微惯性测量单元标定技术及误差补偿研究

发布时间：2017-06-10 11:07

  本文关键词：微惯性测量单元标定技术及误差补偿研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：微惯性测量单元(Micro Inertial Measurement Unit)由硅微机械陀螺仪和微加速度计构成,是微惯性导航系统的核心部件,其测量精度将直接决定微惯性导航系统的导航精度。与传统的惯性器件相比,微惯性型器件具有体积小、重量轻、功耗低、可靠性高、成本低等优点,在民用和军用领域都呈现出广阔的应用前景。然而由于硅微机械陀螺和微加速度计自身结构较小,器件构成材料对温度较为敏感,因此受工作环境和温度的影响较大,在实际工作中不可避免的会产生测量误差。想要提高微惯性导航系统的精度,就必须想办法减小系统误差,大量研究表明,微惯性测量单元的误差占微惯性导航系统误差的90%以上。误差建模补偿法是提高微惯性测量单元精度的一种有效途径,而标定是误差补偿的前提,本文主要围绕微惯性测量单元误差的标定和误差补偿进行研究。首先分析了微惯性测量单元的工作原理及其主要性能参数和各种可能的误差来源,把微惯性测量单元的主要误差分为三类,静态误差、温度误差和随机误差。其次针对静态误差,对微机械陀螺和微加速度计进行误差建模,通过“六位置正反转”法标定出微机械陀螺仪和微加速度计的主要误差项。针对微惯性测量单元对温度敏感的特点,分析了微机械陀螺仪和微加速度计的温度特性,对比几种常用温度误差模型的优缺点和适用范围,采用合理的数学模型对温度误差进行建模,通过温度实验,采用多元非线性回归方法辨识出温度补偿模型参数并用于温度补偿。然后提出一种微惯性测量单元整体标定的新方法,对陀螺仪和加速度计进行整体误差建模,给出详细的标定编排和具体解算公式。最后针对微惯性器件的随机误差,运用随机信号处理方法及时间序列分析分析理论对惯性器件的随机漂移进行建模,以便运用Kalman滤波对器件随机漂移进行滤波处理。
【关键词】：微惯性测量单元 静态误差标定 温度误差补偿 整体标定 随机误差建模
【学位授予单位】：中国科学院研究生院(长春光学精密机械与物理研究所)
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN96
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-11
• 第1章 绪论11-19
• 1.1 课题研究背景及意义11-12
• 1.2 相关领域的研究现状12-16
• 1.2.1 MIMU标定和误差补偿研究现状13-16
• 1.2.2 MIMU误差标定和补偿技术发展趋势16
• 1.3 课题来源及论文工作安排16-19
• 1.3.1 课题来源16
• 1.3.2 论文工作安排16-19
• 第2章 微惯性测量单元基本原理19-27
• 2.1 微惯性测量单元的工作原理19-22
• 2.1.1 MEMS陀螺的工作原理19-20
• 2.1.2 微加速度计工作原理20-22
• 2.2 微惯性器件性能指标22-23
• 2.2.1 陀螺的性能指标22
• 2.2.2 加速度计的性能指标22-23
• 2.3 微惯性器件误差分析23-25
• 2.3.1 陀螺仪误差23-24
• 2.3.2 加速度计误差24-25
• 2.4 本章小结25-27
• 第3章 微惯性测量单元标定技术27-43
• 3.1 微惯性测量单元误差数学建模27-28
• 3.1.1 MEMS陀螺的误差数学模型27-28
• 3.1.2 加速度计误差数学模型28
• 3.2 标定方法及标定步骤28-33
• 3.2.1 MEMS陀螺标定方法29-32
• 3.2.2 加速度计标定32-33
• 3.3 微惯性测量单元标定33-38
• 3.3.1 MEMS陀螺标定33-37
• 3.3.2 MEMS加速度计标定37-38
• 3.4 微惯性测量单元温度误差建模38-42
• 3.4.1 数据采集及分析38-39
• 3.4.2 温度模型的建立39-40
• 3.4.3 多元非线性回归理论40-42
• 3.5 本章小结42-43
• 第4章 微惯性测量单元整体标定研究43-59
• 4.1 微惯性测量单元整体标定概念43
• 4.2 微惯性测量单元整体建模43-47
• 4.2.1 MEMS陀螺整体建模43-45
• 4.2.2 MEMS加速度计整体建模45-47
• 4.3 微惯性测量单元整体标定47-56
• 4.3.1 陀螺仪整体标定47-50
• 4.3.2 加速度计整体标定50-56
• 4.4 本章小结56-59
• 第5章 微惯性测量单元随机误差补偿研究59-73
• 5.1 微惯性测量单元随机误差评价方法59-63
• 5.1.1 功率谱密度59-60
• 5.1.2 Allan方差60-63
• 5.2 微惯性测量单元随机误差建模方法63-68
• 5.2.1 数据采集64-65
• 5.2.2 数据预处理65-68
• 5.3 参数估计68-70
• 5.4 随机误差的Kalman滤波70-72
• 5.5 本章小结72-73
• 第6章 总结与展望73-75
• 6.1 工作总结73-74
• 6.2 工作展望74-75
• 参考文献75-81
• 在学期间学术成果情况81-83
• 指导教师及作者简介83-85
• 致谢85-86

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