基于SVR的三轴磁通门传感器误差修正研究

提出了一种基于支持向量回归机(SVR)的三轴磁通门传感器误差修正方法。分析和理论计算了三轴磁通门传感器中由于三轴非正交、灵敏度不一致与零点漂移所引起的测量误差;设计了相应矩阵形式的数学模型对该误差进行修正。构造新的目标函数,使修正模型的参数矩阵转换为等价的线性形式,从而建立起中间模型。再由SVR算法辨识出中间模型系数,并通过中间模型系数与参数矩阵之间的关系,实现对误差修正模型的辨识。用实际地磁场测量数据进行测试,结果表明:三轴磁通门传感器在不同姿态下的测量误差由800 nT修正到60 nT以下。该研究为提高三轴磁通门传感器性能提供了一种可行方法。

三轴磁通门传感器温漂误差分析及其校正方法

本文通过温漂补偿实验分析了三轴磁通门传感器的温漂特性,并提出基于最小二乘法的温漂补偿模型对传感器进行温漂误差校正。物理实验与实测数据校正结果表明,考虑温漂误差校正是必要的,温漂补偿模型不仅能有效地校正传感器的温漂误差,而且在系统误差校正的基础上进行传感器的温漂误差校正还能进一步提高传感器的测量精度。

基于RANSAC算法的三轴磁通门传感器误差校正

针对三轴磁通门传感器存在转向误差影响其测量精度而传统误差校正算法在非理想条件下应用效果不佳的问题,在椭球拟合算法的基础上提出了基于随机抽样一致性(Random Sampling Consensus,RANSAC)算法的三轴磁通门传感器误差校正方法,该方法可以有效剔除样本数据中的噪声和畸变数据点,最终估算出更加准确的误差参数。仿真分析和外场实验表明,即使在样本数据中含有噪声或畸变数据点时,该方法仍然可以估算出更加准确的误差参数。相比传统椭球拟合算法,仿真分析中传感器误差参数的估算精度提升了1~2个数量级,外场实验中实测数据磁总场的峰峰值和均方根误差的改善率分别提高了10.2%和32.1%。

三轴磁通门磁梯度仪转向差校正方法研究

三轴磁通门传感器应用广泛,但其自身固有的零偏误差、灵敏度误差以及三轴非正交误差对其磁场测量精度有着较大的影响。针对磁通门梯度仪中磁传感器自身的性能参数和摆放方位不一致问题,提出了转向差的校正方法:分别建立了磁通门传感器误差的自校准和互校准数学模型,并采用神经网络算法和最小二乘算法对模型参数进行求解。仿真和试验结果表明,整个校正过程简单可行,在不需要三轴无磁转台以及恒定磁场标准装置等复杂试验设备情况下,利用磁通门梯度仪在稳定的地磁场环境下采集多组磁场数据,能有效降低磁梯度仪转向差引起的测量误差。

运动状态下磁场模量修正技术研究

考虑到现有三轴磁通门传感器的修正存在方法复杂、对设备要求较高、效果不佳等问题。根据三轴磁通门传感器是由于三轴不正交、灵敏度不一致和零点偏移所引起的误差进行分析和理论计算,提出了三轴磁通门传感器修正模型并运用奇异值分解和单纯型法进行实验。实验结果表明,该方法能够简单、有效的对磁场模量进行修正,能够广泛的应用于三轴磁通门传感器静态和动态的总模量修正。