摘要：分析了头盔显示器伺服系统动平台参数的不确定性与时变性,推导了连续-离散扩展卡尔曼滤波（CDEKF）与连续-离散平方根无味卡尔曼滤波（CDSR-UKF）的辨识过程,结合头盔显示器伺服系统的动力学模型建立了系统动平台参数的辨识模型,并通过仿真试验对比分析了CDEKF和CDSRUKF的辨识效果。设计了动平台参数的突变试验过程,通过试验对CDSR-UKF的实用性进行了检验。仿真结果表明：CDEKF与CDSR-UKF的标准误差比值范围为1.9~6.3,收敛时间比值范围为1.0~27.7,均方根误差的比值范围为1.4~11.0,后者的计算精度、稳定性和收敛速度均要优于前者,且后者的平均收敛时间约为0.002s,具有较好的在线辨识性能;CDSR-UKF的辨识误差小于10%,对大幅度突变和一般幅度突变参数的辨识收敛时间分别约为0.30s和0.04s,能较好地跟踪参数的变化过程,可满足正常使用情况下的头盔显示器伺服系统动平台参数辨识要求。

关键词：头盔显示器伺服系统 参数辨识 扩展卡尔曼滤波 无味卡尔曼滤波 

单位：南京林业大学汽车与交通工程学院 江苏南京210037 南京航空航天大学民航学院 江苏南京210016