光纤陀螺随机误差辨识及信号处理技术研究

发布时间：2017-05-12 15:19

  本文关键词：光纤陀螺随机误差辨识及信号处理技术研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：光电稳定平台作为一种隔离载体扰动的设备,使被稳定系统在惯性空间保持稳定,被广泛应用在军事领域和民用领域。光电稳定平台中用于测量载体在惯性空间角运动的陀螺仪是光电稳定平台的核心部件,它的精度直接影响平台的稳定精度,特别是在精跟踪的场合,它的性能直接关系到视轴稳定的精度等级。目前在稳定平台中用于测量角运动的传感器主要采用精度高、体积小、性价比高的干涉型数字闭环光纤陀螺仪。由于国外对高精度光纤陀螺仪的出口限制,加上我国现有光纤陀螺精度等级无法满足高精度应用需求的情况下,采用信号处理的方法使陀螺信号送入稳定平台的控制系统前先进行滤波降噪处理,减少陀螺的角度不稳定对稳定平台的影响是十分必要的。本课题主要以数字闭环干涉型光纤陀螺仪(Closed-loop Interferometric Fiber Optic Gyros,IFOG)为研究对象,通过信号分析方法辨识和量化光纤陀螺输出信号中包含的误差项以及通过信号处理的方法提高光纤陀螺仪的精度。首先,深入研究光纤陀螺的基本原理,了解存在于光纤陀螺输出信号中的误差项。使用Allan方差分析法从静态角度辨识和量化光纤陀螺中五项主要误差:量化噪声、零偏稳定性、角度随机游走、角速率随机游走、速度斜坡。使用动态Allan方差(DAVAR)分析光纤陀螺的随机误差的动态特性,为光纤陀螺的随机误差补偿提供依据。针对光纤陀螺输出信号的特殊性采用时间序列建模方法对光纤陀螺输出数据的随机误差ARMA数学建模,用建立的模型对光纤陀螺的输出信号进行实时补偿。结合光纤陀螺输出数据的随机误差ARMA模型与Kalman信号处理算法对光纤陀螺输出数据动态进行滤波处理。本文提出了一种从静态和动态两个角度评价光纤陀螺性能的方法,并建立光纤陀螺误差的数学模型。将随机误差ARMA模型转化为等价的状态空间模型,利用扩展状态维数Kalman对光纤陀螺输出数据实时滤波处理。把课题研究的信号分析和处理方法在扰动平台上进行实验验证,实验结果表明该信号分析方法可以有效的评估光纤陀螺的性能,滤波算法可以有效的提高陀螺仪测量输出的精度,降低陀螺噪声对稳定平台的影响。
【关键词】：光电稳定 光纤陀螺 滤波降噪 ARMA Allan DAVAR Kalman
【学位授予单位】：中国科学院研究生院(光电技术研究所)
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN967.1;TN911.7
【目录】：

• 致谢4-5
• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 绪论10-16
• 1.1 研究背景和意义10-11
• 1.2 研究现状与进展11-14
• 1.2.1 国外光纤陀螺研究进展12-14
• 1.2.2 国内光纤陀螺发展现状14
• 1.3 研究内容和论文结构安排14-16
• 第2章 光纤陀螺的工作原理16-28
• 2.1 Sagnac效应16-18
• 2.2 光纤陀螺仪工作原理18-22
• 2.2.1 基本工作原理18
• 2.2.2 Sagnac相移偏执调制18-22
• 2.3 数字干涉型光纤陀螺仪的工作原理22-25
• 2.3.1 数字开环干涉型光纤陀螺仪器22-23
• 2.3.2 数字闭环干涉型光纤陀螺仪器23-25
• 2.4 光纤陀螺性能指标25-26
• 2.4.1 标度因数25
• 2.4.2 零偏与零偏稳定性25
• 2.4.3 随机游走系数25-26
• 2.5 本章小结26-28
• 第3章 光纤陀螺随机误差辨识与量化28-47
• 3.1 经典Allan方差28-36
• 3.1.1 Allan方差基本原理28-29
• 3.1.2 随机噪声的Allan方差29-32
• 3.1.3 Allan方差的估计可信度32-33
• 3.1.4 光纤陀螺数据Allan方差实验分析33-36
• 3.2 动态Allan方差36-44
• 3.2.1 动态Allan方差分析原理37-38
• 3.2.2 窗函数对动态Allan方差的影响38-41
• 3.2.3 光纤陀螺数据DAVAR实验分析41-44
• 3.3 本章小结44-47
• 第4章 光纤陀螺随机漂移模型建模47-61
• 4.1 光纤陀螺数据的预处理47-51
• 4.1.2 平稳性检验47-49
• 4.1.3 周期性检验49-51
• 4.1.4 正态检验51
• 4.2 光纤陀螺随机误差建模51-57
• 4.2.1 平稳时间序列模型识别51-53
• 4.2.2 平稳时间序列模型阶数识别53-54
• 4.2.3 平稳时间序列模型参数估计54-56
• 4.2.4 平稳时间序列模型实用性检验56-57
• 4.3 陀螺数据建模实验分析57-60
• 4.4 本章小结60-61
• 第5章 光纤陀螺信号处理61-72
• 5.1 Kalman基本原理61-63
• 5.2 基于时间序列模型的静态Kalman滤波63-67
• 5.2.1 静态Kalman滤波63-65
• 5.2.2 基于模型的静态Kalman滤波实验分析65-67
• 5.3 基于实时补偿的动态Kalman滤波67-71
• 5.3.1 扩展状态维数Kalman滤波67-68
• 5.3.2 扩展状态维数动态Kalman实验分析68-71
• 5.4 本章总结71-72
• 第6章 总结与展望72-74
• 6.1 总结72-73
• 6.2 展望73-74
• 参考文献74-77
• 作者简介及在学期间发表的学术论文与研究成果77

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本文编号：360148