基于惯性导航技术的采煤机定姿定位方法研究

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煤炭是重要的基础能源和原料,准确获取采煤机在工作面上的姿态与位置信息是实现采煤机组联动工作以及少人或无人化开采的关键。传统的红外定位法、齿轮计数定位法,能够监测采煤机的运动位移,但无法监测采煤机的工作姿态。为了有效弥补传统监测方法的弊端,本文基于惯性导航技术,对采煤机定姿定位方法进行研究,具有理论及实际应用意义。在深入研究惯性导航技术的基础上,本文针对采煤机定姿定位问题,分别利用加速度计和磁力计获取重力加速度与地磁场信息,将有效的信息作为观测值,结合无迹卡尔曼滤波对采煤机姿态进行初始校准。仿真结果表明:基于无迹卡尔曼滤波的初始校准方法在俯仰角和翻滚角修正方面具有较好的效果。为了解决采煤机在运动过程中产生漂移误差的问题,本文利用采煤机差分式组合惯性传感器数据采集模型获取实时数据,对数据进行差分融合处理,并采用采煤机位姿差分解算算法进行实时解算,以减少漂移误差。仿真结果表明:差分式捷联惯导系统(SINS)可以有效提高采煤机的定姿定位精度,但累计误差随时间发散的问题依然存在。为解决累积误差的问题,本文提出基于差分式SINS/无线传感器网络(WSN)的采煤机定位方法,采用基于信赖度因子的组合定位原理计算组合定位结果,解决单一系统定位效果差的问题。针对本文提出的采煤机定姿定位方法的有效性进行实验,实验结果表明:俯仰角、航向角和翻滚角的初始校准平均误差分别为0.0459deg、0.0578deg和0.0574deg;定姿实验结果表明:俯仰角、航向角和翻滚角的平均误差分别为0.2637deg、0.3199deg、0.1470deg;定位实验结果表明:东向、北向和天向的平均误差分别为0.0921m、0.4858m、-0.0940m,较单一解算方法提高了准确度,验证了本文提出算法的有效性。
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