基于MEMS陀螺仪随机漂移误差补偿的研究
本文选题:MEMS陀螺仪 + Allan方差 ; 参考:《中北大学》2017年硕士论文
【摘要】:MEMS(Micro.Electromechanical.System)陀螺仪以体积小、寿命长、成本低、耐冲击和功耗低等特征,广泛应用于众多民用领域,如汽车导航、机器人姿态测量系统、拍照设备的防抖平台、虚拟体感游戏、电子玩具等;此外,日后可以预见的无人机等侦查设备等武器系统、必然向着小型化、智能化、数字化与高机动化方向发展,因此,MEMS陀螺仪具有巨大的发展价值与广阔的前景,其优良的特性使其受到世界各国的广泛关注,并且已被列为21世纪振兴发展的关键技术之一。然而MEMS陀螺仪的精度相对较低,使其成为制导控制系统,微型导航系统等领域的发展瓶颈。提高陀螺精度的途径有两种:第一,从硬件构造上提升系统性能;第二,从算法角度入手,切实有效地缩小陀螺的随机漂移误差,提高测量精度。本文从软件的角度入手,研究了MEMS陀螺仪的.噪声特性,就MEMS陀螺仪的随机漂移.误差补偿.技术展开了研究。本文首先介绍了陀螺的的几项性能指标与内部工作原理,用Allan方差法对陀螺的噪声特性进行了相关分析。之后系统介绍了时间序列法建模的的相关理论,为增强试验数据的可靠性,特采集10组数据运用拉伊达准则去除奇异点法对陀螺的输出数据进行预处理,接着应用逐步回归的方法对漂移趋势进行拟合,将其转换为零均值的平稳数据。最后计算ACF,PCF,建立了自回归的AR模型。接着运用卡尔曼滤波对10组陀螺的随机漂移误差进行处理。实验结果充分表明:基于时间序列的卡尔曼滤波法在陀螺随机漂移的误差补偿中的应用是有效的。对于MEMS陀螺的动态误差处理方面,以转台作为标定,设定陀螺进行不同速率的匀速运动,此时经典卡尔曼滤波器在解决动态确定性误差时,依旧可行有效。而当陀螺做变速运动时,设计了一种自适应卡尔曼滤波器能够有效地抑制陀螺的动态漂移,提高陀螺精度。
[Abstract]:Due to its small size, long life, low cost, low impact resistance and low power consumption, MEMS Micro.Electromechanic.System. gyroscope is widely used in many civil fields, such as automobile navigation, robot attitude measurement system, anti-shake platform of photo equipment, virtual body feeling game, etc. Electronic toys and so on; in addition, weapon systems such as reconnaissance equipment such as unmanned aerial vehicles, which can be foreseen in the future, are bound to develop towards miniaturization, intelligence, digitization and high motorization. Therefore, MEMS gyroscopes have great development value and broad prospects. Because of its excellent characteristics, it has attracted worldwide attention and has been listed as one of the key technologies for revitalizing development in the 21 ~ (st) century. However, the precision of MEMS gyroscope is relatively low, which makes it a bottleneck in the field of guidance control system and micro navigation system. There are two ways to improve the gyroscope precision: first, to improve the system performance from the hardware structure; second, to reduce the gyroscope random drift error effectively and improve the measurement accuracy from the point of view of algorithm. In this paper, the MEMS gyroscope is studied from the point of view of software. The noise characteristics of the MEMS gyroscope are random drift. Error compensation. The technology has been studied. In this paper, several performance indexes and internal working principles of gyroscope are introduced, and the noise characteristics of gyroscope are analyzed by Allan variance method. In order to enhance the reliability of the test data, 10 groups of data are collected and the singular point removal method is used to pre-process the output data of the gyroscope. Then the drift trend is fitted by stepwise regression method and converted to the stationary data of zero mean value. Finally, the autoregressive AR model is established by calculating the ACFG PCF. Then Kalman filter is used to deal with the random drift error of 10 groups of gyroscopes. The experimental results show that the Kalman filtering method based on time series is effective in the error compensation of gyroscope random drift. For the dynamic error processing of MEMS gyroscope, the gyroscope is calibrated to set the gyroscope moving at different speed, and the classical Kalman filter is still feasible and effective in solving the dynamic deterministic error. When the gyroscope moves at variable speed, an adaptive Kalman filter is designed to effectively suppress the dynamic drift of the gyroscope and improve the precision of the gyroscope.
【学位授予单位】:中北大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:TP212;TN96
【参考文献】
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,本文编号:1952265
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