian cho TBB trinh sát

Ta xét tầm quan trọng của việc ổn định định hướng không gian (ĐHKG)

trong quá trình điều khiển TBBTSKNL và ảnh hưởng của nó tới quá trình thu

thập tin tức tình báo dưới mặt đất bằng phương pháp chụp ảnh từ TBB.

Giả sử TBBTS bay bằng với vận tốc không đổi (Vo=const, Ho=const).

Trong hai trường hợp góc gật của TBB (=o và ’o) ta nhận được hai ảnh

chụp từ thiết bị trinh sát trên TBB hoàn toàn có vị trí (tọa độ) khác nhau theo

trục X (hình 1.5a). Tương tự như vậy, khi góc nghiêng bên (góc liệng =0 và

0) ta cũng nhận được các ảnh có tọa độ khác nhau theo trục Z (hình 1.5b).

Từ độ cao cho trước và giá trị góc sai lệch có thể xác định được sai số vị

trí của ảnh chụp theo các quan hệ hình học sau:

a) theo trục OX: (1.17)

b) theo trục OZ: (1.18)

Trong đó: là độ cao bay tại thời điểm chụp ảnh; ,  tương ứng với góc

mở của camera trinh sát theo hai trục OX và OZ; ,  tương ứng với các

sai lệch góc định hướng của TBB theo hai kênh gật và liệng.

Sai lệch tâm của ảnh dưới mặt đất khi có các sai số góc định hướng được

xác định bởi công thức: (1.19)

Phân tích các biểu thức (1.17) – (1.18) có thể rút ra một số nhận xét sau:

- Do tính chất ngẫu nhiên của các sai số góc định hướng ,  phụ

thuộc vào tính chất ổn định của các kênh điều khiển - ổn định định hướng

thân TBB, giá trị các sai lệch vị trí x, z và R cũng mang tính ngẫu nhiên,

ảnh hưởng rất lớn tới quá trình tổng hợp thông tin trinh sát (quá trình xử lý và

ghép ảnh).

- Giá trị các sai lệch vị trí x, z và R phụ thuộc vào độ cao bay Ho và

các sai lệch góc , .

- Biện pháp làm giảm sai lệch vị trí ảnh là giảm độ cao bay và tăng chất

lượng ổn định các góc định hướng TBB. Tuy nhiên giảm độ cao bay không

phải là biện pháp tốt đối với TBBTSKNL vì nó làm tăng khả năng bị tiêu diệt

bởi phòng không mặt đất và đòi hỏi tăng số lượng ảnh cần chụp trong một

’0 =0

’o =o





z

P’x

P’z

a) sai số theo trục X

b) sai số theo trục Z

x

phạm vi bề mặt xác định.

Hình 1.5 Giải thích ảnh hưởng sai số góc định hướng tới vị trí ảnh

Qua những nhận xét trên ta thấy chỉ có biện pháp nâng cao tính ổn định

của các góc định hướng TBB là hiệu quả nhất. Đó cũng là lý do phải đi sâu

nghiên cứu bài toán định hướng không gian của TBBKNL.

1.5 Đặt vấn đề cần nghiên cứu

Xuất phát từ yêu cầu sử dụng TBBKNL vào mục đích trinh sát mục tiêu

trên mặt đất, qua phân tích ảnh hưởng định hướng thân TBB tới chất lượng

ảnh trinh sát, ta thấy vấn đề nâng cao chất lượng thông tin trinh sát được gắn

liền với chất lượng ổn định định hướng thân TBB.

Từ những thông tin khi phân tích mô hình toán học các chuyển động, cấu

trúc các kênh điều khiển chuyển động và định hướng của TBB dưới đây, ta

thấy chất lượng ổn định định hướng không gian thân TBB phụ thuộc vào

những yếu tố chính sau:

a) chất lượng thông tin đầu vào các kênh điều khiển chuyển động;

b) chất lượng, tính ổn định của các kênh điều khiển chuyển động;

c) tác động của nhiễu và môi trường bay.

Từ đó, nếu như hạn chế vấn đề nghiên cứu ở yếu tố thứ hai, tức là coi

các kênh điều khiển gật, hướng và liệng hoàn toàn tường minh về cấu trúc, về

tham số và có chất lượng làm việc (sai số động học) đáp ứng yêu cầu, thì vấn

đề đặt ra cần nghiên cứu trong luận án như sau.

Để nâng cao chất lượng ổn định các góc định hướng thân TBBTSKNL

trong những điều kiện cần giảm trọng lượng kết cấu trên khoang để tăng khối

lượng nhiên liệu (tăng thời gian bay) và đảm bảo ảnh trinh sát từ trên không

có chất lượng cao, ta cần phải nghiên cứu khả năng sử dụng và tích hợp

những loại cảm biến công nghệ mới có trọng lượng siêu nhỏ nhưng bảo đảm

chất lượng thông tin cao. Hệ thống thông tin dẫn đường TBBTSKNL ngoài

yêu cầu về kích thước trọng lượng nhỏ phải là hệ dẫn đường quán tính không

đế khả thi, có thể tạo thành sản phẩm thực tế.

Như vậy luận án phải giải quyết những bài toán sau:

Bài toán thứ nhất. Biện luận, chứng minh khả năng lựa chọn và sử

dụng các loại cảm biến công nghệ mới, cụ thể hơn là các loại cảm biến dạng

vi-cơ (MEMS), trong đó định hướng tới cảm biến đo vector từ trường Trái đất

vào mục đích xác định vận tốc các góc định hướng thân TBB.

Bài toán thứ hai. Nghiên cứu các biện pháp xử lý thông tin từ cảm biến

đã lựa chọn dựa trên các phương pháp lọc, xử lý tối ưu. Tổng hợp và chứng

minh nhờ mô phỏng trên máy tính các phương án lọc tối ưu, từ đó lựa chọn

được bộ lọc đáp ứng tốt nhất yêu cầu chất lượng thông tin dưới tác động của

nhiễu và môi trường.

Bài toán thứ ba. Chứng minh bằng thực nghiệm đối với phương án lựa

chọn và tích hợp các cảm biến; phương án lọc tối ưu; khả năng hiện thực hóa

hệ thống thông tin dẫn đường bằng thiết bị và thuật toán được xây dựng.

Kết luận chƣơng 1

Với bố cục và nội dung mang tính giới thiệu, đặt vấn đề nghiên cứu với

đối tượng cụ thể là TBBTSKNL chương I đã làm rõ những vấn đề sau:

- Ảnh hưởng của sai số định hướng thân TBB tới chất lượng thông tin

trinh sát, từ đó làm rõ yêu cầu về chất lượng của các hệ thống ổn định định

hướng.

- Vấn đề cần nghiên cứu của luận án dựa trên những kết quả phân tích hệ

thống dẫn đường quán tính không đế mà trong đó quan trọng hơn cả là xác

định được ba bài toán cần giải.

- Cấu trúc, nguyên lý làm việc của hệ thống và các thuật toán dẫn đường

quán tính. Quy trình xử lý các thông tin định hướng TBB.

Đây là những cơ sở lý thuyết, toán học và vật lý rất cần thiết để triển

khai các nội dung nghiên cứu ở những chương tiếp theo.

Chƣơng 2

THÔNG TIN TỪ TRƢỜNG TRÁI ĐẤT VÀ KHẢ NĂNG SỬ DỤNG

TRONG BÀI TOÁN ĐIỀU KHIỂN ĐỊNH HƢỚNG THIẾT BỊ BAY

KHÔNG NGƢỜI LÁI

Qua những nội dung chính ở chương I ta có thể rút ra một số nhận xét

quan trọng sau:

Nhận xét thứ nhất. Hệ thống ĐKĐH trên khoang TBBKNL là một thành

phần quan trọng của hệ thống ĐKQT. Nhiệm vụ chính của hệ ĐKĐH là bảo

đảm định hướng đúng cho TBB trong quá trình bay tương ứng với sự cơ động

của nó khi có tác động điều khiển theo chương trình. Cùng với việc giải quyết

bài toán cơ bản là định vị, hệ ĐKĐH còn đảm bảo cho TBBTS thực hiện các

thuật toán xác định tọa độ mục tiêu dưới mặt đất bằng các thông tin về các

góc định vị của chính bản thân TBB.

Nhận xét thứ hai. Để định hướng trục thẳng đứng trong hệ ĐKQT có đế,

phần tử chính của hệ ĐKĐH là con quay thẳng đứng [39, 41], giá thành, khối

lượng và kích thước hình học của nó chiếm tỷ trọng đáng kể đối với phần còn

lại của hệ thống. Con quay thẳng đứng cung cấp cho hệ thống thông tin về vị

trí đường thẳng đứng vuông góc với mặt phẳng dẫn đường địa phương. Nhờ

có thông tin này mà việc giữ định hướng cho TBB theo góc gật và liệng mới

có khả năng thực hiện được. Đặc biệt quan trọng là việc giữ cho TBBKNL ở

đúng vị trí cần thiết theo độ liệng, bởi vì đối với TBB có sơ đồ khí động kiểu

cánh phẳng, nhìn chung, không tự đảm bảo giữ được góc liệng bằng 0 [42].

Con quay thẳng đứng là phần tử phức tạp và đắt giá nhất trong hệ thống

thiết bị điều khiển trên khoang của TBB. Bảng 2.1 dưới đây tổng hợp một số

dữ liệu thống kê về khối lượng và giá thành một số loại con quay thẳng đứng

khác nhau sử dụng trong hệ thống điều khiển TBBKNL [40].

Bảng 2.1 Đặc trưng kích thước, khối lượng và giá thành của con quay

Tên gọi

Nhà sản xuất

Khối lƣợng (kg)

Đơn giá (USD)

4,5

Không có dữ liệu

Con quay thẳng đứng TBBKNL "Con ong"

Nhà máy TBVT "Kưstưm"

1,3

12.000

Con quay thẳng đứng МГВ-5 của TBB "Moskar"

Liên hiệp "TempAvia"

1,0

6.000

Con quay thẳng đứng МГВ-6 của TBB "Grand"

Liên hiệp "TempAvia"

4,5

Không có dữ liệu

Con quay thẳng đứng МГВ-1У

Nhà máy chế tạo TBĐ "Uran"

Nhận xét thứ ba. Người ta có thể sử dụng những cảm biến từ trường Trái

đất công nghệ mới có giá thành rẻ, khối lượng và kích thước rất nhỏ để làm

thiết bị đo bổ trợ trong hệ ĐKĐH [22, 24].

Nhận xét thứ tư. Hoàn toàn có khả năng xây dựng một hệ ĐKĐH không

dùng con quay thẳng đứng cơ – điện, mà thay vào đó là các cảm biến VTG

công nghệ mới có trọng lượng nhỏ, kích thước cực nhỏ và giá thành thấp [27].

Từ những nguồn thông tin nước ngoài ta có thể lập ra bảng 2.2 so sánh hệ dẫn đường quán tính khi sử dụng cảm biến dạng con quay điện cơ truyền thống với cảm biến dùng con quay vi cơ công nghệ mới [39, 40]:

Bảng 2.2 Các sai số và hệ số có ảnh hưởng tới kết quả đo VTG

Khối lƣợng

Giá thành

Hệ dẫn đƣờng

TT

Dạng cảm biến

quán tính

(kg)

(USD)

1 Có đế

Con quay điện-cơ

2,5  35

5.000  100.000

2 Không đế

Con quay vi-cơ

0.25  2.5

250  2.000

Dựa vào những nhận xét trên, trong chương này luận án tập trung đi sâu

phân tích, chứng minh cho khả năng sử dụng từ trường Trái đất vào mục đích

điều khiển và ổn định định hướng cho TBBKNL, tức là khả năng xác định các

vận tốc quay của TBB quanh các trục hệ TĐLK thông qua việc đo vector từ

trường Trái đất

Các kết quả nghiên cứu cho phép ta xây dựng được những hệ ĐKĐH

cho TBB có đầy đủ chức năng, có chất lượng cao mà giá thành, khối lượng và

kích thước phù hợp, cho phép tăng thêm tải trọng của thiết bị trinh sát hay

nhiên liệu, tức là làm tăng hiệu quả hoạt động của TBBKNL.

2.1 Những khái niệm cơ bản về từ trƣờng Trái đất và cảm biến

2.1.1 Mô hình chung của từ trường Trái đất

Hiện vẫn tồn tại khá nhiều các giả thiết giải thích sự xuất hiện của từ trường

Trái đất (TTTĐ). Có một giả thiết hợp lý hơn cả liên hệ sự xuất hiện của TTTĐ

với các dòng chảy kim loại lỏng trong nhân Trái đất. Theo tính toán, người ta

cực Bắc địa lý Trái đất

cực từ Bắc

cho rằng, vùng chịu tác động của cơ

11.50

chế “Máy phát từ trường” nằm trong

phạm vi khoảng cách 0,25  0,3 bán

kính trái đất so với tâm trái đất [40].

Lõi từ

Theo quan điểm đó người ta coi từ

trường Trái đất như thể tạo bởi một

cực từ Nam

thanh nam châm thẳng đặt giữa tâm

cực Nam địa lý Trái đất

Trái đất [40], xem hình 2.1.

Từ trường Trái đất đã được sử Hình 2.1 Từ trường Trái đất

dụng vào mục đích định hướng, dẫn đường từ thời Trung Hoa cổ đại, đó chính là

chiếc La bàn đầu tiên do người Trung Quốc phát minh. Từ trường đã và sẽ tiếp

tục được sử dụng vào việc định hướng nhờ các cực từ của Trái đất, nó có thể sử

dụng để xác định vị trí của đối tượng [14, 19].

Đã từ lâu kim nam châm trên một trục quay hay trong chất lỏng luôn chỉ

vào một hướng hoàn toàn xác định. Đó chính là hướng của vector cường độ từ

trường của Trái đất. Nếu như ta dẫn mặt phẳng thẳng đứng đi qua trục dọc

của kim nam châm, thì vết của mặt phẳng thẳng đứng với mặt phẳng ngang

địa phương được gọi là kinh tuyến từ. Từ trường Trái đất tại mỗi điểm trong

không gian gần mặt đất được đặc trưng bởi 3 đại lượng: cường độ từ trường,

độ lệch và độ dốc vector cường độ từ trường [40].

Với mục đích định hướng cho TBB, ta quan tâm nhất tới các giá trị góc

của vector cường độ từ trường, đó là độ lệch và độ dốc của nó tại mọi điểm

trên quỹ đạo chuyển động. Vector cường độ từ trường ta sẽ gọi đơn giản là

vector từ trường (VTT).

Độ dốc đường sức từ trường được xác định bởi góc nghiêng giữa VTT

và mặt phẳng ngang địa phương (mặt phẳng đạo hàng). Độ lệch từ trường

được xác định bởi góc lệch giữa phương Bắc cực từ và kinh tuyến từ, tức là

phương vị của VTT so với phương Bắc địa lý [20]. VTT có thể biểu diễn dưới

dạng tọa độ đề-các thông thường [40]. Hình chiếu của nó lên mặt phẳng

ngang địa phương (thông thường ta gọi là thành phần ngang của VTT) chỉ góc

lệch của VTT so với phương Bắc địa lý. Hình chiếu đứng của VTT người ta

gọi là thành phần đứng của từ trường, thông thường thành phần này người ta

quan niệm như là nhiễu tạp trong phép đo từ trường và không được sử dụng.

Trong thực tế từ trường Trái đất có thể coi là bất biến theo thời gian.

Chính vì vậy người ta đã lập ra bản đồ từ trường Trái đất cho các khu vực

giống như bản đồ địa lý phục vụ cho công tác dẫn đường và định hướng. Ví

dụ cho bản đồ từ trường thể hiện trên hình 2.2.

Cường độ từ trường Trái đất có giá trị khoảng 0,5 - 0,6 gauss và

có một thành phần song song với bề mặt Trái đất và luôn luôn chỉ về một

hướng cực từ Bắc. Đây chính là cơ sở cho tất cả la bàn từ sử dụng để dẫn

đường và định hướng.

Hình 2.2 Bản đồ từ trường Trái đất

Giá trị của từ trường theo các trục Hx và Hz sẽ có giá trị khác nhau nếu

[µG] 400

300

200

100

135

180

225

270

315

360

-100

-200

-300

-400

đo bằng la bàn từ trong dải từ 0 đến 360 độ, xem hình 2.3.

Hình 2.3 Thay đổi từ trường trong mặt phẳng ngang XOZ

Như vậy nếu bằng cách nào đó ta đo được giá trị của từ trường theo các

trục thì ta có thể hoàn toàn xác định được hướng của TBB và căn cứ vào tín

hiệu đo được ta có thể điều khiển định hướng cho TBB. Việc đo các thông tin

về từ trường Trái đất bằng các loại cảm biến từ trường có độ nhạy cao, độ

chính xác cao chỉ mới xuất hiện trong thời gian gần đây trên cơ sở công nghệ

tiến tiến cho phép ta thực tế hóa mong muốn trên.

2.1.2 Một số loại cảm biến từ trường công nghệ mới

Cảm biến từ trường đơn giản nhất để xác định hướng của VTT chính là

kim nam trong la bàn từ mà ta đã biết. Để có thể tự động lấy ra những thông

tin về sự thay đổi hướng chỉ của kim la bàn, người ta thay kim nam châm

bằng cuộn từ (nam châm điện), thông tin lấy từ cuộn nam châm điện được lấy

ra theo nguyên lý cảm ứng từ. Dưới đây ta điểm qua một số dụng cụ đo từ

trường hiện đại mà thường gọi là đầu dò hay bộ đo từ trường.

a) Đầu dò từ trường

Để sử dụng các dữ liệu về hướng của VTT trong các hệ thống tự động

điều khiển cách tốt nhất là các dữ liệu này cần nhận được dưới dạng tín hiệu

điện. Với mục đích đó, từ những năm 40 thế kỷ XX người ta đã sử dụng rộng

rãi đầu dò từ trường, ví dụ như đầu dò từ trường bão hòa [15].

Nguyên lý hoạt động của đầu dò từ trường cũng giống như bộ khuếch

đại từ. Trên một lõi từ hở bao gồm 2 thanh nam châm vĩnh cửu, người ta quấn

2 cuộn cảm ứng. Một trong hai cuộn là cuộn kích thích, cuộn còn lại là cuộn

đo. Đi qua cuộn kích thích người ta đưa dòng xung có chu kỳ lặp lại. Khi

không có từ trường bên ngoài (không có xung qua cuộn kích thích) trong cuộn

đo sẽ không có suất điện động cảm ứng (ЭДС). Từ trường bên ngoài sẽ phá

vỡ sự đối xứng của các cuộn, kết quả ở đầu ra cuộn đo sẽ xuất hiện các xung

cực tính xen kẽ (xung đổi dấu tuần tự), biên độ của chúng mang thông tin về

cường độ từ trường bên ngoài.

Độ nhạy cao, kích thước hình học nhỏ (vài milimet), không đòi hỏi phải

có phần tử chuyển động là những đặc trưng cơ bản minh chứng cho việc sử

dụng rộng rãi các loại đầu dò từ trường trong các hệ thống định hướng dẫn

đường.

Một hệ thống có 3 đầu dò từ trường như trên, bố trí vuông góc nhau tạo

nên một hệ tọa độ đề-các thuận cho phép ta xác định một cách đầy đủ từng

thành phần của VTT, tức là tạo thành bộ vector đo VTT. Để có thể ứng dụng

trong tính toán, các kết quả đo, về nguyên tắc, cần phải chuẩn hóa, tức là

vector đo được cần phải quy về vector đơn vị.

b) Cảm biến điện từ-trở - AMR (Anisotropic Magneto-Resistive)

Từ trường vô hướng có trong

một số vật liệu sắt từ và có thể được

tạo thành một dải mỏng để trở thành

điện trở mà sau này ta gọi là từ - trở*(AMR). Một số hãng trên thế

giới bằng công nghệ tiên tiến đã

nghiên cứu và sản xuất thành công Hình 2.4 Phần tử từ-trở cơ bản.

các cảm biến từ-trở bằng các vật liệu

Permalloy (NiFe) để tạo thành một từ-trở hình 2.4, [19].

Mỗi phần tử từ-trở được chế tạo bằng vật liệu Permalloy trên một tấm

mỏng hai đầu của chúng được kết nối với bên ngoài bằng vật liệu mạ kim loại.

Đặc điểm của vật liệu này là khi ta cho dòng điện chạy qua tấm fim mỏng đó

và đặt chúng trong một môi trường có từ trường thì điện trở trong của chúng bị

thay đổi tỉ lệ bình phương với cos. Ở đây góc  là góc hợp bởi giữa chiều của

dòng điện cháy qua (I) với hướng của

từ trường tác dụng (M).

Quan hệ giữa giá trị điện trở

trong của từ-trở với hướng vector từ

trường được thể hiện trên (hình 2.5).

Để tạo ra cảm biến từ các phần

tử AMR, người ta sử dụng 4 phần tử

AMR được bố trí dưới dạng hình

Hình 2.5 Quan hệ giữa giá trị điện trở so với hướng từ trường. kim cương với các đầu kết nối với

nhau bằng mạ kim để tạo thành cầu Wheatstone). Các đầu nối trên cùng và

dưới cùng của bốn phần tử giống nhau được cấp điện áp một chiều (DC) kích

thích trực tiếp dưới dạng nguồn nuôi (Vs), hai đầu nối còn lại dùng để đo. Khi

không có từ trường bên ngoài tác động (0 gauss), các điện áp trên các phần tử

này có cùng một giá trị, ngoại trừ một điện áp nhỏ do dung sai sản xuất các

phần tử AMR. Với các phần tử AMR kết nối theo cách này để tạo thành cầu

Wheatstone sẽ tạo ra một điện áp vi sai (ΔV) tỉ lệ với MR và góc ϴ tạo bởi

giữa dòng điện chạy trong phần tử từ hóa với hướng của vector từ trường (M).

Hình 2.6 mô tả cầu cảm biến Wheatstone.

Trên cơ sở các nguyên lý cảm

biến trên, người ta chế tạo ra được

các IC cảm biến từ trường theo một,

hai hoặc ba trục tự do. Các cảm

biến này có thể được sử dụng vào

mục đích chỉ thị hướng như các la

bàn hoặc kết hợp với các con quay

2 bậc tự do để đo vận tốc góc. Hình 2.6 Cầu từ trở Wheatstone

Để đảm bảo cho các cảm biến

này có độ nhạy cao nhất trong quá

trình đo yêu cầu hướng của từ tính

do các vật liệu từ vô hướng tạo ra

phải được sắp xếp theo một hướng

xác định giống như băng từ catsset

trước khi ghi. Thông thường hướng

từ tính ban đầu của các cảm biến từ-

trở này được thiết lập tại nhà máy

Hình 2.7 Tính năng set/reset của Sensor sản xuất. Tuy nhiên trong quá trình đo đạc các cảm biến này chịu tác động

của từ trường mạnh bên ngoài vượt quá 10-20 gauss "phá vỡ" giới hạn đo làm

giảm độ nhạy của cảm biến. Để đưa miền từ tính về hướng thiết lập ban đầu,

hãng HoneyWell đã phát minh ra phương pháp đặt vòng dây khử từ bên trong

IC và sử dụng các xung set/reset để khử từ dư và đưa các từ trường vô hướng

của các phần tử cảm biến về một hướng xác định đảm bảo cho độ nhạy của

cảm biến là cao nhất, điều đó được thể hiện ở hình 2.7.

c) Cảm biến từ trường 3 trục công nghệ cao

Hình 2.8 mô tả hình dạng một loại cảm biến từ trường công nghệ cao ký

hiệu HMC2003 có nhiều ứng dụng trong lĩnh vực hàng không [18].

 Thông số kỹ thuật

+ Hãng sản xuất Honeywell – USA;

+ 20 chân, dạng DIP rộng (1x0,75inh);

+ Đo chính xác theo 3 trục (3-axis);

+ Tín hiệu đầu ra chuẩn Analog;

+ Dải đo từ 40 micro-gauss đến ± 2 gauss;

+ Điện áp đầu ra tương ứng 1 Volt/gauss;

(2.5v tương ứng với 0 gauss)

+ Trên board có điện áp chuẩn (điện áp Hình 2.8 Hình dạng bên ngoài của HMC2003 tham chiếu) 2,5V;

+ Nguồn cung cấp đơn cực dải 6  15VDC;

+ Vật liệu có từ tính rất nhỏ;

+ Nhiệt độ hoạt động trong dải từ -40° đến 85°C

 Đặc tính kỹ thuật và sử dụng

Cảm biến từ trường Honeywell HMC2003 (hình 2.8) là loại cảm biến có

độ nhạy cao theo 3 trục, được tích hợp từ bộ cảm biến lai. Điểm mạnh của nó

là để đo từ trường có giá trị nhỏ. Cảm biến từ-trở (HMC1001 và HMC1002)

là loại nhạy nhất của Honeywell được sử dụng để thiết kế HMC2003 đảm bảo

độ tin cậy, độ chính xác của từ kế. Trong IC có nguồn tham chiếu, cho phép

chọn hệ số khuếch đại và vùng điện trở bù,làm giảm ảnh hướng của tác động

nhiễu loạn không mong muốn. Đầu ra có sử dụng các bộ lọc thông thấp 1kHz

cùng với mạch khuếch đại đảm báo các phép đo chính xác khi có nhiễu.

Trong cảm biến HMC2003 sử dụng ba bộ cảm biến permalloy từ-trở

(AMR) để đo cường độ và hướng của từ trường theo 3 trục. Cảm biến dạng

IC này lý tưởng cho các ứng dụng cần phải đo từ trường theo hai hoặc ba trục.

Cảm biến từ trường HMC2003 có thể bị ảnh hưởng bởi các nguồn từ

trường mạnh, tạm thời làm tín hiệu đầu ra bị suy giảm. Để loại bỏ hiệu ứng

này, và đảm bảo tín hiệu đầu ra nhận giá trị lớn nhất, trong chíp có sử dụng

chế độ set/reset (các chân SR+ và SR-) loại bỏ tác dụng của từ dư.

2.2 Bản chất và đặc tính của sai số khi đo từ trƣờng trên thiết bị bay

Sai số đo VTT có hai loại: sai số cố định (chính xác hơn là sai số tương

quan mạnh) và sai số tạp (tương quan yếu) [40].

a) Bản chất của hai loại sai số:

Những sai số cố định (tương quan mạnh) được đặc trưng bởi thành phần

cố định của từ trường riêng của TBB, mà từ trường này do các dòng điện

trong các mạch thiết bị điện tử trên khoang TBB sinh ra, ảnh hưởng tới phép

đo VTT trên TBB.

Sai số tạp (tương quan yếu) được đặc trưng trước hết bởi tạp âm của bản

thân bộ đo từ trường, sau đó là bởi thành phần từ trường của các thiết bị và

mạch điện tử số trên khoang TBB, khi chúng hoạt động.

b) Đặc tính của hai loại sai số:

Sai số cố định có tính quy luật, phụ thuộc vào cường độ, vị trí và thời

điểm làm việc của nguồn từ trường trên khoang TBB. Để loại bỏ sai số cố

định ta cần thường xuyên chuẩn lại bộ đo từ trường trên TBB. Loại bỏ sai

lệch chỉ số đo nên tiến hành với tất cả các chế độ làm việc của TBB (Ví dụ,

khi có và không có tải trọng, khi mở và đóng động cơ v.v…). Kết quả loại bỏ

sai lệch đo cần phải được lưu trữ trong bộ nhớ của máy tính điện tử trên

khoang (MTTK) và được sử dụng trong các chương trình xử lý dữ liệu bộ đo

từ trường trên khoang.

Các sai số do tạp có đặc tính ngẫu nhiên, không thể tính trước được. Để

giảm ảnh hưởng của sai số này, người ta sử dụng các phương pháp tích lũy thông

tin và lọc sai số. Một trong những phương pháp có hiệu quả nhất để loại bỏ sai

số này là tổng hợp các bộ lọc trên cơ sở các thuật toán lọc phi tuyến tối ưu [44].

2.3 Những khó khăn khi sử dụng từ trƣờng Trái đất để định hƣớng TBB

2.3.1 Sự thay đổi của từ trường

Từ trường Trái đất thay đổi theo cả thời gian lẫn không gian [19, 39].

Những thay đổi đó mang cả tính quy luật và tính ngẫu nhiên. Những thay đổi

ngẫu nhiên sẽ nảy sinh giảm độ chính xác của kết quả đo. Trong một số trường

hợp do sự thay đổi từ trường theo thời gian, có lúc ta không thể áp dụng

phương pháp định vị đối tượng theo cực từ theo bản đồ từ trường Trái đất đã

được xây dựng.

Những thay đổi không gian không thường xuyên của từ trường Trái đất

được gọi là thay đổi dị thường, chúng thường có nguyên nhân gây bởi lớp

trầm tích chứa quặng từ ở gần bề mặt Trái đất.

Những thay đổi của từ trường theo thời gian được chia thành 2 dạng

thường xuyên và không thường xuyên. Người ta gọi những thay đổi thường

xuyên là những biến động hoặc di chuyển, chúng được phân thành biến động

thế kỷ, biến động theo năm và biến động theo ngày. Biến động thế kỷ có chu

kỳ khoảng 1000 năm. Sự thay đổi từ trường Trái đất trong vòng một năm do

hậu quả của biến động thế kỷ sẽ được người ta ghi lại trên bản đồ từ trường và

được tính tới trong các tính toán như một lượng hiệu chỉnh bổ sung. Những

biến động theo năm có chu kỳ một năm và không hề có ảnh hưởng gì tới việc

dẫn đường hay định vị, cũng không có ảnh hưởng gì tới những biến động theo

ngày (trừ những vùng địa lý ở tại hay ở sát các cực từ) [24].

Những thay đổi không thường xuyên, không đoán trước được của từ

trường Trái đất được gọi là "bão từ". Đoán trước sự định hướng của VTT

trong thời gian có "bão từ" là không thể. Thời gian đặc trưng sự thay đổi rõ

nét của từ trường Trái đất khi có "bão từ" là khoảng 1 giờ [14].

2.3.2 Ảnh hưởng bởi từ trường do TBB tạo ra

Một ảnh hưởng có hại tới kết quả đo từ trường Trái đất đối với các bộ

cảm biến chính là từ trường của chính bản thân TBB sinh ra. Từ trường này

tạo bởi các phần tử mang từ tính hoặc có khả năng nhiễm từ do dòng điện

trong các mạch điện trên khoang TBB. Sai số của các cảm biến từ do từ

trường TBB gây ra được gọi là độ lệch từ.

Trong thực tế đã xác định được rằng, khi bay bằng, độ lệch từ tổng hợp

được cấu thành từ các độ lệch từ không đổi, độ lệch từ bán tròn và độ lệch từ

phần tư cung tròn [40]:

(2.1)

Ở đây:  - độ lệch từ tổng hợp; A, B, C, D và E – là các hệ số thực nghiệm,

tương ứng với độ lệch từ không đổi, độ lệch từ bán tròn và độ lệch từ phần tư

cung tròn;  - góc hướng từ.

Độ lệch từ thực tế của TBB được đo trong quá trình hiệu chỉnh độ lệch

riêng, độ lệch từ sẽ được tính đến để bù khử các kết quả đo từ trường trong

quá trình bay. Đó là một thực tế thông thường của các TBB [40].

Cùng với độ lệch từ cơ bản đã được mô tả, tồn tại khi TBB bay bằng,

còn tồn tại độ lệch từ liệng, xuất hiện khi thân TBB có góc nghiêng bên hay

góc gật so với mặt phẳng ngang của đế ổn định có gắn cảm biến từ. Nguyên

nhân xuất hiện độ lệch từ liệng là do sự thay đổi vị trí tương hỗ giữa cảm biến

từ và chiều đường sức các mạch từ trên TBB khi nghiêng thân. Độ lệch từ

trên những loại TBB hiện đại không thể loại bỏ được, cách loại bỏ tạm thời

chỉ có thể là không sử dụng dữ liệu đo của các cảm biến từ khi TBB cơ động

lấy độ cao hay bay vòng tròn trong thời gian dài [40]. Độ lệch từ liệng làm

giảm đáng kể độ chính xác xác định tọa độ mục tiêu mặt đất, thực tế thử

nghiệm đã chứng minh.

2.3.3 Khó khăn chính của vấn đề định vị thiết bị bay theo từ trường

Khó khăn mang tính nguyên tắc khi định vị theo từ trường Trái đất trong

không gian ba chiều là sự không đồng nhất khi xác định hướng tới cực từ Bắc,

nếu như không biết trước đường thẳng đứng địa phương (hay đường chân trời).

Trong những la bàn từ hiện nay khó khăn đó thể hiện ở sai số quay [41].

Sai số quay rất giống độ lệch từ liệng, nhưng có bản chất hoàn toàn khác.

Sai số quay xuất hiện khi nghiêng bản thân la bàn tương đối so với mặt phẳng

ngang địa phương. Tình huống này thường xảy ra khi la bàn không đặt trên đế

ổn định mà gắn trực tiếp với thân TBB.

Nguyên nhân của sai số quay là do cảm biến từ không chỉ đo thành phần

ngang mà còn đo cả thành phần đứng của VTT. Hơn thế, nhiều khi thành

phần thẳng đứng lại lớn hơn nhiều lần thành phần ngang, vì vậy mà chỉ số đo

của la bàn có thể không phản ánh được thực tế cần phải đo [41].

Khó khăn lớn nhất khi sử dụng các loại vi cảm biến từ trường là tác động thăng giáng của từ trường Trái đất và ảnh hưởng trực tiếp của từ trường tĩnh điện của vật mang (TBB) tới độ chính xác phép đo và dữ liệu đo. Tuy nhiên những khó khăn đó bằng nhiều cách khác nhau ta đều có thể khắc phục được. Khả năng không thể xác định định hướng TBB theo vector từ trường cũng là một khó khăn mang tính nguyên tắc, không khắc phục được nếu chỉ sử dụng các cảm biến từ trường như nguồn thông tin chính để ổn định và điều khiển định hướng không gian cho TBB. Khẳng định này sẽ được chứng minh bằng toán học ở mục tiếp theo. Trong trường hợp có bão từ thì cũng không sử dụng được.Vì vậy hệ thống định hướng sử dụng từ trường chỉ có thể là một hệ bổ

trợ xác định vận tốc góc TBB, nhưng nó cho phép giảm tối đa các bộ cảm biến điện - cơ truyền thống là các con quay nặng nề và đắt tiền.

2.4 Khả năng sử dụng thông tin từ trƣờng Trái đất trong điều khiển định

hƣớng cho thiết bị bay

2.4.1 Tính chất đa trị của định thức Jacobi về khả năng sử dụng đơn thuần

thông tin từ trường Trái đất.

Vector ba chiều của phép đo lý tưởng từ trường bằng bộ đo vector, trùng

tương ứng với các trục của hệ TĐLK của TBB có thể biểu diễn dưới dạng [40];

(2.2)

Ở đây: H1 – vector đo được của từ trường Trái đất H trong hệ TĐLK;

A – ma trận chuyển [40];

, ,  - các góc định hướng của hệ TĐLK và bộ đo vector so

với hệ tọa độ Trái đất (các góc Ơ-le tương ứng gật, hướng và liệng);

H – vector từ trường đã biết trong hệ tọa độ địa tâm.

Phương trình (2.2) là đa trị đối với các góc định vị. Ta hãy xét ma trận

chuyển A:

cos.cos sin sin.cos

cos.cos (2.3) sin.sin- cos.sin.cos cos.sin- sin.sin.cos A(,,)=

- cos.sin sin.cos+ cos.sin.sin cos.cos- sin.sin.sin

Tính thành phần Jacobi của vector H1=A(,,).H

(2.4)

Để đơn giản hóa các tính toán mà không làm mất đi tính chất chung, có

thể giả sử thành phần . Điều đó có nghĩa là trục X của hệ tọa độ Trái

đất ban đầu cũng nằm trong mặt phẳng thẳng đứng chứa vector từ trường H.

Khi đó, vector từ trường H1 mà TBB đo được có dạng sau:

(2.5)

Ma trận Jacobi của vector H1

0 -cos.sin.Hx -cos.sin.Hx + +cos.Hy

-cos.cos.cos.Hx- -sin.cos.Hy (cos.sin + +sin.sin.cos).Hx =

cos.cos.sin.Hx- -sin.sin.Hy (cos.cos - -sin.sin.sin).Hx (sin.cos + +cos.sin.sin).Hx - -cos.sin.Hy (-sin.sin + +cos.sin.cos).Hx- -cos.cos.Hy

Để tính Jacobi (định thức ), ta biến đổi sang

ma trận tương đương (giá trị định thức không bị thay đổi). Ta nhân hàng thứ 2

của định thức với sin, hàng thứ ba với cos và cộng chúng với nhau. Thay

hàng tổng vào hàng thứ hai của định thức. Sau đó làm ngược lại, hàng thứ hai

của định thức ta nhân với cos, hàng thứ ba với sin và thực hiện trừ đi cho

nhau. Kết quả ta đặt vào hàng thứ ba của định thức:

Bổ sung thêm vào hàng thứ ba (sau khi đã nhân với cos) hàng đầu tiên

đã được nhân với sin

Khai triển định thức theo hàng đầu tiên, ta có:

Định thức bằng 0 của Jacobi nói lên rằng,

không tồn tại hàm ngược (2.2). Tức là, khi tìm hiểu sự thay đổi của VTT H1,

ta không thể xác định vetor các góc

định vị bộ đo một cách

đơn trị.

Trục mà khi quay quanh nó, bộ đo vector không cảm biến được

Kết quả nhận được có giá trị rất

lớn về mặt phương pháp. Nó cho

phép ta không lãng phí thời gian đi H tìm thuật toán đo định vị thân TBB

khi chỉ dựa trên các phép đo từ

trường, mà đi thẳng tới việc tổng hợp Hình 2.9 Giải thích không có khả năng định vị chỉ bằng các phép đo từ trường

thuật toán sử dụng thông tin bổ sung của những cảm biến khác.

Kết quả nhận được có cách mô tả hình học rất đơn giản và được thể hiện

trên hình 2.9. Sự quay của bộ đo VTT quanh trục, mà trục này trùng với VTT,

sẽ không làm thay đổi độ lớn các hình chiếu của VTT trên các phần tử của bộ

đo. Chính vì vậy ta sẽ có vô số cách định vị bộ đo, khi các hình chiếu của

VTT lên các phần tử của bộ đo không thay đổi.

2.4.2 Mô hình đo VTT Trái đất kết hợp với nguồn thông tin độc lập khác

để ĐKĐH cho TBB

1. Đặt vấn đề.

Nếu như ta coi vector từ trường



(VTT) Trái đất trong một không gian

hữu hạn nào đó là xác định và bất biến, thì

hoàn toàn có thể lấy nó làm gốc để xét sự

quay của TBB. Sự quay của TBB tương

đối so với VTT, để thuận tiện trong việc

phân tích và xây dựng mô hình toán học,

Hình 2.10 Sự quay của VTT trong hệ TĐLK cũng có thể coi là VTT quay trong hệ tọa

độ liên kết (TĐLK) của TBB với vector VTG là (hình 2.10). Dấu “-” ở

đây đặc trưng cho sự ngược pha giữa hai hệ quy chiếu đã nêu. Dựa trên giả

thiết đó, ta cần phải xác định: mô hình toán học; những đặc điểm và sai số các

phép đo VTG của VTT và TBB. Để chứng minh tính đúng đắn của mô hình

đã xây dựng, ta tiến hành khảo sát nó nhờ mô phỏng trên máy tính.

2. Mô hình toán học phép đo VTT trong hệ TĐLK

a. Phương pháp xác định vận tốc góc của vector từ trường

Vector cần đo đặc trưng cho sự quay của VTT được tách thành

hai vector thành phần: vector tiếp tuyến hướng dọc theo ; vector

pháp tuyến vuông góc với . Vector tiếp tuyến không làm thay đổi

VTT cần đo trong hệ TĐLK.

Theo định nghĩa về VTG [35,40], khi coi vector H1 là vector bán kính, ta

có thể viết:

(2.6)

trong đó vế phải là phép tính nhân vector. Phép nhân vector dưới dạng tọa

độ của hệ liên kết trên TBB có thể biểu diễn bằng một định thức:

(2.7)

Trong đó: i, j, k là các vector đơn vị định hướng tương ứng theo các trục

X1, Y1, Z1 của hệ TĐLK.

Khai triển định thức (2.7) theo dòng đầu tiên có thể nhận được hệ các

phương trình đại số tuyến tính đối với các thành phần của vector :

(2.8)

Định thức chính của hệ (2.8) có dạng sau và bằng 0 theo chứng minh ở mục 2.4.1:

Có nghĩa rằng thành phần tiếp tuyến của vector VTG không có ảnh

hưởng tới đạo hàm của VTT cần đo ( ) như đã nêu và phép đo vector

theo (2.8) có kết quả đa trị.

b. Khắc phục tính đa trị bằng cách bổ sung thông tin vận tốc góc từ các

phép đo độc lập

Do hệ phương trình (2.8) không thể giải một cách đơn trị đối với các

thành phần vector VTG đo bằng từ trường, nên cần phải bổ sung cho hệ này

những thông tin đo VTG độc lập từ loại cảm biến khác. Ta phân tích và lựa

chọn nguồn thông tin cần bổ sung như sau:

+ Bổ sung thông tin theo thành phần 1x

Giả sử ta đưa thêm vào thành phần các phép đo (2.8) giá trị đo độc lập

của cảm biến VTG 1x, ký hiệu là W. Hệ phương trình (2.8) khi đó sẽ có dạng

mới:

(2.9)

Bỏ đi phương trình đầu tiên trong hệ (2.9), ta nhận được biểu thức trực

tiếp đối với các thành phần vận tốc góc 1y và 1z của TBB mà chưa đo được:

(2.10)

Hệ phương trình (2.10) cho phép ta nhận được tất cả các thành phần

VTG còn lại của TBB theo các giá trị đo W của một cảm biến VTG độc lập

và bộ đo VTT ba trục. Kết luận trên có ý nghĩa thực tế rất lớn bởi vì nó cho

phép xây dựng một bộ cảm biến VTG 3 trục trên cơ sở của một cảm biến từ

trường 3 trục và một cảm biến VTG đều dùng công nghệ MEMS [13, 25].

Từ hệ phương trình (2.10) ta thấy là nó chỉ giải được khi .

+ Bổ sung thông tin theo thành phần 1y

Tương tự như trên, nhờ phép đo độc lập mà ta biết được thành phần

VTG 1y. Ký hiệu thành phần này là V, khi đó hệ phương trình (2.8) sẽ có

dạng:

(2.11)

Bỏ đi phương trình thứ 2 ở hệ trên, ta nhận được biểu thức trực tiếp cho

các thành phần chưa biết của vector vận tốc góc:

(2.12)

Từ hệ phương trình (2.12) ta thấy nó giải được chỉ khi .

+ Bổ sung thông tin theo thành phần 1z

Giả sử do phép đo độc lập ta biết được thành phần VTG 1z. Ký hiệu

thành phần đo được là R, khi đó hệ phương trình (2.8) sẽ có dạng:

(2.13)

Bỏ đi phương trình thứ 3 của hệ trên, ta nhận được biểu thức trực tiếp

cho các thành phần chưa biết của vector vận tốc góc:

(2.14)

Từ hệ phương trình (2.14) suy ra là nó giải được chỉ khi có .

3. Phương án sử dụng duy nhất một cảm biến VTG độc lập là con quay

thẳng đứng

Xét các hệ phương trình (2.10), (2.12) và (2.14) ta thấy rằng các hệ này

không giải được khi mẫu số của chúng bằng 0, tức là khi các thành phần (H1x,

H1y, H1z) của VTT bằng 0. Nếu sử dụng 2 cảm biến VTG độc lập, đặt vuông

góc với nhau, thì với định hướng bất kỳ của TBB, ta có khả năng chọn một

cặp phương trình để xác định thành phần thứ 3 còn lại của vetor VTG. Tuy

nhiên, theo tư duy kinh tế và đơn giản về kỹ thuật, ta chỉ sử dụng duy nhất

một cảm biến VTG độc lập để làm nguồn thông tin bổ sung. Ý tưởng đó dẫn

tới việc phải chọn vị trí đặt trục nhạy của cảm biến VTG theo một trong 3 trục

(X1, Y1, Z1) của hệ TĐLK.

Lựa chọn: Đối với vùng giữa (gần xích đạo) [40] của Trái đất, nơi mà

VTT có thành phần thẳng đứng lớn hơn hẳn các thành phần ngang, tốt nhất

nên đặt trục nhạy của cảm biến VTG dọc theo trục OY1 của hệ TĐLK trên

TBB. Khả năng thành phần H1y=0 chỉ có thể có khi góc liệng của TBB bằng góc nghiêng của VTT (mà góc nghiêng của VTT là 60o hoặc lớn hơn). Như

vậy TBB sẽ không bao giờ có thể có góc liệng lớn như vậy do hạn chế về quá tải vật bay, góc liệng của TBB không vượt quá 30o.

2.4.3 Phân tích sai số đo các thành phần vận tốc góc của TBB thông qua

đo từ trườngg trái đất

1. Nguồn gốc các sai số

Hệ phương trình (2.12), khi đặt cảm biến VTG dọc theo trục đứng OY1

hệ TĐLK của TBB có dạng:

Ở đây V là giá trị đo VTG quay TBB quanh trục OY1 của cảm biến độc lập.

Sai số tính các thành phần vector vận tốc góc 1z và 1x xuất hiện do các

sai số của dữ liệu đầu vào: V, H1x, H1y, H1z, kể cả sai số tính đạo hàm (trong

trường hợp ta đang xét chính là các sai số tính và ). Mặt

khác, các sai số tính đạo hàm lại phụ thuộc vào sai số đo các thành phần H1x

và H1z. Ta viết các phương trình (2.12) dưới dạng tổng quát:

(2.15)

Sai số phép đo các thành phần VTG có thể biểu diễn dưới dạng các

phương trình vi phân đầy đủ của các hàm F và G:

(2.16)

trong đó các chỉ số dưới các hàm F và G có nghĩa là các đạo hàm riêng, ví

dụ . Ta sẽ gọi các đạo hàm riêng là các hệ số ảnh hưởng của phép

đo sơ cấp tới sai số kết quả đo.

Trong bảng 2.3 dưới đây sẽ dẫn ra tất cả các sai số và hệ số có ảnh

hưởng tới kết quả đo

Phép đo sơ cấp

Biểu thức của hệ số ảnh hưởng G khi tính 1x

Biểu thức của hệ số ảnh hưởng F khi tính 1z Fv=H1z/H1y

Gv=H1x/H1y

FdH1x/dt=1/H1y

GH1x=V/H1y

FH1y=-1z/H1y

GH1y=-1x/H1y

FH1z=V/H1y

GdH1z/dt=-1/H1y

V - vận tốc góc quanh trục OY1 H1x - thành phần VTT dọc theo trục OX1 H1y - thành phần VTT dọc theo trục OY1 H1z - thành phần VTT dọc theo trục OZ1

Bảng 2.3 Sai số trung bình bình phương tương đối của tạp

2. Phân tích ảnh hưởng và ý nghĩa hình học của các sai số sơ cấp

Từ bảng 2.3 ta thấy tất cả các hệ số ảnh hưởng đều chứa một thừa số

chung là 1/H1y. Thừa số này lớn khi thành phần VTT hướng dọc theo trục

OY1 hệ TĐLK nhỏ, làm cho sai số xác định những thành phần chưa biết của

vector vận tốc góc sẽ tăng.

Ý nghĩa vật lý của hiện tượng này được giải thích như sau. Bộ đo VTT

về nguyên tắc không có khả năng xác định sự quay của VTT so với hệ TĐLK,

bởi vì đạo hàm giá trị đo chỉ cho phép xác định thành phần pháp tuyến của

vector VTG so với VTT. Để có thể xác định được vector tổng VTG, ta cần

phải có cảm biến VTG độc lập có trục nhạy không vuông góc với VTT. Nếu

trong trường hợp ngược lại thành phần H1y sẽ bằng 0 và cảm biến VTG độc

lập sẽ không cho ta thông tin gì mới về sự quay của TBB so với VTT.

Từ bảng 2.3 ta thấy rằng, khi giảm thành phần VTT dọc theo trục nhạy

của thành phần VTG cần đo, ảnh hưởng gây sai số cho cảm biến VTG sẽ giảm.

Điều đó được giải thích bởi vector VTG tổng khi ấy gần như vuông góc với

VTT và thông tin về vector VTG tổng sẽ được cung cấp đầy đủ hơn bởi phép

đạo hàm giá trị đo của bộ đo VTT. Giá trị đo của cảm biến VTG khi ấy sẽ có

giá trị nhỏ hơn.

Khi tăng VTG quay quanh trục nhạy của cảm biến VTG độc lập, sai số

xác định các thành phần khác của vector VTG sẽ tăng. Điều đó được giải

thích bởi sự gia tăng vai trò của chỉ số đo cảm biến khi xác định vector VTG

tổng và tương ứng với nó là sự giảm vai trò của bộ đo VTG, thông tin của nó

được sử dụng để tính các thành phần khác của vector VTG.

3. Sai số tính đạo hàm

Phương pháp đo vector VTG tổng mà ta đang xét được dựa trên cơ sở

của phép tính lấy đạo hàm giá trị đo của bộ đo VTT. Vì vậy quan trọng là ta

phải xét sai số của chính phép tính đạo hàm khi mà các tính chất tương quan

giữa các sai số đo sơ cấp khác nhau.

Ta xét quy trình tính đạo hàm giá trị đo của một trong những thành phần

của bộ đo VTT:

(2.17)

Trong đó: - số gia thời gian có giá trị rất nhỏ; ,

- số gia giá trị đo thành phần của bộ đo vào các thời điểm tn và tn-1.

Bước tính theo thời gian dt có thể giả thiết rằng là không có sai số. Khi

đó, sai số tức thời phép tính đạo hàm có thể biểu diễn dưới dạng:

(2.18)

Trong đó , là sai số giá trị đo ứng với mỗi thời điểm.

Các đặc trưng thống kê của sai số lấy đạo hàm phụ thuộc vào

các đặc trưng thống kê của sai số đo VTT là . Kỳ vọng của các sai số đo

và là bằng nhau, vì vậy mà hiệu kỳ vọng của chúng và kỳ

vọng của sai số (2.18) đều bằng 0 theo [43].

Phương sai sai số tính đạo hàm được xác định bởi tính chất

tương quan giữa các sai số đo và . Theo định nghĩa về

phương sai của những đại lượng ngẫu nhiên với kỳ vọng bằng 0, ta có [39]:

Ở đây M là toán tử tính kỳ vọng.

Sử dụng tính chất của kỳ vọng [39] và sự bằng nhau của hai kỳ vọng

và , ta có thể viết:

(2.19)

Với D là toán tử tính phương sai; R(x) là hàm tương quan sai số đo VTT

H(t).

Trong thực tế, quan trọng nhất là hai trường hợp biên: tương quan mạnh

và yếu của sai số các phép đo. Khi có tương quan mạnh, ta có sai số đo không

đổi theo thời gian, do tác động của các nguồn từ trường riêng, không đổi trên

khoang TBB, được đặc trưng trước hết bởi các dòng điện một chiều chạy

trong các thiết bị điện tử trên khoang.

Những sai số đo có tương quan yếu (tạp đo) được đặc trưng bởi chính tạp

âm của bộ đo, của các bộ biến đổi A/D và do tác động của những dòng điện

biến đổi nhanh (dòng xung) trên các thiết bị điện tử hay máy tính số của TBB.

Thực tế ảnh hưởng nhiều nhất tới sự làm việc của bộ đo từ trường là

những sai số không đổi (tương quan mạnh). Khi đó sai số đo không đổi bằng:

R(t)=R(0)=DH, D(dH/dt)=0, thì sai số tính đạo hàm theo biểu thức (2.12)

cũng bằng 0.

Những sai số yếu, đối với chúng R(dt)=0, sẽ cho sai số tính đạo hàm là

(2.20)

4. Phương sai sai số tổng khi xác định các thành phần của VTG

Sử dụng các công thức (2.9) – (2.14) ta có thể viết được biểu thức cho

phương sai sai số tổng khi xác định các thành phần VTG. Giả sử để xác định,

ta chọn thành phần vector VTG 1z. Sai số xác định thành phần này bằng:

(2.21)

Phương sai sai số, với giả sử là không phụ thuộc vào tất cả những sai số

đo sơ cấp, sẽ bằng:

Giả sử, tất cả những sai số cố định của phép đo các thành phần của

VTT có thể loại bỏ được (nhờ hiệu chuẩn bộ đo, tương tự như loại bỏ những

biến động của từ trường) và tất cả các sai số chỉ mang đặc tính nhiễu đo.

Đồng thời phương sai các sai số đo cả 3 thành phần VTT đều bằng nhau và

bằng DH. Ta ký hiệu phương sai đo vận tốc góc 1y của cảm biến là:

Khi đó: (2.22)

Đưa biểu thức của các hệ số ảnh hưởng từ bảng 2.2 vào, ta nhận được:

(2.23)

Một cách tương tự ta có thể nhận được biểu thức cho phương sai sai số

do tạp đo :

(2.24)

Nếu vận tốc góc của TBB chỉ nằm trong phạm vi 0,1 rad/s còn thời gian

đặc trưng cho bước lượng tử hóa dt bằng 0,1s, thì có thể bỏ các thành phần

bình phương VTG. Khi đó các biểu thức tính phương sai (2.23) và (2.24) sẽ

có dạng:

(2.25)

Ta lần lượt đặt H1z=0 và H1x=0, bỏ qua ảnh hưởng sai số cảm biến VTG.

Ta sẽ nhận được đánh giá đối với sai số do tạp khi đo các thành phần VTT khi

cho trước độ tản mát xác định các thành phần của vận tốc góc:

(2.26)

Với ký hiệu: là sai số trung bình bình phương (TBBP)

tương đối của tạp âm phép đo các thành phần VTT; là sai số

TBBP cho phép khi xác định các thành phần của VTG.

Những yêu cầu về độ chính xác của bộ đo VTT là tương đối cao. Như ta đã

thấy, từ các công thức (2.26) sai số tạp trung bình bình phương tương đối yêu

cầu của phép đo các thành phần VTT  tỷ lệ thuận với khoảng thời gian dt (bước

lượng tử), tức là, liên quan tới việc tính đạo hàm các phép đo VTT. Để bảo đảm

độ chính xác, tất nhiên phải lấy trung bình bằng các thuật toán lọc.

2.4.4 Mô phỏng các phép đo VTG của TBB bằng phương pháp tính thẳng

VTT có thông tin bổ sung của cảm biến độc lập

Cho trước những dữ liệu đầu vào mô hình:

khi số gia dt = 0.1s;

+ Sai số TBBP tương đối của tạp âm + Góc nghiêng VTT là H = -60o;

+ Sai số đo các thành phần VTT: H1x = H1y = H1z = 0;

+ Các góc ban đầu của TBB (hệ TĐLK): gật  = 0, hướng  = 0, xoắn  = 0;

+ Tốc độ góc ban đầu (khi t = 0) theo các trục: 1x = 1y = 1z = 5o/s.

Sử dụng các biểu thức (2.4), (2.11), (2.12), (2.25), (2.26) tính toán bằng phần

mềm MatLab, trong trường hợp bổ sung cảm biến VTG 1y có trục nhạy trùng với

OY1 của hệ TĐLK, ta nhận được những kết quả mô phỏng trên hình 2.1.

Nhận xét kết quả mô phỏng:

Qua các kết quả khảo sát giải tích mô hình toán học phép đo vector VTG

theo các phép đo từ trường Trái đất và kết quả mô phỏng ở trên cho phép ta

rút ra một số kết luận sau:

1. Tính đơn trị của các phép đo VTT so với các trục định hướng của

TBB chỉ có thể có khi sử dụng thêm các phép đo VTG bằng một hoặc

hai cảm biến độc lập. Tuy nhiên, ngay trong trường hợp này, vẫn tồn

tại những miền nghiệm đa trị, nếu như không có sự lựa chọn cách đặt

cảm biến VTG bổ sung.

2. Phương án tối ưu, theo tiêu chí tối thiểu hóa miền nghiệm đa trị bài

toán đo VTG của TBB theo VTT, là sử dụng duy nhất một cảm biến

VTG có trục nhạy hướng theo trục OY1 của hệ TĐLK trên TBB.

3. Sai số chính khi tính các thành phần vector VTG thông qua đo VTT là sai

số tính đạo hàm theo các thành phần của VTT. Sai số này được đặc trưng

bởi sai số nhiễu tạp của bộ đo (hình 2b, 2f). Để giảm ảnh hưởng của sai số

(có can nhiễu tạp mức -5dB)

b) Thành phần vận tốc góc 1x (nhiễu đo 1x tăng tại các điểm H1y0)

nhiễu tạp, ta cần phải sử dụng các phương pháp lọc phi tuyến tối ưu.

d) Thành phần vận tốc góc 1y

(không có nhiễu đo do đặt 1y=const)

a) a) Thành phần H1x hướng theo trục OX1

f) Thành phần vận tốc góc 1z

c) Thành phần H1y hướng theo trục OY1 (có can nhiễu tạp mức -5dB)

Hình 2.11 Kết quả mô phỏng đo các thành phần VTT và VTG của TBB

e) Thành phần H1z hướng theo trục OZ1 (có can nhiễu tạp mức -5dB) (nhiễu đo 1z tăng tại các điểm H1y0)

Kết luận chƣơng 2

Qua những nội dung đã trình bày trong chương II có thể rút ra một số kết

luận sau:

1. Bài toán điều khiển và ổn định định hướng TBB phụ thuộc rất nhiều

vào độ chính xác ổn định trục thẳng đứng hệ dẫn đường quán tính. Phần tử

cảm biến chính của hệ ĐKĐH truyền thống đo vị trí trục thẳng đứng là con

quay cơ - điện. Giá thành, khối lượng và kích thước hình học của nó chiếm tỷ

trọng đáng kể đối với phần còn lại của hệ thống.

2. Việc đo vector từ trường không cho phép xác định định hướng của

TBB một cách đơn trị. Nguyên nhân xuất phát từ bản chất hình học của phép

đo, mà không thể khắc phục được bằng các thuật toán biến đổi. Để giải được

bài toán đo VTG thông qua đo VTT cần phải sử dụng thêm những phép đo

độc lập đối với một hoặc 2 góc định hướng TBB.

3. Có khả năng xây dựng một hệ ĐKĐH không dùng con quay cơ - điện

mà thay vào đó là các cảm biến VTG kết hợp với cảm biến ba trục đo từ

trường Trái đất được chế tạo trên cơ sở công nghệ mới, có kích thước và giá

thành thấp.

4. Để hiện thực hóa hệ thống ĐKĐH cho TBB sử dụng thông tin từ

trường Trái đất thì cần tổng hợp hệ thống đo – xử lý thông tin có độ chính xác

cao là rất quan trọng và quan trọng hơn cả là tổng hợp các bộ lọc số tối ưu phi

tuyến cho phép giảm tối đa các sai số tương quan yếu, nhất là sai số tính đạo

hàm theo các thành phần của VTT.

Từ đây đã xác định rõ bài toán và nội dung tiếp theo của chương III là

tổng hợp, lựa chọn các bộ lọc phi tuyến tối ưu, giải quyết vấn đề cốt lõi của

bài toán đo – xử lý thông tin dẫn đường quán tính cho TBBKNL.

Chƣơng 3

TỔNG HỢP HỆ THỐNG ĐO VẬN TỐC GÓC CỦA THIẾT BỊ BAY

DỰA TRÊN LỌC PHI TUYẾN TỐI ƢU

Trong chương 2 ta đã chỉ ra rằng, khi tính đạo hàm của VTT để xác định

VTG của TBB tại lân cận những điểm , , sẽ có sai số

rất lớn. Như vậy bộ đo VTG của TBB rất cần tới những biện pháp lọc phi

tuyến để loại bỏ hoặc tối thiểu hóa sai số thăng giáng do tạp tương quan yếu

tạo ra. Độ chính xác xác định VTG hoàn toàn phụ thuộc vào việc lựa chọn các

thuật toán lọc khác nhau.

Lý thuyết lọc phi tuyến [9, 43] dựa trên cơ sở của lý thuyết các quá trình

Markov [35] và sử dụng để đánh giá tối ưu các tham số tín hiệu (theo tiêu

chuẩn đánh giá sai số trung bình bình phương cực tiểu). Lý thuyết lọc

Kalman-Bussi [6] được sử dụng phổ biến là một trường hợp riêng, tuyến tính

của lý thuyết lọc phi tuyến. Ta có thể sử dụng những phương pháp của các

chuyên gia nổi tiếng trong lĩnh vực lọc phi tuyến như V.I. Tikhonov và N.K.

Kulman [44], dựa trên những nghiên cứu cơ bản của R.L. Stratonovic [9].

3.1 Bài toán lọc các thành phần VTG

3.1.1 Những mô hình toán học đã có và lựa chọn bài toán lọc cần giải

Trong chương 2 ta đã nhận được những mô hình toán học liên hệ chức

năng của vector được quan sát từ trên khoang TBB, đó là VTT với các góc

định hướng của TBB và những VTG quay của nó trong hệ TĐLK. Theo

những kết luận cũng trong chương 2, ta hoàn toàn có khả năng đo các VTG

của TBB trên cơ sở thông tin của VTT và VTG của cảm biến độc lập bổ sung

có trục nhạy trùng hướng với trục OY1 của hệ tọa độ liên kết. Những mô hình

toán học nhận được trong chương 2 được tạo thành một mô hình duy nhất dựa

trên các mối liên hệ động hình học của các thành phần VTG trong hệ TĐLK

với các góc Ơ-le (,,) đã biết [1]. Trên cơ sở mô hình toán này có thể xây

dựng và giải bài toán lọc phi tuyến các góc định hướng và các VTG theo các

phép đo VTT và một cảm biến bổ sung thông tin VTG.

Trong khuôn khổ của luận án ta không thể làm sáng tỏ toàn bộ nghiệm

của bài toán lọc phi tuyến theo mô hình toán duy nhất do tính chất phức tạp

của chính bản thân mô hình và các thuật toán lọc tương ứng. Ta sẽ hạn chế bài

toán lọc phi tuyến các VTG của TBB trong hệ TĐLK theo cách đặt bài toán

trên cơ sở mô hình toán học ở chương 2.

3.1.2 Xây dựng bài toán lọc các thành phần VTG

Ta xây dựng bài toán trên cơ sở lý thuyết lọc phi tuyến.

- Kênh quan sát được mô tả bằng phương trình sau:

(3.1)

Với:

- Vector y(t) là các giá trị đo, lấy từ bộ đo VTT, chúng phân bố theo các

trục hệ TĐLK [ , , ], có kèm theo sai số do nhiễu tạp;

- Vector là các giá trị đo thực của VTT

(không bị ảnh hưởng của nhiễu tạp);

- λ(t) là vector các tham số đánh giá;

- là vector sai số nhiễu dạng tạp trắng có ma trận mật độ phổ

dạng đường chéo N/2

- Trong đó: Nđ/1x; Nđ/1y; Nđ/1z – mật độ phổ một phía của nhiễu đo, tương

ứng với các trục. Hệ số 1/2 phản ánh mật độ phổ trên toàn dải tần số.

Do thực tế các cảm biến VTG có độ chính xác rất cao so với các cảm biến

đo từ trường và nhằm giảm kích thước và khối lượng tính toán của bài toán

cần giải, ta giả sử việc bổ sung một thành phần VTG có giá trị đo đảm bảo

chính xác đến mức không có sai số.

Điểm mới trong cách xây dựng bài toán cần giải chính là lựa chọn vector

đánh giá các tham số λ(t). Vector đó được mô tả như sau:

(3.2)

Phương trình xác suất tiên nghiệm, mô tả các thành phần của vector đánh

giá có dạng:

(3.3)

Đối với các thành phần VTG chưa biết , và , cũng được mô tả

bằng các quá trình Markov bậc nhất sau đây:

(3.4)

Với: , , là các hằng số thời gian của TBB; , ,

là nhiễu tạp trắng tương ứng với các trục và có mật độ phổ một phía tương

ứng: , , .

Thông tin bổ sung của thành phần VTG sẽ được đưa vào thuật toán

cần tổng hợp.

- Yêu cầu đặt ra là cần chọn một phương án thực tế hóa vector đánh giá

λ(t) nào đó, để nó có mặt trong vector quan sát và cho phép thực hiện những

tính toán tiếp theo.

3.2 Thuật toán lọc phi tuyến các thành phần vector VTG của TBB

3.2.1 Mô hình toán học.

Sử dụng thuật toán lọc tĩnh cận tuyến tính để lọc phi tuyến các thành phần

VTG của TBB. Khi đó, cấu trúc tối ưu của thuật toán lọc (kênh đánh giá) sẽ

được khôi phục, còn các hệ số khuếch đại của kênh đánh giá được tổng hợp sẽ

được chọn bằng phương pháp mô phỏng toán học kết hợp với thực nghiệm.

Bằng cách như vậy, ta loại bỏ được sự cần thiết phải biết trước chính xác mật

độ phổ của các loại tạp hình thành và tạp quá trình có trong các hệ số khuếch

đại của kênh đánh giá. Khi các loại tạp quan sát không phụ thuộc lẫn nhau thì các phần tử nằm ngoài đường chéo chính của ma trận N và N-1 sẽ bằng không.

Dạng đặc biệt của ma trận các đạo hàm vector tín hiệu theo vector đánh

giá các tham số được mô tả ở bảng 3.1:

Bảng 3.1 Dạng đặc biệt của ma trận các đạo hàm vector tín hiệu theo

vector đánh giá các tham số.

Theo H1x H1y H1z ω1x ω 1y ω 1z

1 0 0 0 0 0

0 1 0 0 0 0

0 0 1 0 0 0

Đơn giản hóa hơn nữa phương trình vi phân kênh đánh giá nếu chỉ giữ lại

những phép nhân với khi α = μ và loại phép cộng theo μ:

(3.5)

Dạng cuối cùng của thuật toán lọc như sau:

(3.6)

Ở đây ta ký hiệu:

(3.7)

Thuật toán lọc phi tuyến (3.6), (3.7) có cấu trúc tối ưu dạng xấp xỉ Gauss.

Để giảm khối lượng tính toán ở đây ta sẽ sử dụng thuật toán lọc phi tuyến cận

tối ưu. Cấu trúc cận tối ưu khác với tối ưu chính là tính chất hằng số của các

hệ số Ki.. Thuật toán gồm 18 hệ số như vậy, việc chọn lựa các hệ số đó sẽ

được xét sau.

Trên hình 3.1 là sơ đồ cấu trúc của thuật toán. Từ sơ đồ ta thấy rõ ràng là

thuật toán lọc phi tuyến là một hệ bám phi tuyến nhiều vòng. Hệ bám đó có

thể quy ước phân chia thành 2 phần: phân biệt và lọc.

Phần phân biệt của thuật toán hình thành tín hiệu sai lệch F.

Phần lọc là vòng bám thứ cấp, các tín hiệu đầu ra của nó là những đánh

giá các thành phần của VTT Trái đất và VTG của TBB.

Toàn bộ hệ thống được khép kín bởi một vòng hồi tiếp chính, nó bảo đảm

sự so sánh trực tiếp những thành phần đầu vào của VTT y(t) đo bởi cảm biến

với những thành phần đánh giá tương ứng của vector ở đầu ra bộ lọc.

Trong sơ đồ cấu trúc 3.1 chỉ ra những điểm vào của thông tin tiên nghiệm

từ cảm biến VTG bổ sung theo trục thẳng đứng.

Xem xét, phân tích sơ đồ cấu trúc cho phép ta đơn giản được phần phân

biệt của thuật toán và cắt giảm số lượng các hệ số khuếch đại chưa biết. Các

tham số đánh giá – thành phần của VTT Trái đất và vector VTG của TBB có

tính chất vuông góc nhau. Tính chất đó không có cách nào thể hiện được dưới

dạng giải tích. Hơn nữa, rõ ràng rằng các giá trị đo và không chứa

bất cứ thông tin nào tương ứng với thành phần vector từ trường . Vì vậy

). mà các hệ số khuếch đại K12 và K13 có thể coi bằng 0 (

Tương tự như vậy, có thể kết luận rằng không chứa thông tin về

thành phần VTG . Bởi vậy mà có thể giả thiết hệ số K41 bằng 0. Lập luận

tương tự như vậy có thể đi tới kết luận là các hệ số: K21, K23, K31, K32, K52,

K63 cũng bằng 0. Từ quan niệm về tính chất tương đồng của các hệ số khuếch

đại, có thể cho rằng:

còn .

Như vậy, số lượng những hệ số chưa biết của thuật toán lọc giảm từ 18

xuống còn 2.

Liên quan tới việc cắt giảm số lượng các hệ số khuếch đại của thuật toán

(3.7), ta có thể viết lại nó dưới dạng đơn giản sau:

(3.8)

3.2.2 Mô phỏng thuật toán lọc trên máy tính

3.2.2.1 Tổ chức chương trình

Chương trình sử dụng để khảo sát các thuật toán xác định định hướng của

TBB bằng cách tạo giả (mô hình hóa) môi trường ngoài và tổng hợp các thuật

toán xác định các thành phần VTG của TBB (chương 2) và mục 3.2.1. Cấu trúc

chương trình có tính trước tới việc khảo sát những thuật toán phức tạp khi xác

định định hướng không gian của TBB như đã giới thiệu ở chương 2.

Để thực tế hóa tính năng của bộ lọc, chương trình được viết trên ngôn

ngữ MatLab [3]. Giao diện của chương trình hoàn toàn mở đối với người sử

dụng, cho phép cập nhật, bổ sung, thay đổi và dễ dàng lập những mô hình thử

nghiệm đa dạng. Tính mở của chương trình cho phép lặp lại tất cả những thí

nghiệm mô hình đã được dẫn ra trong mục 3.2.1.

Chương trình mô phỏng tập hợp từ 2 modul chính: modul tính toán và modul

giao diện.

3.2.2.2 Tổ chức khảo sát

Chương trình khảo sát cho phép thực hiện các thử nghiệm đa dạng. Trong

phạm vi của luận án ta tập trung vào những thí nghiệm cơ bản, chứng minh

mức độ tin cậy của những kết quả lý thuyết và khả năng ứng dụng thực tế.

Dữ liệu đầu vào chung cho tất cả các thử nghiệm là:

- độ nghiêng của VTT bằng -60o;

- vị trí góc ban đầu hệ TĐLK =0, =0, =0;

- tốc độ góc ban đầu các trục ;

- các hệ số , , .

Mục đích khảo sát nhằm rút ra những kết luận sau:

+ Khẳng định bằng thực nghiệm mô phỏng tính hội tụ (hoặc phân kỳ)

thuật toán lọc phi tuyến đã tổng hợp được ở mục 3.3.1.

+ Khảo sát những tính chất động của thuật toán lọc (khảo sát quá trình

quá độ của bộ lọc bằng thực nghiệm).

+ Khảo sát động học thống kê bộ lọc (xác định bằng thực nghiệm các sai

số động học và nhiễu tạp).

3.2.2.3 Kết quả khảo sát.

a) Kết luận về tính hội tụ và phân kỳ của thuật toán.

Tính hội tụ của thuật toán tính trực tiếp các thành phần vector VTG của

TBB theo các phép đo từ trường đã xét ở chương 2 chỉ có được khi có ít nhất

một thông tin VTG độc lập bổ sung. Như vậy tính hội tụ của thuật toán tính

thẳng các thành phần của vector VTG đã được giải quyết.

Vấn đề hội tụ của thuật toán lọc phi tuyến theo cấu trúc hình 3.1 sẽ phức

tạp hơn. Với mô hình là phi tuyến, nên phương pháp phân tích tính ổn định

dựa trên những khảo sát hệ số truyền hệ hở [6, 7] không áp dụng được. Ta

chứng minh trong mô hình thực nghiệm rằng thuật toán lọc phi tuyến tĩnh (hệ

số không đổi) đã được tổng hợp ở mục 3.3.1 là phân kỳ. Kết quả khảo sát

thực nghiệm mô hình trên được dẫn ra ở hình 3.2.

K11

K51

 - x  x

K61

 - x  x

K22

K42

 - x  x

6 3

K62

K33



K43



K53



Hình 3.1 Sơ đồ cấu trúc thuật toán lọc phi tuyến cận tối ưu VTG của TBB theo vector từ trường Trái đất

____ yH(t) ____ H*(t)

____ F(t) ____ *(t)

b. Đầu vào và đầu ra (đánh

____ yH(t) ____ H*(t)

____ F(t) ____ *(t)

và đầu ra bộ lọc theo trục X1. bộ lọc theo trục X1. a) Đầu vào giá)

và đầu ra (đánh d. Đầu vào và đầu ra c. Đầu vào

____ F(t) ____ *(t)

____ yH(t) ____ H*(t)

giá) bộ lọc theo trục Y1. bộ lọc theo trục Y1.

và đầu ra (đánh f. Đầu vào bộ

và đầu ra lọc theo trục Z1. bộ lọc theo trục Z1. e. Đầu vào giá)

Hình 3.2 Kết quả mô phỏng mô hình lọc phi tuyến hệ số tĩnh.

Rõ ràng là khi VTG quay của TBB không đổi sẽ xảy ra mất bám, tức là thuật

toán không hội tụ. Việc chứng minh tính hội tụ không thể căn cứ trên những

ví dụ thử nghiệm, nhưng để chứng minh tính chất phân kỳ của thuật toán thì

chỉ cần một kết quả thử nghiệm nêu trên đã khẳng định tính phân kỳ của thuật

toán lọc phi tuyến với hệ số không đổi.

Nghiên cứu nguyên nhân phân kỳ của thuật toán lọc phi tuyến tĩnh cho ta

rút ra kết luận rằng phương pháp tính tín hiệu sai số để lọc các thành phần

VTG (3.8) không tính tới bản chất vector của VTG. Khi quay bộ đo tới một góc 180o, dấu của tín hiệu sai số thay đổi và xảy ra mất bám. Cũng phân

tích tương tự đối với các phương trình lọc phi tuyến động (hệ số thay đổi) cho

thấy rằng, khi lọc động sự mất bám không xảy ra, bởi vì đồng thời với sự thay

đổi dấu của tín hiệu sai số thì dấu của hệ số truyền (tản mát tương quan của

sai số đánh giá các vector thành phần từ trường và VTG của TBB) cũng thay

đổi.

Với thực trạng như vậy ta cần xuất cải tiến thuật toán lọc phi tuyến đã tổng

hợp. Sự cải tiến liên quan tới phương pháp tính (3.8) cho các tín hiệu sai số

, , . Biểu thức tính các sai số bám sát khi cải tiến có dạng sau:

(3.8)*

Các thay đổi chỉ liên quan tới các phương trình tính tín hiệu sai số ,

, . Phương pháp tính các tín hiệu đã đề xuất ở trên, không khác gì

phương pháp nhân vector của hỗn hợp đầu vào , , với những

vector đánh giá tương ứng (với dấu ngược lại). Như vậy, tín hiệu sai số tỷ lệ

với sin của góc quay vector đánh giá (trong trường hợp góc nhỏ thì tỷ lệ

với chính góc đó) so với vector đầu vào hỗn hợp y(t) trong mặt phẳng quay

đối với các thành phần VTG cần phải đánh giá. Trong phương pháp (3.8)* giá

trị tín hiệu sai số tỷ lệ với giá trị tín hiệu sai số theo phương pháp (3.8), nhưng

trong tín hiệu sai số (3.8)* lại chứa thông tin về dấu góc quay.

Ta gọi thuật toán tính tín hiệu sai số (3.8)* là thuật toán lọc phi tuyến với

tín hiệu sai số tiên nghiệm. Dưới đây là kết quả thử nghiệm thuật toán này,

____ F(t) ____ *(t)

____ yH(t) ____ H*(t)

phản ánh tính chất hội tụ của thuật toán (xem hình 3.3).

và đầu ra (đánh b. Đầu vào bộ

____ F(t) ____ *(t)

____ yH(t) ____ H*(t)

và đầu ra lọc theo trục X1. bộ lọc theo trục X1 a. Đầu vào giá)

và đầu ra (đánh d. Đầu vào và đầu ra bộ

____ yH(t) ____ H*(t)

____ F(t) ____ *(t)

lọc theo trục Y1 bộ lọc theo trục Y1. c. Đầu vào giá)

f. Đầu vào và đầu ra (đánh giá) e. Đầu vào và đầu ra (đánh giá)

____ F(t) ____ *(t)

bộ lọc theo trục Z1. bộ lọc theo trục Z1.

h. Sai số đo VTG khi giá trị trung g. Sai số đo VTG khi giá trị trung

bình bình phương nhiễu tạp tăng. bình bình phương nhiễu tạp là 5dB.

Hình 3.3 Kết quả mô phỏng thuật toán lọc phi tuyến hệ số động

b) Kết luận về các tính chất động học của thuật toán.

Khảo sát các tính chất động học đối với thuật toán lọc phi tuyến với tín

hiệu sai số tiên nghiệm cho phép ta rút ra những kết luận sau:

+ Thuật toán lọc phi tuyến với tín hiệu sai số tiên nghiệm có động học

được phản ánh trên những đồ thị hàm đánh giá các thành phần VTG (hình

3.3b và 3.3f) cho ta thấy rõ, sai số tĩnh đặc trưng bởi tính ổn định của VTG

theo các trục X1 và Z1. Ngoài sai số tĩnh, thuật toán lọc phi tuyến động có thời

gian quá độ là 2 giây với các hệ số truyền trong mô hình khảo sát. Trên các đồ

thị còn thấy rõ cả những vùng tăng bất thường sai số bám sát, gần với vùng

phân kỳ của thuật toán lọc tĩnh (hình 3.2b và 3.2f).

c) Kết luận về ảnh hưởng của sai số tạp âm tới thuật toán

Trong thử nghiệm mô phỏng đối với thuật toán lọc phi tuyến động khi có

những tác động của tạp âm dưới dạng sai số trung bình bình phương bằng 5dB

(hình 3.3b và 3.3f) ta thấy rằng, khi có nhiễu tạp đồ thị đánh giá sai số đo VTG

cho thấy có cả những vùng sai số không mong đợi. Bản chất những vùng đó đã

được phân tích trong phần đánh giá sai số tính đạo hàm ở chương 2.

3.3 Các thuật toán lọc phi tuyến khác trong tổng hợp bộ đo VTG của TBB

Với mục đích lựa chọn thêm những thuật toán lọc phi tuyến, đáp ứng yêu

cầu xác định chính xác VTG của TBBKNL theo thông tin từ trường kể cả

những trường hợp có ảnh hưởng của nhiễu tạp, ta có thể áp dụng những thuật

toán hiện đại sau [1, 12, 43].

3.4.1. Sử dụng thuật toán lọc Kalman rời rạc mở rộng (Extended Kalman

filter - EKF)

Thuật toán lọc Kalman rời rạc mở rộng được sử dụng để ước lượng các

trạng thái cũng như các tham số của hệ thống bất định có mô hình động học

phi tuyến hoặc mô hình đo phi tuyến. Ta xét hệ thống rời rạc được biểu diễn

trong không gian trạng thái như sau:

+ Phương trình mô tả động học của hệ thống:

(3.9)

+ Phương trình phép đo:

(3.10)

Ở đây f và h là các hàm vector phi tuyến, còn wk và vk là các nhiễu quá

trình và tạp đo tương ứng. Chúng được giả thiết là tạp trắng Gauss với kỳ

vọng toán học bằng 0 và mật độ phổ đã biết. Các phương trình thuật toán lọc

Kalman mở rộng có dạng [34, 43]:

+ Khởi tạo bộ lọc: (3.11)

Ở đây:

- (3.11)*

+ Phương trình ước lượng trạng thái dự báo:

(3.12)

+ Phương trình tính phép đo dự báo:

(3.13)

+ Phương trình hiệu chỉnh dự báo theo phép đo:

(3.14)

+ Phương trình tính ma trận phương sai tiên nghiệm:

, (3.15)

+ Phương trình tính hệ số khuếch đại lọc:

(3.16)

+ Phương trình tính ma trận phương sai hậu nghiệm:

(3.17)

Để áp dụng thuật toán lọc Kalman rời rạc mở rộng cho bài toán ước

lượng mà chúng ta đang nghiên cứu. Ta sẽ cụ thể hoá các hàm của mô hình

quá trình, mô hình đo; các tham số về nhiễu quá trình, nhiễu đo; các tham số

về hằng số thời gian của quá trình Markov.

Vector trạng thái cần được ước lượng được thể hiện ở (3.2). Hệ phương

trình vi phân ngẫu nhiên mô tả quá trình được thể hiện ở (3.3) và (3.4). Mô

Để áp dụng thuật toán lọc rời rạc ta cần rời rạc hoá các phương trình vi

. hình quan sát ở đây đơn giản chỉ là 4 phép đo H1x, H1y, H1z và

phân liên tục (3.3) và (3.4). Ta không thể trực tiếp áp dụng các phương pháp

số thông thường do đặc điểm không khả vi của tạp trắng. Do vậy trước tiên

cần xấp xỉ hóa tạp trăng bởi mô hình trước giới hạn, sau đó mới áp dụng các

phương pháp số. Mô hình trước giới hạn của quá trình là một chuỗi các xung

vuông không tương quan với độ rộng Δt và có biên độ ngẫu nhiên phân bố

Gauss. Mật độ phổ của chuỗi xung này ở vùng thấp tần sẽ trùng với mật độ

phổ của tạp trắng Hệ phương trình (3.3) được rời rạc hóa bằng phương pháp

gần đúng tích phân Euler, còn hệ phương trình (3.4) được rời rạc hoá bằng

phương pháp chuyển đổi tổng quát. Từ đó ta nhận được hệ phương trình sau:

Các phương trình mô tả kênh quan sát khi đã rời rạc hóa là:

Các tham số được lựa chọn khi tiến hành mô phỏng thuật toán lọc

Kalman rời rạc mở rộng:

- Vector trạng thái ban đầu:

- Ma trận phương sai ban đầu:

- Mật độ phổ công suất của nhiễu quá trình:

- Mật độ phổ công suất nhiễu đo:

- Các hằng số thời gian của quá trình Markov:

- Ma trận phương sai sai số tiên nghiệm:

- Ma trận phương sai sai số hậu nghiệm:

Từ đó ta có thể cụ thể hóa các phương trình của thuật toán lọc Kalman

rời rạc mở rộng như sau:

- Phương trình cập nhật thời gian:

- Phương trình dự báo phép đo:

- Phương trình tính hệ số khuếch đại lọc:

Ở đây:

- Phương trình tính ma trận phương sai tiên nghiệm:

Ở đây:

- Phương trình tính ma trận phương sai hậu nghiệm:

3.4.2. Sử dụng thuật toán lọc Kalman Unscented Filter (UKF)

Thực tế sử dụng cho thấy thuật toán lọc Kalman mở rộng chỉ áp dụng tốt

cho các hệ thống động học gần như tuyến tính, đối với các hệ thống có tính

phi tuyến lớn thì chất lượng của thuật toán lọc Kalman mở rộng không đáp

ứng được. Gần đây người ta sử dụng thuật toán lọc Kalman Unscented để ước

lượng trạng thái và tham số của hệ động học có tính phi tuyến lớn. Thuật toán

này có độ phức tạp tính toán cũng tương đương như thuật toán lọc Kalman

mở rộng (EKF) nhưng độ chính xác cao hơn.

Phương trình mô tả hệ thống động học và phép đo cũng giống như các

phương trình (3.9) và (3.10) của thuật toán EKF. Các phương trình thực hiện

thuật toán lọc Kalman Unscented cụ thể như sau:

+ Khởi tạo bộ lọc: (3.18)

của thuật toán EKF.

Hàm: , được tính theo công thức (3.11)*

+ Dùng phép biến đổi Unscented để tính các điểm sigma:

(3.19)

Ở đây: là ma trận phương sai sai số hậu nghiệm đã được mô tả ở

phần thuật toán lọc Kalman rời rạc mở rộng.

+ Các phương trình cập nhật thời gian:

(3.20)

+ Các phương trình cập nhật phép đo:

(3.21)

Trong (3.20) và (3.21), và tương ứng với ma trận phương sai của

nhiễu kênh trạng thái và nhiễu kênh đo, còn các trọng số có thể được tính theo

phép biến đổi Unscented, tức là:

(3.22)

Với:

+ L là kích thước của vectơ trạng thái;

xác định độ trải phổ (spread) của các điểm sigma ( ); +

; +

+ là một hằng số ứng với thông tin tiên nghiệm của phân bố , đối với

phân bố Gauss thì là tối ưu.

Các phương trình sai phân mô tả quá trình và phương trình đo của kênh

quan sát giống như được mô tả trong thuật toán lọc Kalman rời rạc mở rộng.

Vector trạng thái khởi tạo, ma trận phương sai sai số ban đầu, ma trận

phương sai nhiễu đo, ma trận phương sai nhiễu quá trình và các hằng số thời

gian của quá trình Markov cũng giống như thuật toán lọc Kalman rời rạc mở

rộng.

Các phương trình sử dụng trong thuật toán cập nhật thời gian và cập nhật

phép đo cũng được mô tả tương tự như ở trong thuật toán lọc Kalman rời rạc

mở rộng.

3.4.3 Sử dụng kết hợp thuật toán lọc thích nghi và thuật toán lọc Kalman

Unscented thích nghi (Master-Slaver Adaptive Unscented Kalman Filter (MS-

AUKF)).

Khi sử dụng các cảm biến từ trường thì sai số thăng giáng ngẫu nhiên

ảnh hưởng đáng kể tới kết quả đo. Sai số này thay đổi phụ thuộc vào điều kiện

bay, tác động của từ trường của các hệ thống điện tử trên khoang TBB. Để

đảm bảo độ chính xác ước lượng ta sử dụng thêm thuật toán lọc thích nghi khi

tổng hợp bộ lọc UKF. Ta cần tổng hợp thuật toán lọc thích nghi theo phương

sai của nhiễu đo. Có nhiều phương pháp lọc thích nghi, tuy nhiên với bài toán

này chúng ta sẽ sử dụng thuật toán lọc Kalman Unscented thích nghi kiểu

Master-Slaver Adaptive Unscented Kalman Filter.

MS-AUKF được xây dựng trên cơ sở hai bộ lọc UKF song song (hình

3.4). Tại mỗi bước thời gian, UKF-master ước lượng “Trạng thái/Tham số” từ

phương sai nhiễu thu được bởi UKF-slaver, trong khi UKF-slaver ước lượng

phương sai nhiễu sử dụng những thay đổi (innovations) được tạo bởi UKF-

master. Điều cần chú ý đó là hai UKF độc lập trong cấu trúc MS-AUKF. Bởi

trạng thái

UKF-Master Cập nhật thời gian

Cập nhật phép đo

vk innovation

UKF-Slaver

Cập nhật phép đo

Cập nhật thời gian

phương sai nhiễu

vậy UKF-slaver có thể được thay thế bởi một bộ lọc đơn giản hơn, ví dụ như

Hình 3.4 Sơ đồ cấu trúc của bộ lọc MS-AUKF

bộ lọc Kalman để tiết kiệm thời gian tính toán trong ứng dụng thời gian thực.

UKF-master hoạt động như một bộ lọc Kalman Unscented tiêu chuẩn. Vì vậy

sau đây ta chỉ xem xét hoạt động của UKF-slaver.

Ta sử dụng để ký hiệu cho phần tử đường chéo thứ i của ma trận

phương sai nhiễu đo , nghĩa là:

(3.23)

Trong trường hợp động học của đã biết một cách rõ ràng, nghĩa là:

(3.24)

thì phương trình (3.24) có thể trực tiếp được sử dụng như là mô hình tham

chiếu của UKF-slaver. Trong khi không biết động học của , chúng ta có thể

sử dụng mô hình nhiễu tác động sau:

(3.25)

với được giả thiết là tạp trắng Gauss có kỳ vọng bằng không.

Phương sai của những thay đổi (innovation) tạo bởi UKF-master được

coi là tín hiệu quan sát đối với UKF-slaver, và theo các phương trình cập nhật

phép đo, mô hình quan sát được mô tả như sau:

(3.26)

Phép đo của nhận được bởi UKF-slaver là: với

là innovation và yk là phép đo thực.

Bởi vậy thuật toán đệ quy của UKF-slaver có thể được thực hiện như sau:

+ Slave-I – Khởi tạo: (3.27)

+ Slave-II – Tính các điểm sigma:

(3.28)

+ Slave-III – Cập nhật thời gian:

(3.29)

+ Slave IV – Cập nhật phép đo:

(3.30)

3.4 Mô phỏng đánh giá các mô hình hệ thống xác định VTG đã xây dựng

Điều kiện thực hiện mô phỏng đánh giá các mô hình ta vẫn làm như đối

với mô hình thuật toán lọc phi tuyến với tín hiệu có sai số tiên nghiệm.

Để mô phỏng kiểm chứng các mô hình EKF, UKF và MS-AUKF, ta giả

thiết rằng TBBKNL chuyển động tương đối VTT với các VTG không đổi

; các góc ban đầu bằng 0; VTG của TBB đo nhờ

một cảm biến VTG độc lập bổ sung. Các hằng số thời gian của các quá trình

Markov và mật độ phổ của nhiễu tạp tạo hình có thể xác định được thông qua

các thông tin tiên nghiệm về sự thay đổi chậm của các thành phần vector vận

tốc góc của thiết bị bay. Chính xác hơn thì hằng số thời gian và mật độ phổ

nhiễu tạp tạo hình được xác định nhờ thực nghiệm bay của đối tượng.

Việc tổ chức mô phỏng thử nghiệm thống kê được thực hiện theo

phương pháp Monte-carlo. Phương pháp này dựa trên việc sử dụng các giá trị

có thể có của các đại lượng ngẫu nhiên với phân bố xác suất cho trước.

Khi dùng phương pháp thử nghiệm thống kê độ chính xác của đánh giá

sẽ tăng nếu ta tăng số lượng thử nghiệm, khi tăng N đến một giới hạn nào đó

độ chính xác của đánh giá hầu như không thay đổi dù N tiếp tục tăng.

Mối quan hệ giữa độ chính xác và số lượng thử nghiệm được đánh giá

qua kỳ vọng và phương sai của các đại lượng ngẫu nhiên [12] được tính như

, , (3.31)

Ở đây: - số lần thử nghiệm;

là giá trị thử nghiệm của trong lần thử nghiệm thứ k.

Các đánh giá và là hàm ngẫu nhiên, việc chọn số N sao cho

chúng khác giá trị thực một đại lượng cho trước với xác suất cho trước

Theo quy trình các thuật toán lọc đã trình bày ở các mục 3.3.1 – 3.3.3, sử

dụng phần mềm MatLaB để lập trình, ta nhận được những kết quả sau

a) Khi không có nhiễu

b) Khi có nhiễu phép đo VTT có sai số lớn tại những điểm H1y=0 phép đo VTT không có sai số Hình 3.5 Kết quả khi tính trực tiếp vận tốc góc.

Khi cho nhiễu tác động nhỏ, sai số đánh giá các VTT và VTG sử dụng thuật toán EKF mô phỏng theo phương pháp thực nghiệm thống kê Monte Carlo được thể hiện trên hình 3.6

d. Sai số đánh giá ω1x a. Sai số đánh giá H1x

b. Sai số đánh giá H1y e. Sai số đánh giá ω1y

c. Sai số đánh giá H1z f. Sai số đánh giá ω1z

Hình 3.6 Sai số đánh giá các VTT và VTG khi sử dụng thuật toán EKF. Mô phỏng theo phương pháp thực nghiệm Monte Carlo.

Khi cho nhiễu tác động nhỏ, sai số đánh giá các VTT và VTG sử dụng thuật toán EKF mô phỏng theo phương pháp thực nghiệm Monte Carlo được thể hiện trên hình 3.7.(a, b, c, d, e, f)

a. Sai số đánh giá H1x d. Sai số đánh giá ω1x

b. Sai số đánh giá H1y e. Sai số đánh giá ω1y

c. Sai số đánh giá H1z f. Sai số đánh giá ω1z

Hình 3.7 Sai số đánh giá các VTT và VTG khi sử dụng thuật toán EKF khi cho nhiễu tăng. Mô phỏng theo phương pháp thực nghiệm Monte Carlo.

Khi nhiễu tác động nhỏ sai số đánh giá các VTT và VTG khi sử dụng thuật toán UKF. Mô phỏng theo phương pháp thực nghiệm Monte Carlo được thể hiện trên hình 3.8

a. Sai số đánh giá H1x d. Sai số đánh giá ω1x

b. Sai số đánh giá H1y e. Sai số đánh giá ω1y

. c. Sai số đánh giá H1z f. Sai số đánh giá ω1z

Hình 3.8 Sai số đánh giá các VTT và VTG khi sử dụng thuật toán UKF. Mô phỏng theo phương pháp thực nghiệm thống kê Monte Carlo

Việc so sánh chất lượng của 2 bộ lọc EKF và UKF với nhau thông qua

việc so sánh sai số đánh giá các thành phần VTT và VTG của hai bộ lọc chạy

đồng thời trong cùng một điều kiện thử nghiệm.

Kết quả mô phỏng khi cho hai thuật toán EKF và UKF chạy đồng thời

được thể hiện trên hình 3.9.

a. Sai số đánh giá H1x d. Sai số đánh giá ω1x

b. Sai số đánh giá H1y e. Sai số đánh giá ω1y

c. Sai số đánh giá H1z f. Sai số đánh giá ω1z

Hình 3.9 Sai số đánh giá các VTT và VTG khi sử dụng thuật toán EKF và UKF

Ở nửa đầu của quá trình khi nhiễu tác động nhỏ, kết quả ở cả hai

phương pháp UKF và MS-AUKF sai số đánh giá có thể coi là giống nhau. Ở

nửa sau của quá trình ta cho nhiễu tác động lớn thì phương pháp MS-AUKF

có hiệu quả hơn so với phương pháp UKF.

a. Sai số đánh giá H1x d. Sai số đánh giá ω1x

b. Sai số đánh giá H1y e. Sai số đánh giá ω1y

c. Sai số đánh giá H1z f. Sai số đánh giá ω1z

Hình 3.10 Sai số đánh giá các VTT và VTG khi sử dụng thuật toán MS-AUKF. Mô phỏng theo phương pháp thực nghiệm Monte Carlo.

Đánh giá kết quả khảo sát:

1. Nếu các phép đo từ trường không có sai số thì có thể tính trực tiếp

các thành phần VTG ω1x và ω1z (xem hình 3.5a). Nếu các phép đo từ trường

có sai số dù rất nhỏ, thì các phép tính trực tiếp vẫn có sai số rất lớn (xem hình

3.5b). Trong trường hợp chung không thể sử dụng cách tính trực tiếp các

thành phần VTG vì luôn tồn tại sai số đo.

2. Sử dụng thuật toán EKF hoặc UKF ta có thể hoàn toàn ước lượng

được không chỉ các thành phần VTG không được quan sát ω1x, ω1z mà còn cả

chính bản thân các phép đo từ trường H1x, H1y, H1z. Chất lượng của thuật toán

UKF có tốt hơn so với thuật toán EKF nhưng không đáng kể (xem hình 3.9).

3. Khi nhiễu đo tăng lên tại thời điểm t=50(s), thì sai số ước lượng của cả

hai thuật toán EKF và UKF đều tăng rất lớn (hình 3.7, 3.10).

4. Sử dụng thuật toán UKF thích nghi (MS-AUKF) ta có thể giải quyết

hầu hết nhược điểm của các thuật toán EKF và UKF trước sự thay đổi của

nhiễu đo (hình 3.10a, b, c, d, f).

Kết luận chƣơng 3

Trong chương này luận án đã xây dựng, lựa chọn thuật toán đo tối ưu đối với

các thành phần của VTT và VTG của TBB trên cơ sở các phép đo VTT và

thông tin VTG bổ sung từ cảm biến độc lập . Trong chương 3 tác giả đã:

- Tổng hợp được mô hình bộ lọc phi tuyến tĩnh (hệ số cố định) và động

(có tín hiệu sai số tiên nghiệm). Khảo sát hai mô hình lọc phi tuyến

đã nêu và rút ra những kết luận quan trọng liên quan tới tính hội tụ,

phân kỳ, tính chất động học và sai số do tác động của nhiễu tạp đo

gây ra.

- Đề xuất, xây dựng và tổng hợp được 3 mô hình các bộ lọc Kalman rời

rạc tối ưu là EKF, UKF và MS-AUKF đều có khả năng lọc, xử lý tốt

đối với nhiễu đo có những đặc trưng thống kê ổn định.

- Khảo sát những phương án lọc phi tuyến tối ưu đã đề xuất trên cơ sở

những điều kiện và dữ liệu ban đầu tương tự như đã khảo sát cho bộ

lọc phi tuyến có tín hiệu sai số tiên nghiệm, nhưng với tình huống

nhiễu thay đổi. Kết quả cho thấy cả 3 phương án lọc Kalman rời rạc

đều hội tụ tốt với sai số nhỏ. Tính chống nhiễu và tính chất động học

được cải thiện tốt hơn bộ lọc phi tuyến động. Tuy nhiên khi tình

huống nhiễu thay đổi chỉ có bộ lọc Kalman mở rộng thích nghi (MS-

AUKF) vẫn đáp ứng được những yêu cầu về động học và sai số.

Từ những kết luận chính trên có thể đi tới lựa chọn mô hình đo – xử lý

thông tin VTG của TBBKNL sử dụng từ trường Trái đất là mô hình bộ lọc rời

rạc tối ưu thích nghi MS-AUKF.

Nội dung chương tiếp theo của luận án là chứng minh khả năng hiện

thực hóa bộ đo – xử lý thông tin VTG của TBB dựa trên những thử nghiệm

thực tế.

Chƣơng 4

THỰC NGHIỆM ĐÁNH GIÁ KHẢ NĂNG THỰC TẾ HÓA

HỆ ĐO – XỬ LÝ THÔNG TIN VẬN TỐC GÓC CỦA THIẾT BỊ BAY

THEO TỪ TRƢỜNG TRÁI ĐẤT

Chương này là phần thực nghiệm của luận án, nhằm mục đích đánh giá

khả năng hiện thực hóa bằng thiết bị những mô hình bộ lọc phi tuyến tối ưu

EKF, UKF và MS-AUKF đã tổng hợp theo lý thuyết ở chương 3, lựa chọn

phương án thiết bị khả thi và khả năng phối ghép với các kênh điều khiển

TBBKNL.

Trong chương này dựa trên những mô hình toán học các bộ lọc phi tuyến

đã mô phỏng ở chương 3 ta tiến hành xây dựng thành thiết bị trên cơ sở lựa

chọn linh kiện cảm biến, phương pháp biến đổi tín hiệu Analog – Digital và

xây dựng các chương trình phần mềm phục vụ khảo sát đánh giá kết quả thực

nghiệm; cấu trúc các kênh ĐKTBB và phương pháp phối ghép.

Thực nghiệm được tiến hành theo những bước sau.

1. Thiết kế, xây dựng phần cứng (phần thiết bị), bao gồm: lựa chọn các

cảm biến; thiết kế sơ đồ nguyên lý, sơ đồ mạch in của Board sensores; lựa chọn

bộ ADC (Analog Digital Convertor),bộ giá quay 3 chiều thử nghiệm và

phương tiện hỗ trợ tính toán xử lý thông tin là máy tính số (thay cho bộ vi điều

khiển sau này).

2. Thiết kế, xây dựng phần mềm, bao gồm: xây dựng các giao diện và

chương trình phần mềm tương ứng với các bộ lọc số phi tuyến tối ưu EKF,

UKF và MS-AUKF; xây dựng các phần mềm hiển thị và đánh giá kết quả đo

– xử lý tín hiệu.

3. Đánh giá kết quả thực nghiệm, bao gồm đánh giá: chất lượng các

phương pháp lọc phi tuyến tối ưu và lựa chọn; khả năng thực tế hóa các bộ đo

vận tốc góc.

4. Giới thiệu cấu trúc có sẵn các kênh điều khiển gật, hướng và liệng của

TBBKNL, phương pháp ghép nối với khối đo – cảm biến góc và VTG.

4.1 Mô tả thực nghiệm

Thí nghiệm tiến hành bằng cách gá bo mạch có gắn các cảm biến lên giá

quay ba chiều, thông tin về từ trường ba trục và VTG cần đo vì thế sẽ thay

đổi. Chúng sẽ được biến đổi thành tín hiệu số và được dùng để cập nhật phép

đo cho quá trình ước lượng.

Thông tin tiên nghiệm của các trạng thái có thể xác định nhờ việc thiết

lập vị trí ban đầu của TBB. Đối với bài thực nghiệm thông tin tiên nghiệm

được xác định bởi vị trí ban đầu của bo mạch đặt trên giá quay tự động.

Như ta đã biết, các thành phần VTG được coi là quá trình ngẫu nhiên

Mackov [35], chúng được đặc trưng bởi hằng số thời gian và mật độ phổ của

tạp hình thành. Dựa vào đặc trưng dải tần số của các thành phần vận tốc góc

ta có thể xác định các hằng số thời gian của các quá trình Mackov đó, nó cũng

chính là hằng số thời gian của bộ lọc tạo hình (bộ lọc thông thấp). Còn độ lớn

của mật độ phổ tạp hình thành được xác định dựa vào độ tản mát của chính

bản thân thành phần vận tốc góc. Như vậy ta có cơ sở để xác định được hằng

số thời gian và mật độ phổ tạp hình thành, chúng là thông tin tiên nghiệm cần

đưa vào thuật toán lọc.

Thông tin về sai số các phép đo có thể xác định nhờ việc xem xét bản

chất và nguồn sai số đo của từng cảm biến. Thông qua việc tìm hiểu sai số đo

ta có thể biết được ma trận phương sai của nhiễu đo, và đặt chúng làm thông

tin tiên nghiệm để tổng hợp bộ lọc. Riêng với cảm biến đo tốc độ góc ta cấn

phải quan tâm và xử lí bias của phép đo, giải pháp nâng cao độ chính xác lọc

khi tính đến nguồn sai số này cũng đã được đề cập.

Các thông tin tiên nghiệm khác được tính toán trực tiếp từ các công thức

đã dẫn. Tất cả các thông tin tiên nghiệm sẽ được khởi tạo thông qua bước

khởi tạo của phần mềm.

4.2 Thiết kế và tổ chức phần cứng thực nghiệm

4.2.1 Lựa chọn các loại cảm biến

1. Lựa chọn cảm biến đo từ trường ba trục [26]

Theo giới thiệu tại điểm 3 mục 2.2.2 (một số loại cảm biến từ trường

công nghệ mới). Lựa chọn cảm biến từ trường Trái đất vào mục đích thử

nghiệm định hướng vào loại HMC2003. Ngoài những thông tin cơ bản đã

nêu, các đặc tính kỹ thuật chi tiết của loại cảm biến này có thể tham khảo ở

[17, 21].

2. Lựa chọn cảm biến vận tốc góc bổ sung [27]

Để đo được các thành phần VTG của TBB theo VTT, ở chương 2 đã chỉ

ra rằng phải sử dụng thêm ít nhất một cảm biến VTG độc lập. Cảm biến VTG

một trục dưới dạng con quay vi cơ (MEMS) đáp ứng hoàn toàn những yêu

cầu về kích thước, trọng lượng và giá thành, bảo đảm độ chính xác mức độ

cho phép. Con quay vi cơ là sự kết hợp của một thiết bị chuyển động theo gia

tốc được tích hợp trong một cấu trúc cơ khí siêu nhỏ. Nó bao gồm một phần

tử cảm biến chuyển động được đặt trong rãnh trượt, có khả năng dịch chuyển

tỉ lệ với góc quay dựa theo nguyên tắc Coriolis. Ở đây ta chọn con quay vi cơ

LY510ALH của Hãng STMicroelectronic. USA (Hình 4.1).

a) Tính năng và đặc tính kỹ thuật của LY510ALH:

+ Làm việc bằng nguồn đơn trong dải: (2.7  3.6) V;

+ Dải nhiệt độ làm việc cho phép: (-40  85)°C;

+ Độ ổn định nhiệt độ cao;

+ Tín hiệu đầu ra dạng analog tuyệt đối;

+ Tích hợp bộ lọc thông thấp;

+ Điện năng tiêu thụ thấp;

Hình 4.1 Cảm biến LY510ALH + Chịu được rung xóc cao;

+ Thân thiện với môi trường

b) Phạm vi ứng dụng: Hệ thống dẫn đường GPS; Phát hiện chuyển động;

Thiết bị cầm tay, điều khiển từ xa, điều khiển trò chơi; Điều khiển chuyển

động với giao diện người dùng; Công nghệ robot.

c) Mô tả. Con quay vi cơ một trục LY510ALH do hãng ST

Microelectronic sản xuất. Tiêu thụ điện năng cực thấp, dùng để đo VTG quay

dọc theo trục, độ ổn định làm việc theo nhiệt độ cao trong dải rộng. Dải đo của

LY510ALH là ±100 °/s và có khả năng phân biệt trong dải ở mức -3dB tần số

làm việc tới 140 Hz.

Sơ đồ chức năng của LY510ALH được trình bày trên hình 4.2.

Hình 4.2 Sơ đồ chức năng LY510ALH

Sơ đồ nguyên lý sử dụng LY510ALH và giá trị của các linh kiện mở Hình 4.9. Sơ đồ chân của

LY510ALH rộng được thể hiện trên hình 4.3. Qua đó ta thấy LY510ALH cho phép có

nhiều lựa chọn kết nối: có khuếch đại; không khuếch đại; hoặc sử dụng thêm

bộ lọc đầu ra, các giá trị linh kiện của bộ lọc mở rộng được chỉ rõ.

Hình 4.3 Sơ đồ nguyên lý LY510ALH có bộ lọc mở rộng

d) Các đặc tính kỹ thuật chi tiết của loại cảm biến này tham khảo ở [27]. 4.2.2 Thiết kế Board Sensores

1. Xây dựng sơ đồ chức năng, hình 4.4 Board Sensoes (BS) xây dựng trên cơ sở lai ghép hai mini-board là

board HMC2003 và board LY510ALH có những thành phần chức năng sau:

a) Miniboard HMC2003, gồm có: + Mạch tạo nguồn nuôi ổn áp; + Mạch tạo dao động 500Hz; khuếch đại cặp pha dao động 500Hz; + Bộ đệm đầu vào cảm biến; + Cảm biến HMC2003; + Mạch lọc và khuếch đại đầu ra ba kênh X, Y và Z. b) Miniboard LY510ALH, gồm có: + Mạch tạo nguồn nuôi ổn áp và lọc nguồn; + Bộ lọc thông thấp đầu vào; + Bộ lọc thông cao đầu ra không khuếch đại. 2. Thiết kế sơ đồ nguyên lý, hình 4.5.

Miniboard HMC2003

Hình 4.4. Sơ đồ chức năng Board Sensores

Nguồn ổn áp 15VDC

Mạch tạo F F=500Hz

Miniboard LY510ALH

KĐ cặp pha F0 và F180

Nguồn ổn áp 3.6VDC

9 1

Bộ đệm đầu vào 3 kênh

Bộ lọc LF đầu vào

Sensor HMC2003

Sensor LY510ALH

KĐ ra 3 kênh H1X,H1Y,H1Z

Bộ lọc HPF Đầu ra 1Y

a) Miniboard HMC2003

Jack I/O (tới ADC)

b) Miniboard LY510ALH

Hình 4.5 Sơ đồ nguyên lý Board Sensores phần thực nghiệm

3. Thiết kế mạch in và gia công Board Sensores

Căn cứ kích thước linh kiện, sơ đồ và kích thước chân các sensores như

đã nêu trong mục 4.2.1, căn cứ mạch điện sơ đồ nguyên lý của Miniboard

HMC-2003 và LY510ALH (hình 4.5), sử dụng phần mềm thiết kế mạch in

“Orcad” ta có sơ đồ mạch in, phục vụ cho lắp ráp hai miniboard dưới đây,

hình 4.6a,b.

a) Mạch in LY510ALH

b) Mạch in HMC2003

Hình 4.6 Sơ đồ mạch in các miniboard sensores

4.2.3 Lựa chọn ADC trên cơ sở Platform ElVIS-II của NI

Platform ElVIS-II của NI (National Instruments) là một thiết bị trợ giúp

thiết kế, thử nghiệm các mạch điện tử số và tương tự dạng Platform khá

mạnh. Phần cứng của thiết bị cho phép triển khai thiết kế các loại mạch điện

tử từ linh kiện rời (điện trở, tụ điện, cuộn cảm, bán dẫn, IC số,…). Platform

ELVIS-II (xem hình 4.7) được tổ chức dạng ma trận chân cắm linh kiện với

những quy định riêng chân nguồn và đất. Có hệ thống nguồn chuẩn thay đổi

được trong dải rộng phục vụ thí nghiệm. Có hệ thống phát tín hiệu chuẩn nhờ

phần chương trình kết nối với máy tính. Có các đầu vào/ra (I/O) có thể nối với

các máy phát tín hiệu, máy đo, phân tích tín hiệu từ bên ngoài. Phần mềm của

thiết bị này có cả những chương trình phân tích, biến đổi, hiển thị tín hiệu,

trong đó có biến đổi ADC và DAC.

Hình 4.7 Giới thiệu tính năng của Platform ELVIS-II

Tận dụng khả năng hỗ trợ thiết kế, xử lý kết quả nghiên cứu (xem hình

4.8) của Platform ELVIS có trong trang bị Phòng thí nghiệm, ta sử dụng chức

năng biến đổi AD và hiển thị các kết quả khảo sát thông qua kết nối platform

ELVIS-II với máy tính.

Hình 4.8 Kết nối Platform ELVIS-II với máy tính và giao diện thực nghiệm

Những thông số cơ bản của bộ ADC trong Platform ELVIS-II.

+ Số lượng kênh analog đầu vào: 8

+ Độ phân giải: 16bit

+ Tốc độ lấy mẫu cực đại: 1.25MS/s đối với một kênh

1.00MS/s đa kênh

+ Dải tín hiệu đầu vào, V: 10; 5; 2; 1; 0,5; 0,2; 0,1;

+ Trở kháng đầu vào, Omh: 820

+ Dải thông đối với tín hiệu yếu (-3dB): 1.2MHz.

4.2.4 Mô tả về giá thử con quay ba chiều

Giá quay ba chiều là thành phần không thể thiếu trong thử nghiệm đo

VTG theo VTT. Có thể hình dung giá quay ba chiều là công cụ mô phỏng các

chuyển động quay của hệ TĐLK của TBB mà trên đó ta đặt Board Sensores.

Trong lựa chọn của tác giả, để tạo các chuyển động quay cho Board Sensores,

ta sử dụng giá quay 3 trục thử các loại con quay điện – cơ trong PTN của Bộ

môn tên lửa (xem hình 4.9).

4

Giá quay có cấu tạo của một bộ 3

khung Cardan quay độc lập theo 3 bậc

5

tự do trong 3 mặt phẳng. Chuyển động

quay trong hai mặt phẳng (gật và liệng)

được thực hiện bằng tay quay (3, 5) và

3

đo bằng kim trên thang khắc độ (4, 6).

2

1

Độ chính xác trên thang chia độ nhỏ

hơn hoặc bằng một vạch chia là 0,1 độ.

Chuyển động quay trong mặt phẳng Hình 4.9 Giá quay ba trục

hướng được thực hiện tự động nhờ bộ

truyền động điện của giá quay (1). Góc

quay hướng được kiểm tra bằng thang

chia độ (2). Để gá Board Sensores lên

giá quay được chính xác (đồng trục với

giá quay) ta sử dụng tấm gá chuyên

dụng có hình dạng, kích thước như mô

tả ở hình 4.10.

Hình 4.10 Kích thước tấm gá chuyên dụng trên giá quay

4.2.5 Sơ đồ kết nối phần cứng

Kết quả sử lý (H1x. H1y, H1z) ω1x. ω 1y ,ω 1z

Máy tính cá nhân sử lý và thực hiện các thuật toán lọc

Giá quay 3 bậc tự do có gắn board cảm biến từ trường trái đất + cảm biến vận tốc góc

Board ELVIS II biến đổi AD và ghép nối với máy tính

Sơ đồ chức năng kết nối phần cứng được thể hiện trên hình 4.11(a,b)

Bộ nguồn chất lượng cao

a) Sơ đồ chức năng kết nối phần cứng

2

4

3

1

3. Board ELVIS II để biến đổi AD 4. Máy tính cá nhân 1. Giá quay 3 bậc tự do 2. Board cảm biến

b) Hình ảnh kết nối phần cứng

Hình 4.11 Sơ đồ kết nối phần cứng

Quá trình thử nghiệm được tiến hành như sau: board cảm biến từ trường

trái đất và cảm biến vận tốc góc được gắn trên giá quay 3 trục tự do. Board

cảm biến và giá quay được cấp bằng hai nguồn độc lập. giá quay có thể quay

xung quanh các trục của mình bằng tay quay hoặc quay bằng điện nhờ môtơ

điện gắn trong giá quay. Các thành phần VTT theo các trục Hx, Hy, Hz và

thành phầnVTG theo trục Y đo được từ các cảm biến trên tồn tại dưới dạng

điện áp tương tự được biến đổi ADC và ghép nối vào máy tính cá nhân thông

qua Board ELVIS II. Các chương trình phần mềm, theo những thuật toán lọc

phi tuyến tối ưu đã giới thiệu ở mục 3.3 của chương 3 tiến hành ước lượng trạng

, 1z. trên cơ sở của các tham số này mà ta có thể tính ra được các góc gật, góc

thái và đưa ra các kết quả về các thành phần H1x, H1y, H1z, và các VTG 1x,, 1y,

hướng, góc liệng của TBB trong không gian phục vụ cho quá trình ĐKĐH

cho TBB.

4.3 Thiết kế và xây dựng phần mềm thực nghiệm

Với mục đích tổng hợp bộ lọc số, việc đầu tiên cần phải thực hiện đó là

rời rạc hóa mô hình trạng thái (3.9) ở chương 3. Rời rạc hóa hệ phương trình

đó có thể sử dụng các phương pháp xấp xỉ khác nhau, ở đây ta sẽ sử dụng xấp

xỉ Euler. Còn việc xấp xỉ hệ phương trình (3.10) có thể thực hiện bằng giải

tích. Với việc sử dụng các phương pháp đã nêu ta thu được mô hình rời rạc

của bộ lọc như sau

(4.1)

Để đơn giản cho sử dụng ta sẽ viết hệ phương trình (4.1) dưới dạng ma

trận – vector như sau:

(4.2)

Ở đây:

(4.3)

là vector trạng thái.

Để tổng hợp được thuật toán lọc ta cần phải lựa chọn các phép đo sao

cho hệ thống là có thể quan sát được. Như đã đề cập ở các chương 2 và 3 thì

việc chỉ sử dụng riêng các cảm biến từ trường theo ba trục không thể quan sát

được đơn trị các trạng thái của hệ thống, do đó ta cần phải sử dụng thêm ít

nhất một cảm biến VTG bổ sung. Phương án tốt nhất đã đề cập, ta sẽ sử dụng

một cảm biến VTG có trục nhạy trùng với trục OY1 của hệ TĐLK.

Như vậy vector quan sát đối với bộ lọc cần tổng hợp gồm có các phép đo

từ trường ba trục theo hệ TĐLK và một phép đo VTG thẳng đứng, vector đo

được biểu diễn như sau

(4.4)

Ở đây v(k) là vector nhiễu đo, được giả thiết là tạp trắng Gauss có mật độ phổ

đã biết.

Như vậy nhiệm vụ của bài toán lọc là ở chỗ, dựa vào các quan sát (phép

đo) ở (4.4) bằng cách tốt nhất ta sẽ ước lượng vector trạng thái x(k) ở (4.3) mà

động học của các trạng thái này được mô tả bởi hệ phương trình (4.1).

Điểm mới mà ta có được khi sử dụng mô hình toán học đã nêu đó là việc ta

sẽ ước lượng chính các thành phần VTT theo ba trục. Hơn nữa, lựa chọn mô

hình này sẽ làm đơn giản đi rất nhiều việc thực hiện thuật toán lọc, vì tính các

phép đo là hàm tuyến tính của các trạng thái cần ước lượng. Sau đây ta sẽ lần

lượt xem xét phương pháp xây dựng các bộ lọc phi tuyến tối ưu, dưới dạng

chương trình phần mềm, theo những thuật toán đã giới thiệu ở mục 3.2 của

chương 3.

4.3.1 Phần mềm thuật toán Extended Kalman Filter (EKF)

1. Algorit chương trình

Lọc Kalman mở rộng EKF dùng để ước lượng các trạng thái/tham số của

hệ thống phi tuyến ngẫu nhiên. Tính phi tuyến thể hiện có thể hoặc ở mô hình

động học trạng thái, hoặc ở mô hình đo, hoặc có thể ở cả hai mô hình. Tính

ngẫu nhiên thể hiện ở sự bất định về mô hình động học và sai số của phép đo.

Đối với bài toán lọc đã nêu thì tính phi tuyến xuất hiện chỉ ở phương

trình trạng thái, mô hình quan sát là tuyến tính. Hàm vector mô tả động học

trạng thái f được xác định từ (4.2), ma trận độ nhạy phép đo H được xác định

từ phương trình đo (4.4), các ma trận phương sai nhiễu quá trình Qk và ma

trận phương sai nhiễu đo Rk là đã biết. Do đó có thể thực hiện thuật toán lọc

Kalman mở rộng theo lưu đồ thuật toán ở hình 4.12

Khởi tạo bộ lọc

Tính hệ số khuếch đại lọc

Cập nhật phép đo Vector đo theo thời gian z1, z2,…

Vector ước lượng tối ưu

Tính ma trận phương sai hậu nghiệm

Tăng bước vòng lặp

Thuật toán dự báo một bước

Hình 4.12 Lưu đồ thuật toán lọc EKF

2. Giao diện khởi tạo, hiển thị

Chương trình thực nghiệm sử dụng kết hợp hai ngôn ngữ lập trình

Labview và Matlab để đảm bảo sự thuận tiện theo giao diện chương trình,

cũng như khả năng thực hiện các phép toán phức tạp. Để thực hiện thuật toán

lọc EKF phần mềm sẽ được tổ chức như sau:

Thứ nhất, phần mềm đảm bảo lấy mẫu các dữ liệu phép đo. Phần này

được thực hiện nhờ các subVIs có trong thư viện của Labview. Các phép đo

sẽ được lấy mẫu đồng thời, được đưa vào bộ đệm, sau đó đọc từ bộ đệm và

đưa vào VI chính để cập nhật phép đo.

Thứ hai, phần mềm đảm bảo thực thi thuật toán. Phần này được thực

hiện nhờ VI chính. Được viết trên ngôn ngữ Matlab. Phần này gồm có:

- Phần khởi tạo chương trình, nhằm mục đích khởi tạo các tham số ban

đầu, đặt các hằng số;

- Phần thực hiện

thuật toán theo lưu

đồ hình (4.12).

Cuối cùng là

phần mềm đảm bảo

giao diện hiển thị kết

quả. Để so sánh thì

trên mỗi đồ thị đều

hiển thị các giá trị Hình 4.13 Giao diện nhập tham số bộ lọc EKF

thực và giá trị sau lọc của mỗi trạng thái. Giao diện thể hiện phần nhập tham

số cho bộ lọc được thể hiện ở hình (4.13).

4.3.2 Phần mềm thuật toán Unscented Kalman Filter (UKF)

Thuật toán lọc EKF trong thực tế chỉ có thể áp dụng cho các hệ thống

gần như tuyến tính, đối với các hệ thống có tính phi tuyến cao thì việc áp

dụng thuật toán này trở nên không hiệu quả. Về bản chất, thuật toán lọc EKF

100

được dựa trên việc tuyến tính hóa các hàm phi tuyến, điều này gây ra sai số

rất lớn đối với các hệ thống phi tuyến nếu như ở một thời điểm nào đó trong

hệ thống xuất hiện các điểm gián đoạn mà ở đó ma trận Jacobi không tồn tại

hoặc hệ thống ở một trạng thái nào đó mà ma trận Jacobi bị suy biến. Để khắc

phục hạn chế này, phép biến đổi Unscented (UT) đã được phát triển như là

một phương pháp truyền thông tin kỳ vọng và phương sai qua các phép biến

đổi phi tuyến. Phương pháp này chính xác hơn, dễ thực hiện hơn, và quan

trọng là khối lượng tính toán tương đương với tuyến tính hóa.

Cũng giống như thuật toán lọc EKF, việc thực hiện thuật toán lọc

Kalman Unscented (UKF) cũng được tiến hành từng bước, lặp lại các phương

trình của thuật toán. Hàm f mô tả động học hệ thống và hàm độ nhạy đo VTT

tương ứng được xác định từ các hệ phương trình (4.1) và (4.4). Ma trận

phương sai nhiễu quá trình Qk và nhiễu đo Rk đã biết.

Các trọng số được xác định dựa trên phép biến đổi Unscented theo các

công thức sau

(4.5)

Ở đây:

+ L là kích thước của vectơ trạng thái (L=6);

+ xác định độ trải phổ (spread) của các điểm sigma ( );

+ , là hằng số với mục đích hợp nhất phần thông tin tiên niệm

của phân bố và đã chứng minh được là đối với phân bố Gauss thì là tối ưu.

1. Algorit chương trình

101

Khởi tạo bộ lọc

Tính các điểm sigma

Các phương trình cập nhật thời gian

Vector đo theo thời gian z1, z2, …

Các phương trình cập nhật phép đo

Vector trạng thái ước lượng tối ưu

Hình 4.14 Lưu đồ thuật toán lọc UKF

2. Giao diện khởi tạo, hiển thị

Tổ chức chương trình thực hiện thuật toán lọc UKF cơ bản cũng giống

như đối với thuật toán EKF. Điểm khác biệt là ở chỗ:

102

Ở phần thứ nhất của bước thứ hai, ngoài việc khởi tạo các tham số, đặt

các giá trị hằng, còn có thêm phần tính toán các trọng số của phép biến đổi

Unscented;

Ở phần thứ hai của bước thứ hai, để thuận tiện cho việc tính toán ta xây

dựng các chương trình con để tính toán việc truyền kỳ vọng và phương sai

của hàm phi tuyến dựa trên phép biến đổi Unscented. Việc nhập tham số cho

bộ lọc được thực hiện thông qua giao diện hình (4.15).

Hình 4.15 Giao diện nhập tham số cho lọc UKF

4.3.3 Phần mềm thuật toán lọc Kalman thích nghi (MS-AUKF)

Kết quả đo của các cảm biến từ trường chịu ảnh hưởng đáng kể của sai

số thăng giáng ngẫu nhiên. Sai số này thay đổi phụ thuộc vào điều kiện bay,

tác động của từ trường các hệ thống điện trên khoang thiết bị bay. Để đảm

bảo độ chính xác ước lượng ta cần sử dụng thuật toán lọc thích nghi theo

phương sai của nhiễu đo.

Như mục 3.2.3. của chương 3 đã nêu, bộ lọc MS-AUKF được đề xuất

trên cơ sở hình thành bởi hai UKF song song. Tại mỗi bước thời gian, UKF-

master ước lượng “Trạng thái/Tham số” từ phương sai nhiễu thu được bởi

UKF-slaver, trong khi UKF-slaver ước lượng phương sai nhiễu sử dụng

Innovations được tạo bởi UKF-master.

103

1. Algorit của thuật toán lọc MS-AUKF

Tổ chức chương trình lọc Kalman Unscented thích nghi về cơ bản cũng

giống như tổ chức phần mềm để thực hiện thuật toán lọc UKF. Khác biệt ở

chỗ ta cần xây dựng thêm một bộ lọc Kalman tiêu chuẩn (tham chiếu) để ước

lượng phương sai nhiễu đo. Phần mềm bảo đảm bảo giao diện vì vậy cũng

được bổ sung để đánh giá khả năng thích nghi của thuật toán (xem hình 4.16).

2. Giải pháp phần mềm nâng cao chất lượng của bộ lọc

Như đã đề cập ở các chương 2 và 3, để có thể ước lượng một cách chính

xác các thành phần VTG không được quan sát, thì yêu cầu đặt ra đối với cảm

biến VTG bổ sung là phải có độ chính xác cao. Tuy nhiên ta vẫn có thể sử

dụng một cảm biến vận tốc góc có độ chính xác không cao để làm cảm biến

bổ sung. Điều này có thể thực hiện được nếu như loại trừ được sai số đo VTG

của cảm biến này. Trong mục 4.2 đã lựa chọn cảm biến LY510ALH dạng

MEMS làm cảm biến bổ sung. Bằng cách ước lượng sai số bias của cảm biến

này ta có thể bù được ảnh hưởng của nó đến độ chính xác ước lượng, nâng

cao chất lượng của bộ lọc. Như vậy sai số bias của LY510ALH sẽ được bổ

sung vào vector trạng thái. Khi đó vector trạng thái là

(4.6)

ở đây xbias(k) là bias của cảm biến VTG.

Ma trận độ nhạy phép đo H sẽ thay đổi vì phép đo tốc độ góc lúc này sẽ là

(4.7)

Bias của MEMs được mô tả bởi quá trình ngẫu nhiên dạng random-walk

(4.8)

với wth/bias (t) là tạp trắng Gauss có mật độ phổ đã biết.

Hay dưới dạng rời rạc hóa

(4.9)

104

Bổ sung phương trình (4.9) vào hệ (4.1) và thay phép đo ở (4.7) vào

(4.3) ta sẽ thu được mô hình động học và mô hình quan sát mới. Phần tính

Slaver-I: Khởi tạo

Khởi tạo bộ lọc

UKF Master

UKF Slaver

Tính các điểm sigma

Slaver-II: Tính điểm Sigma

Các phương trình cập nhật thời gian

Slaver-III: Cập nhật thời gian

Vk inovation

Vector đo theo thời gian z1, z2, … Các phương trình cập nhật phép đo

Slaver-IV: Cập nhật phép đo

Phương sai nhiễu

Vector trạng thái ước lượng tối ưu

toán mặc dù có phức tạp hơn nhưng sẽ có độ chính xác ước lượng cao hơn.

Hình 4.16 Lưu đồ thuật toán lọc MS-AUKF

105

Có thể áp dụng cả hai thuật toán lọc EKF và lọc UKF để giải bài toán này.

Thực nghiệm dùng thuật toán lọc MS-AUKF.

4. Giao diện khởi tạo và hiển thị (hình 4.17)

Hình 4.17 Giao diện khởi tạo và hiển thị tham số bộ lọc MS-AUKF

4.4 Đánh giá kết quả thực nghiệm

4.4.1 Đánh giá chất lượng xử lý thông tin của các thuật toán lọc

- So sánh đối chiếu kết quả thực nghiệm sử dụng các bộ lọc EKF, UKF

và MS-AUKF

Kết quả của việc thực hiện các thuật toán lọc thể hiện ở giá trị đo trước

và sau lọc của các trạng thái (VTT ba trục và các vector VTG theo hệ TĐLK

của TBB). Kết quả thực nghiệm được hiển thị dưới dạng đồ thị hình 4.18,

4.19, 4.20, 4.21 và 4.22 tương ứng với kết quả đo: H1x; H1y; H1z; 1x; 1y; 1z.

106

b) Kết quả đo H1y c) Kết quả đo H1z

a) Kết quả đo H1x

Hình 4.18 Kết quả đo VTT khi sử dụng bộ lọc EKF (đơn vị gauss) (đường màu đỏ là đo trước lọc; màu trắng là sau lọc)

b) Kết quả đo 1y c) Kết quả đo 1z

Hình 4.19 Kết quả đo các thành phần VTG (đơn vị đo 10-3rad/s)

a) Kết quả đo 1x

b) Kết quả đo H1y c) Kết quả đo H1z

a) Kết quả đo H1x Hình 4.20 Kết quả đo VTT khi sử dụng bộ lọc UKF (đơn vị gauss) (đường màu đỏ là đo trước lọc; màu trắng là sau lọc)

107

a) Kết quả đo 1x c) Kết quả đo 1z

a) Kết quả đo H1x

b) Kết quả đo 1y Hình 4.21 Kết quả đo các thành phần VTG (đơn vị đo 10-2rad/s) c) Kết quả đo H1z b) Kết quả đo H1y Hình 4.22 Kết quả đo các thành phần VTT có lọc bias (đơn vị đo gauss) (đường màu đỏ là đo trước lọc; màu trắng là sau lọc)

a) 1x c) 1z

b) 1y Hình 4.23 Kết quả lọc UKF các thành phần VTG (đơn vị đo độ/s) (đường màu đỏ là đo trước lọc; màu trắng là sau lọc)

108

a) H1X b) H1Y c) H1Z

Hình 4.24 Kết quả lọc MS-AUKF khi không có nhiễu ngoài tác động (đồ thị màu đỏ - trước xử lý; màu trắng – sau lọc)

c) 1Z b) 1Y a) 1X Hình 4.25 Kết quả lọc MS-AUKF các thành phần VTG (đơn vị đo độ/s)

a) H1X c) H1Z

a) 1X c) 1Z

b) H1Y Hình 4.26 Kết quả lọc MS-AUKF các thành phần VTT khi nhiễu ngoài tác động tại thời điểm 130s (đồ thị màu đỏ - trước xử lý; màu trắng – sau lọc) b) 1Y Hình 4.27 Kết quả lọc MS-AUKF các thành phần VTG có nhiễu ngoài tác động (đơn vị đo độ/s)

109

Căn cứ những kết quả thực nghiệm có thể đưa ra những đánh giá sau:

1. Sử dụng các bộ lọc EKF, UKF đều có thể giải quyết bài toán xác định

các thành phần VTG theo thông tin đo VTT như đã phân tích các kết quả mô

phỏng ở cuối chương 2 và trong chương 3. Chất lượng của bộ lọc UKF tốt

hơn so với bộ lọc EKF (so sánh tương ứng các kết quả trên hình 4.18a,b,c với

4.20a,b,c và 4.19a,b,c với 4.21a,b,c)..

2. Việc nâng cao chất lượng ước lượng các trạng thái có thể thực hiện được

bằng giải pháp đưa thêm sai số bias của cảm biến VTG LY510ALH vào thành

phần vector trạng thái trong thuật toán lọc UKF (Hình 4.24a,b,c; 4.25a,b,c).

3. Chất lượng ước lượng các trạng thái cao nhất khi sử dụng bộ lọc MS-

AUKF có đưa thêm sai số bias của cảm biến VTG LY510ALH vào thành phần

vector trạng thái trong mọi điều kiện có hay không có nhiễu ngoài tác động

(Hình 4.24 – 4.27). Tuy nhiên điều này sẽ làm tăng kích thước của bộ lọc do sử

dụng cấu trúc thích nghi tham chiếu (MS).

3. Kết quả thực nghiệm cho thấy hoàn toàn có thể sử dụng nguồn thông

tin từ trường Trái đất và cảm biến VTG bổ sung để tổng hợp hệ thống ổn

định và điều khiển định hướng thiết bị bay không người lái.

4.4.2 Đánh giá về khả năng thực tế hóa bộ đo VTG của TBB

1. Khả năng khai thác vật tư

Vật tư quan trọng nhất để chế tạo bộ cảm biến đo các thành phần VTG

theo VTT là hai loại sensores (HMC2003 và LY510ALH) dạng MEMS và

Chips vi điều khiển có khả năng biến đổi AD và giải các thuật toán lọc thay

cho máy tính số trong thực nghiệm đã trình bày. Những vật tư nêu trên hiện ta

có thể khai thác dễ dàng bằng nguồn nhập từ nước ngoài. Ví dụ cụ thể là hai

loại cảm biến trong thực nghiệm đã sử dụng có giá thành khá hợp lý (400USD

cho HMC-2003; 10USD cho LY510ALH). Thời gian từ khi đặt tới khi nhận

hàng trong vòng hai tuần. Bên cạnh những thuận lợi trên, ta còn có thể khai

thác được những loại cảm biến mới nhất, tín hiệu đầu ra đã ở dạng số, chất

110

lượng cao mà giá thành và thời gian cung cấp cao hơn không đáng kể. Dưới

đây là bảng 4.1 dẫn chứng về một số loại cảm biến mới có thể khai thác được.

Bảng 4.1 Một số loại cảm biến mới

Ký

Vỏ, kích

Góc đo

Dải đo

Đầu ra

Nguồn

Sai số

hiệu

thƣớc

Gyroscopes Sensores

1000

LY3100ALH LGA10 3x5x1.1

Yaw

Analog

2.7 – 3.6 0.015

độ/s

2000

LY3200ALH LGA10 3x5x1.1

Yaw

Analog

2.7 – 3.6 0.014

độ/s

TFLGA

Pitch, Yaw,

2000

L3G3250A

Analog

2.7 – 3.6 0.014

3x5x1.1

Roll

độ/s

Pitch, Yaw,

2000

L3G3250D

LGA16 3x5x1.1

Digital

2.7 – 3.6 0.017

Roll

độ/s

Pitch, Yaw,

2000

L3G4200D

LGA16 4x4x1.1

Digital

2.7 – 3.6 0.017

Roll

độ/s

Magnetic Sensores

HMC5883L

LCC16 3x3x0.9

X, Y, Z

Digital

2.16 – 3.6 0.02

4 gauss

HMC6343

LCC36 9x9x1.9

X, Y, Z

Digital

2.16 – 3.6 0.015

2 gauss

2. Khả năng kỹ thuật và công nghệ

Khả năng kỹ thuật và công nghệ có thể làm chủ trên cơ sở giải quyết hai

bài toán sau:

+ Bảo đảm biến đổi ADC đối với tín hiệu analog từ đầu ra các cảm biến;

+ Lọc phi tuyến tối ưu tín hiệu đo VTT và tính toán ra các thành phần

VTG của TBB.

Hai bài toán trên hoàn toàn có thể giải quyết trọn vẹn nếu ta lựa chọn

một loại chips vi điều khiển thích hợp, đáp ứng những yêu cầu sau:

a) Tốc độ lấy mẫu biến đổi AD;

111

b) Tổ chức dữ liệu và chương trình xử lý, tính toán (dung lượng bộ nhớ);

c) Đảm bảo yếu tố thời gian thực của các tham số cần đo (thành phần

VTG).

Hiện nay có nhiều loại vi điều khiển có thể đồng thời đáp ứng được ba

yêu cầu trên, nếu ta tổ chức hệ thống dạng như một máy tính chuyên dụng.

Những chips vi điều khiển nằm trong lựa chọn có thể là:

+ Atmel SAM9 ARM926 Microcontrollers (chi tiết xem phụ lục số 4.x1).

+ PIC24F32KA Microcontroller 12-bit ADC (chi tiết xem phụ lục số 4.x2).

+ Họ PIC32MX3XX/4XX, gồm:

PIC32MX320F032H; PIC32MX320F064H; PIC32MX320F128H;

PIC32MX340F256H; PIC32MX340F512H;

PIC32MX360F256L và PIC32MX360F512L (chi tiết xem phụ lục số 4.x3).

4.5 Cấu trúc các kênh điều khiển định hƣớng TBB và phƣơng pháp phối

ghép với các bộ đo góc và VTG

Với giả thiết là trong hành trình ổn định về hướng và độ cao có thể coi

vận tốc của TBB là đại lượng biết trước và cố định (V=const.). Từ các tham

số khí động của TBB đã xác định, theo [1,5,30] ta có các hệ phương trình vi

phân mô tả chuyển động quay của TBB trong từng mặt phẳng điều khiển với

hệ thống những ký hiệu mặc định:

m – khối lượng TBB, [kg];

V – vận tốc bay, [m/s];

- góc nghiêng quỹ đạo [rad] và đạo hàm bậc nhất của nó [rad/s];

- góc gật [rad] và các đạo hàm bậc nhất [rad/s], bậc hai [rad/s2],

trong đó ;

- tương ứng đạo hàm riêng hệ số lực nâng trên cánh và cánh lái;

- góc tấn công [rad] và đạo hàm [rad/s] của nó;

- góc trượt [rad] và đạo hàm [rad/s];

112

, , - góc quay cánh lái tương ứng gật, hướng và liệng, [rad];

- hệ số truyền mạch hồi tiếp theo góc và tốc độ góc quay cánh lái;

- áp lực tốc độ, [N/ m2; kg/m.s2];

SM, SCL – tương ứng diện tích Miden và diện tích cánh lái, [m2];

L - chiều dài của TBB, [m];

Xm, XF, XF là các tọa độ tương ứng với trọng tâm, tâm áp lực thân và

tâm áp lực cánh lái của TBB.

4.5.1 Hàm truyền các kênh điều khiển và ổn định TBB cánh phẳng

1. Biểu thức hàm truyền của TBB theo góc gật và góc tấn công

a. Hàm truyền TBB theo góc gật

(4.10)

Chấp nhận một số phép đơn giản hóa, qua biến đổi có thể xác định được

các tham số trong hàm truyền TBB theo góc gật như sau:

(4.11) - Hệ số truyền của TBB:

(4.12) - Hằng số thời gian TBB:

(4.13) - Hệ số tắt dần:

(4.14) - Thời gian khí động:

Trong đó:

là hệ số cản khí động;

113

là hệ số ổn định tĩnh của TBB;

là hệ số hiệu quả cánh lái.

gọi là hệ số động lực nâng do góc tấn công;

gọi là hệ số động lực nâng cánh lái.

do khi bay bằng, cos1.

b. Hàm truyền TBB theo góc tấn công

Từ phương trình hàm truyền TBB theo góc gật (4.10), sử dụng quan hệ

động hình học giữa các góc, ta có thể rút ra hàm truyền TBB theo góc tấn

công

(4.15)

2. Biểu thức hàm truyền TBB theo góc trượt và góc hướng

Để xác định biểu thức hàm truyền của TBB theo các góc trong mặt

phẳng hướng, ta tiến hành biến đổi hệ phương trình lực – mômen và các

phương trình động hình học về dạng Laplace tương tự như đã thực hiện cho

mặt phẳng gật. Sử dụng những quan hệ lực, mômen, động hình học ta rút ra

được các hàm truyền.

a. Hàm truyền theo góc hướng

(4.16)

b. Hàm truyền theo góc trượt

(4.17)

114

Do tính chất không đối xứng của sơ đồ khí động cánh phẳng của TBB

các tham số trong các biểu thức (4.16) và (4.17) được xác định như sau

- Hệ số truyền của TBB: (4.18)

- Hằng số thời gian TBB: (4.19)

- Hệ số tắt dần: (4.20)

- Thời gian khí động: (4.21)

Các hệ số động học xác định một cách tương tự như cho mặt

phẳng gật nhưng với các tham số khí động và động lực riêng của mặt phẳng

hướng với lưu ý là do cách bố trí cánh lái hướng, các hệ số cùng tên trong hai

mặt phẳng có thể rất khác nhau về giá trị và dấu.

là hệ số cản khí động;

là hệ số ổn định tĩnh của TBB;

là hệ số hiệu quả cánh lái.

hệ số động lực nâng do góc trượt;

hệ số động lực nâng cánh lái hướng;

3. Biểu thức hàm truyền TBB theo góc liệng

Thực chất mặt phẳng liệng được hình thành khi xuất hiện yêu cầu cơ

động TBB đồng thời trong 2 mặt phẳng gật và hướng, tức là khi đồng thời

cb và 0. Mặt phẳng liệng là hai mặt phẳng điều khiển ban đầu (gật và

115

hướng) được xoay đi một góc liệng  quanh trục dọc TBB (xem hình 4.28).

Y



Ycos



P

Z=Ysin

Z

G=mg

X

Zđk

y

Hình 4.28 Điều khiển đổi hướng đối với TBB cánh phẳng a. Đổi hướng phẳng; b. Đổi hướng kiểu liệng.

- Biến đổi Laplace phương trình mômen với điều kiện bỏ qua mômen

nhiễu:

(4.22)

nếu đặt: là hệ số cản khí động trong chuyển động liệng;

là hệ số hiệu quả cánh lái Eleron.

Ta có: (4.23)

- Biểu thức hàm truyền rút ra từ (4.23):

(4.24)

116

Trong đó: là hệ số truyền; là hằng số thời gian

xác định quán tính TBB theo điều khiển liệng.

4.5.2 Cấu trúc các kênh điều khiển và ổn định định hướng TBB

Đối với TBBKNL có sơ đồ khí động kiểu cánh phẳng, hệ thống điều

khiển trên khoang gồm có 3 kênh gật, hướng và liệng tương ứng với ba góc

Ơ-le. Căn cứ trên các thuật toán điều khiển, hàm truyền của TBB và các phần

tử như AP, máy lái và các phần tử hiệu chỉnh, ta có thể xây dựng được sơ đồ

cấu trúc của các kênh điều khiển và ổn định định hướng [11, 37].

1. Cấu trúc của kênh gật điều khiển - ổn định độ cao

Kênh điều khiển - ổn định độ cao làm việc theo 2 chế độ:

- Chế độ điều khiển, khi . Tức là khi thay đổi chương

trình bay theo độ cao.

- Chế độ ổn định độ cao bay, khi (=0, hướng vector

vận tốc song song với mặt phẳng nằm ngang).



K



(H)

Hình 4.29 Sơ đồ cấu trúc kênh điều khiển gật

Trong đó:

KH là khâu biến đổi lệnh thành tín hiệu tỷ lệ với góc gật yêu cầu;

theo biểu thức (1.8); KAP là hệ số truyền khối tự lái,

là khâu giữ chậm trong AP hạn chế tác động thăng giáng đầu

vào;

suy từ (1.8), đặc trưng cho quán tính của cảm biến vận tốc

góc;

117

hàm truyền khâu truyền động lái (máy lái) trong kênh.

(Z)



K



2. Cấu trúc của kênh điều khiển - ổn định hướng

Hình 4.30 Sơ đồ cấu trúc kênh điều khiển hướng

Trong đó các khâu thuộc AP và máy lái có chức năng và tham số giống

như trong kênh gật, riêng khâu biến đổi KZ là biến đổi lệnh thay đổi tọa độ Z

thành tín hiệu tỷ lệ với góc đổi hướng yêu cầu;

Tương tự như kênh điều khiển - ổn định độ cao, kênh điều khiển - ổn

định hướng cũng làm việc theo 2 chế độ chính.

- Chế độ điều khiển, khi . Tức là khi thay đổi hướng

so với hướng ban đầu theo chương trình bay.

- Chế độ ổn định hướng, khi

3. Cấu trúc của kênh điều khiển liệng

Sơ đồ cấu trúc của các kênh điều khiển liệng được xây dựng trên hình

4.31.

  Kcq  K Ky

Con quay

 K 

sinK

sin K  K Hình 4.31 Sơ đồ cấu trúc kênh điều khiển liệng TBB

Sơ đồ cấu trúc được xây dựng trên cơ sở các thuật toán điều khiển liệng, hàm

118

truyền phần tử đo vận tốc thay đổi góc liệng theo nguyên lý con quay hai

bậc tự do, hàm truyền máy lái kênh liệng và bản thân TBB.

4.5.3 Phương pháp ghép bộ đo VTG với các kênh điều khiển TBB

Căn cứ vào mô hình toán học phép đo VTG theo VTT, mô hình bộ lọc

tối ưu các thành phần VTG, kết quả thực nghiệm và cấu trúc các kênh điều

khiển - ổn định góc định hướng của TBB ta có thể xây dựng được sơ đồ phối

ghép bộ đo các thành phần VTG theo VTT với các kênh điều khiển như sau.

MÁY TÍNH TRÊN KHOANG

prog;prog;pro g

Biến đổi ADC và thuật toán lọc tối ƣu VTG x1; y1; *z1

Th/t tạo th/số ĐK - So sánh ,, - Tính các đạo hàm ’, ’, ’

Th/t tạo lệnh - Lệnh  - Lệnh  - Lệnh 

Thuật toán xác định tọa độ góc , , 

Kênh điều khiển - ổn định góc gật (sơ đồ cấu trúc 4.29)

Kênh điều khiển - ổn định hƣớng (sơ đồ cấu trúc 4.30)

  

Cảm biến VTT (HMC-2003) - Cảm biến H1x - Cảm biến H1y - Cảm biến H1z Cảm biến bổ sung - Gyro MEMS 1y

Kênh điều khiển - ổn định liệng (sơ đồ cấu trúc 4.31)

  

Hình 4.32 Sơ đồ phối ghép hệ đo góc và VTG với các kênh điều khiển TBBKNL

Kết luận chƣơng 4

Từ những nội dung của chương 4, có thể rút ra những kết luận sau:

1. Đã chứng minh được khả năng thực tế hóa bộ đo các thành phần VTG

theo VTT trong hệ TĐLK của TBB. Tính đầy đủ của vấn đề cần chứng minh

được thể hiện cụ thể qua: lựa chọn vật tư linh kiện; thiết kế, tổ chức phần

cứng; tổ chức, xây dựng các chương trình phần mềm thử nghiệm; đối chiếu

119

tính ưu việt của những phương án (mô hình) xử lý thông tin và những phân

tích kết quả thu được từ thực nghiệm.

2. Những kết quả thực nghiệm đã phản ánh trung thực các kết quả mô

phỏng theo những phương án lọc – xử lý thông tin đo VTG bằng VTT đã thực

hiện trong chương 3. Từ đó cho phép ta lựa chọn mô hình tối ưu của một bộ

đo VTG theo thông tin VTT Trái đất, đó là bộ lọc MS-AUKF có chất lượng

cao hơn hẳn so với các mô hình còn lại. Bộ lọc này không những đáp ứng

được tính chất phi tuyến của hệ đo trong dải rộng, mà còn thích nghi được với

những điều kiện bất định của nhiễu tạp trong quá trình sử dụng.

3. Trong chương 4 còn có thêm đề xuất nâng cao chất lượng của bộ đo

phụ thuộc điều kiện cảm biến VTG, bổ sung thông tin cho hệ thống, có chất

lượng không cao. Đề xuất này đã được thực tế hóa bằng những thuật toán lọc

bias đầu ra cảm biến và chứng tỏ cải thiện được đáng kể độ chính xác đo.

4. Từ kết quả phân tích, tổng hợp các thuật toán đo – xử lý thông tin từ

trường ở chương 3, kết quả thực nghiệm và cấu trúc các kênh điều khiển - ổn

định ở chương 4, cho phép ta xây dựng một hệ thống ĐKĐH cho TBBKNL

như mô tả trên sơ đồ hình 4.32.

Từ bốn kết luận trên có thể đánh giá nội dung thực nghiệm của luận án

đã đạt được mục đích đề ra là kiểm tra khả năng hiện thực hóa những vấn đề

lý thuyết đã nghiên cứu ở chương 2 và 3 thành thiết bị đo VTG và điều khiển

ổn định định hướng không gian cho TBBKNL theo một phương án tối ưu.

120

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ

Trên cơ sở xác định rõ mục đích, đối tượng và phạm vi nghiên cứu tác giả

đã đặt ra các bài toán cần giải, tiến hành nghiên cứu lý thuyết, tính toán, mô

phỏng, triển khai thực nghiệm minh chứng và đạt được các kết quả cùng những

đóng góp mới như sau:

 Những đóng góp mới của luận án:

1. Đã chứng minh được việc sử dụng các cảm biến từ trường Trái đất kết hợp

với cảm biến vận tốc góc bổ sung dạng vi cơ (MEMS) có thể xác định

được định hướng không gian của thiết bị bay. Kết quả nghiên cứu này được

công bố trong các công trình nghiên cứu số 1 và số 4 của tác giả.

2. Đã tổng hợp ba mô hình lọc phi tuyến tối ưu vận tốc góc TBB từ nguồn thông

tin từ trường Trái đất trên cơ sở lý thuyết lọc Kalman rời rạc EKF, UKF và

MS-AUKF, biện luận, phân tích ưu nhược điểm của từng mô hình. Kết quả

nghiên cứu này được công bố trong các công trình nghiên cứu số 2 và số 3

của tác giả.

3. Đã mô phỏng những kết quả nghiên cứu lý thuyết và thực nghiệm kiểm

chứng khả năng thực tế hóa thành thiết bị trên cơ sở linh kiện và công nghệ

mới. Kết quả thực nghiệm phản ánh đúng các kết quả nghiên cứu lý thuyết.

Kết quả nghiên cứu này được công bố trong các công trình nghiên cứu số 3

của tác giả.

 Hƣớng phát triển của luận án

Tuy nhiên luận án mới chỉ đề cập nghiên cứu tới một phần chức năng

của hệ thống điều khiển quán tính trên khoang TBB, đó là hệ thống điều khiển

định hướng không gian. Phần còn lại là hệ thống điều khiển quỹ đạo đang bỏ

ngỏ. Do đó, hướng nghiên cứu phát triển của luận án, một cách logic nhất,

phải là tiếp tục nghiên cứu hệ thống điều khiển quỹ đạo và khép kín bài toán

điều khiển quán tính trên khoang TBB.

121

Cuối cùng, tác giả của luận án tự đánh giá đã hoàn thành được nhiệm vụ

nghiên cứu đặt ra. Để có được những kết quả trên, tác giả xin chân thành cảm

ơn sự hướng dẫn tận tình của tập thể cán bộ hướng dẫn, cảm ơn sự giúp đỡ mọi

mặt của tập thể cán bộ giáo viên Bộ môn Tên lửa, Khoa KTĐK và Phòng Sau

đại học, Học viện KTQS.

Hà nội, ngày 18 tháng 10 năm 2013

Người hoàn thành luận án

Đỗ Văn Phán

122

DANH MỤC

NHỮNG CÔNG TRÌNH CỦA LUẬN ÁN ĐÃ CÔNG BỐ

1. Vũ Hỏa Tiễn, Đỗ Văn Phán, Thiết bị bay trinh sát trong hệ thống tập kích

đường không và vấn đề định vị theo từ trường Trái đất. Tạp chí “Khoa

học quân sự” - Cục KHCN&MT BQP, số 5, tháng 5/2007 (tr.103-108).

2. Nguyễn Công Định, Nguyễn Ngọc Khoa , Trịnh Ngọc Lâm, Trần Ngọc Hà,

Đỗ Văn Phán, Nghiên cứu thiết kế CARD lọc số α, β theo chuẩn hệ PC/104

có khả năng thay đổi cấu hình ứng dụng trong các hệ thống đo lường và điều

khiển. Tạp chí “Khoa học và Kỹ thuật” – HVKTQS, số 118, tháng 1/2007

(tr.126-136).

3. Vũ Hỏa Tiễn, Đỗ Văn Phán, Kiều Bích Sơn, Chất lượng của các phương

pháp lọc phi tuyến trong xử lý thông tin từ trường Trái đất, ứng dụng để

tổng hợp hệ thống đạo hàng quán tính điều khiển thiết bị bay không người

lái. Tạp chí “Khoa học và Kỹ thuật” – HVKTQS, số 138, tháng 12/2010

(tr.60-71).

4. Nguyễn Công Định, Vũ Hỏa Tiễn, Đỗ Văn Phán, Một mô hình phép đo

vận tốc góc trên thiết bị bay không người lái sử dụng cảm biến từ trường

3 trục không đế. Tạp chí “Khoa học và Kỹ thuật” – HVKTQS, số 143,

tháng 08/2011 (tr.106-114).

123

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tiếng Việt

1. Nguyễn Tăng Cường, Lê Chung, Phạm Ngọc Phúc (1999), Phân tích

và tổng hợp hệ thống điều khiển trong không gian trạng thái, Học viện Kỹ

thuật Quân sự.

2. Lê Anh Dũng, Nguyễn Hữu Độ, Huỳnh Lương Nghĩa (1998), Lý

thuyết bay và hệ thống điều khiển tên lửa phòng không (tập 1, 2, 3),

Học viện Kỹ thuật Quân sự, Hà Nội.

3. Nguyễn Công Định (2002), Phân tích và tổng hợp các hệ thống điều

khiển bằng máy tính, NXB Khoa học và Kỹ thuật.

4. Đàm Hữu Nghị (1991), Đạn tên lửa phòng không có điều khiển (tập

1, 2), Học viện Kỹ thuật Quân sự, Hà Nội.

5. Nguyễn Thương Ngô (2005), Lý thuyết điều khiển tự động thông

thường và hiện đại, NXB Khoa học và Kỹ thuật.

6. Nguyễn Doãn Phước (2005), Lý thuyết điều khiển nâng cao, NXB

Khoa học và Kỹ thuật.

7. Nguyễn Doãn Phước, Phan Xuân Minh (1999), Điều khiển tối ưu và

bền vững, NXB Khoa học và Kỹ thuật

8. Nguyễn Doãn Phước (2006), Phan Xuân Minh, Hán Thành Trung, Lý

thuyết điều khiển tuyến tính, NXB Khoa học và Kỹ thuật.

9. Nguyễn Doãn Phước, Phan Xuân Minh, Hán Thành Trung (2006), Lý

thuyết điều khiển phi tuyến, NXB Khoa học và Kỹ thuật.

10. Vũ Hỏa Tiễn (12-2010), Cơ sở thiết kế hệ thống điều khiển thiết bị

bay. Học viện Kỹ thuật Quân sự, Hà Nội.

11. Vũ Hỏa Tiễn (12-2010), Cơ sở thiết kế hệ tự động ổn định tên lửa,

Học viện Kỹ thuật Quân sự, Hà Nội.

12. Nguyễn Tăng Cường, Vũ Đức Trường (11-2009) Phân tích chất lượng

động học điều khiển thiết bị bay tự dẫn trên cơ sở mô phỏng thử nghiệm

thống kê. Hội nghị Khoa học Công nghệ Cơ khí Chế tạo toàn quốc lần thứ

Hai.

124

Tiếng Anh

13. Calise. J and Sharma. M (1998), An Adaptive Autopilot Design for Guided

Munitions, to be presented at the AIAA Guidance, Navigation, and

Control Conference, Boston, MA.

14. Honeywell (01/2002), Applications of magnetic position sensors.

15. Honeywell (09/1995), Compass heading using magnetometers.

16. Honeywell (11/2003), Cross axis effect for amr magnetic sensors.

17. Honeywell (05/2002), Handling sensor bridge offset.

18. Honeywell (02/2004), HMC2003 three-axis magnetic sensor hybrid.

19. Honeywell (04/2000), Magnetic current sensing.

20. Honeywell (04/1996), Magnetic sensor cross axis efect.

21. Honeywell (09/1995), Magnetic sensor hybrid application circuit.

22. Honeywell (08/2002), Set/reset function for magnetic sensors.

23. Honeywell (09/1995), Smart Digital Magnetometer in the laboratory.

24. Honeywell (10/2002), Reference Design low cost compass.

25. Honeywell (04/2005), Vehicle Detection Using AMR Sensors.

26. Michael J. Caruso (02/1998), “Applications of Magnetoresistive Sensors

in Navigation Systems”, Honeywell.

27. STMicroelectronics (06/2009), LY510ALH-MEMS motion sensor high

performance yaw ±100°/s analog gyroscope.

Tiếng Nga

28. Вермишев. Ю. Х. (1976), Основы управления ракетами, Военное

издательство Министерства обороны, Москва.

29. Болнокин В. Е., Силкин А. А. (2002), Методология моделирования и проектирования мобильных комплексов мониторинга пространства. 56 стр. Издательство Института Машиноведения им. А. А. Благонравова.

125

30. Болнокин В. Е., Чинаев П. И. (1986), Анализ и синтез систем автоматического управления на ЭВМ. Алгоритмы и программы. Москва. «Радио и связь».

31. Егупова Н. Д. (2000), Методы классической и современной теории

автоматического управления (том 1, 2, 3), МГТУ им. Баумана, Москва.

32. Ефремов Н. И, Максимов А. Д.

(1976), Основы теории авоматического управления поётом крылатых ракет, Военно- морской флот.

33. Кирст М. А. (1971), Навигационная кибернетика полета. Воениздат.

Москва.

34. Лебедев K. А., Карабанов В. А. (1965), Динамика систем управления летательными аппаратами, Машиностроение,

беспилотными Москва.

35. Миронов М. А. (1976), Марковские процессы. Москва, Советское

радио.

36. Ольман Е. В., Соловьев А. И., Токарев В. П. (1972), Автопилоты.

Москва, Оборонгиз.

37. Ростопчин В. В., Беспилотные авиационные системы. Часть 7. Современная классификация беспилотных авиационных систем военного назначения. Авиа. Ру. Авторское. http://www.avia.ru/author/

38. Салычев Олег Степанович “Автопилот БПЛА (2007),

с Инерциальной Интегрированной Системой. M.: Изд. Радиотехника, 256стр.

39. Сигеру Омату, Марзуки Халид, Рубия Юсоф (2000), Нейро-

управление и его приложения, Радитехника, Москва.

аэродинамической беспилотной платформы

40. Силкин А. А. (2002), Алгоритм определения пространственной по ориентации измерениям магнитного поля земли. В сборнике «Научные проблемы развития Московского мегаполиса» Московская конференция

126

молодых ученых, тезисы доклада, Институт машиноведения им. А.А. Благонравова РАН, , стр.11-12.

41. Силкин А. А. (2002), Разработка и

изготовление экспериментального образца беспилотного летательного аппарата - элетролёта (БЛАЭ), “Шифр «Мушка». Итоговый отчёт о научно- исследовательской работе”. Москва, СКБ «Топаз», 46 стр.

42. Teкнol. (2009), Бортовой комплекс навигации и управления БЛА.

43. Тихонов В. И. (1966), Статистическая радиотехника. Москва,

Советское радио.

44. Тихонов В. И., Кульман Н. К. (1975), Нелинейная фильтрация и

квазикогерентный приём сигналов, Москва, Советское радио.

45. Федосова Е. А. (1997), Динамическое проектирование систем управления автоматических маневренных летательных аппратов, Машиностроение, Москва.

46. Чистяков Н. В. Что такое ДПЛА? (Рассуждения). Авиа.Ру.

Авторское. http://www.avia.ru/author/

Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật: Nghiên cứu xác định định hướng không gian của thiết bị bay theo các phép đo từ trường trái đất

______________________________________________________________________

ĐỊNH HƢỚNG KHÔNG GIAN CHO THIẾT BỊ BAY

THEO CÁC PHÉP ĐO TỪ TRƢỜNG TRÁI ĐẤT

______________________________________________________________________

NGHIÊN CỨU XÁC ĐỊNH

ĐỊNH HƢỚNG KHÔNG GIAN CHO THIẾT BỊ BAY

THEO CÁC PHÉP ĐO TỪ TRƢỜNG TRÁI ĐẤT

HÀ NỘI - 2013

Cánh lái và động cơ của TBB

Vector bán kính r=F(x,y,z)

Bộ đo Tọa độ của TBB

Các bộ đo góc và vận tốc góc định hƣớng TBB

Các bộ đo tín hiệu không gian của TBB

Thuật toán ĐKQĐ bay của TBB

Thuật toán ĐKĐH thân của TBB

Khối xử lý tín hiệu Lọc t/h VTG

Khối tạo lệnh ĐK Thuật toán tạo lệnh - đ/kh độ cao  - đ/kh hướng  - đ/kh liệng 

Khối cảm biến Đo VTG - Cảm biến x1 - Cảm biến y1 - Cảm biến z1 Đo GTT - Cảm biến Ax - Cảm biến Ay - Cảm biến Az

GPS

Khối đo tọa độ góc - Thuật toán đo x1, y1, z1 - Thuật toán biến đổi tọa độ , , 

Khối tạo th/số ĐK - Thuật toán so sánh , ,  - Thuật toán xác định ’, ’, ’

- Kinh độ (t) - Vĩ độ (t) - Độ cao H(t) Khí áp kế - Độ cao H(q) - Vận tốc bay V(t)

Tên gọi

Nhà sản xuất

Khối lƣợng (kg)

Đơn giá (USD)

Khối lƣợng

Giá thành

Hệ dẫn đƣờng

TT

Dạng cảm biến

quán tính

4

5

3

2

1

2

4

3

1

Vector đo theo thời gian z1, z2, …

Ký

Vỏ, kích

Góc đo

Dải đo

Đầu ra

Nguồn

Sai số

hiệu

thƣớc

Gyroscopes Sensores

Magnetic Sensores

Y

P

Z

X

MÁY TÍNH TRÊN KHOANG

Biến đổi ADC và thuật toán lọc tối ƣu VTG *x1; *y1; *z1

Th/t tạo th/số ĐK - So sánh ,, - Tính các đạo hàm ’, ’, ’

Th/t tạo lệnh - Lệnh  - Lệnh  - Lệnh 

Thuật toán xác định tọa độ góc , , 

Kênh điều khiển - ổn định góc gật (sơ đồ cấu trúc 4.29)

Kênh điều khiển - ổn định hƣớng (sơ đồ cấu trúc 4.30)

Cảm biến VTT (HMC-2003) - Cảm biến H1x - Cảm biến H1y - Cảm biến H1z Cảm biến bổ sung - Gyro MEMS 1y

Kênh điều khiển - ổn định liệng (sơ đồ cấu trúc 4.31)

Có thể bạn quan tâm

Tài liêu mới

AI tóm tắt

Giới thiệu tài liệu

Đối tượng sử dụng

Từ khoá chính

Nội dung tóm tắt

Giới thiệu

Về chúng tôi

Việc làm

Quảng cáo

Liên hệ

Chính sách

Biến đổi ADC và thuật toán lọc tối ƣu VTG x1; y1; *z1