基于卡尔曼滤波的陀螺仪阵列技术研究

多个相同型号的陀螺仪测量轴相互平行,测量同一个角速度信号所组成的阵列叫做陀螺阵列。通过研究陀螺阵列提高惯性测量精度的信息处理算法,建立单个微机电(MEMS)陀螺仪的两种不同漂移模型,利用Allan方差对漂移系数进行辨识,将辨识出的随机漂移系数应用于卡尔曼滤波。通过卡尔曼滤波将陀螺阵列的信息融合为一个较高精度的输出,证明了卡尔曼滤波的稳定性。通过实验对比了不同建模方法的优劣,并且验证了基于卡尔曼滤波的信息融合方法可以有效提高MEMS陀螺仪的精度。

一种高精度输出的MEMS陀螺仪阵列

为了提高陀螺仪的输出精度,设计了一种由两级最优滤波组成的MEMS陀螺仪阵列的方法。首先通过卡尔曼滤波分别对分量陀螺仪进行随机误差补偿,降低分量陀螺仪的随机噪声,此为一级滤波;其次通过卡尔曼滤波将几个型号相同的陀螺仪组合成陀螺阵列,通过集中式卡尔曼滤波对其进行二次滤波,进一步提高其性能;最后,采用四个型号相同的陀螺仪进行验证实验。结果表明:通过一级滤波后,各分量陀螺仪的精度降为原始数据的3倍,通过二级滤波后,陀螺仪阵列的精度降低为原始数据的7倍,证明该方法的有效性。

硅微阵列陀螺仪的信号滤波技术

为了提高硅微陀螺仪的性能,基于四质量块结构形式,设计了一种全新的单芯片集成硅微阵列陀螺仪.根据Allan方差分析方法对漂移信号进行了研究,建立了系统的随机误差模型.利用冗余检测技术、信号差分技术、目标动态跟踪技术和粒子滤波算法构建了系统的两级动态滤波器,分析了系统的状态方程和观测方程,并对测量信号进行了滤波研究.实验结果表明:根据该动态滤波器模型,对于转动角速度为50(°)/s的动态滤波实验,原始信号的标准差由0.481 0(°)/s减小为0.214 9(°)/s,动态测量信号的信噪比得到了有效提高,而经过动态滤波后的漂移信号的零偏不稳定性与原始漂移信号相比提高了2.54倍.

硅微阵列陀螺仪的仿真、设计与测试

为了提高硅微机械陀螺仪的精度和工作可靠性,提出了一种新的硅微阵列陀螺仪结构设计方案。该陀螺仪由4个质量块构成,采用半解耦结构设计,结构完全对称,驱动模态和检测模态的频率匹配性好。分析了硅微阵列陀螺仪的结构和工作原理,并利用ANSYS有限元软件进行了结构仿真,通过调节结构参数实现了各驱动模态与敏感模态固有频率的匹配。对阵列陀螺仪样品进行了测试,实验测试结果表明,驱动模态存在3个振型,同频反相振动的幅值最大,与仿真结果一致。

硅微阵列陀螺仪闭环驱动控制技术研究

为了进一步提高硅微阵列陀螺仪驱动模态的控制精度与稳定性,深入分析了硅微阵列陀螺仪的结构设计和闭环驱动控制技术。基于硅微阵列陀螺仪闭环驱动控制的特点,以现场可编程门阵列(FPGA)为核心控制平台,实现一种基于自激振荡原理的数字化闭环驱动电路。分析并建立了自激振荡与幅度控制的基本模型,基于Simulink实现了闭环自激驱动的仿真。实验结果表明,常温下驱动幅度控制精度达到9×10^(-5),并能有效跟踪驱动模态谐振频率。

一种全新的硅微阵列陀螺仪(英文)

介绍了一种全新的硅微阵列陀螺仪的结构设计、模态仿真、电路闭环控制、数据融合方法和相关的实验结果。基于热弹性阻尼理论的数值仿真,利用结构解耦的方法设计了硅微阵列陀螺仪的四质量块结构。利用ANSYS软件对硅微阵列陀螺仪的驱动模态和检测模态进行了仿真,仿真结果表明:硅微阵列陀螺仪共有4种不同的工作模态。根据静电力反馈原理,设计了基于数字锁相控制和数字闭环控制方法的控制电路。电路测试结构表明硅微阵列陀螺仪驱动模态的振动幅值的相对稳定性可以达到9×10-5。分析了硅微阵列陀螺仪的随机漂移特性,建立了漂移误差模型,并设计了卡尔曼滤波器以获取硅微阵列陀螺仪的随机漂移的最优估计。利用多传感器信息融合算法,硅微阵列陀螺仪的零偏稳定性可以提高10倍。

基于阵列技术的冗余陀螺仪数据融合方法

目前限制MEMS陀螺仪在航空航天、汽车、武器制导等领域广泛应用的主要原因之一是单个MEMS陀螺仪测量精度低。而基于目前的工艺和技术水平,迅速提高单个陀螺仪的精度难度较大。本文研究如何利用低精度MEMS陀螺仪通过阵列技术及数据融合算法实现高精度导航信息获取。首先,利用阵列技术将多个关键参数一致性相匹配的同类陀螺仪组合在一起,形成一个虚拟陀螺仪。然后,将该多输入系统通过滤波方法进行融合给出一个最佳估计值,实现借助数量提升传感器精度的目的。最后,进行试验验证。仿真数据和实测数据验证结果表明,基于阵列技术的冗余陀螺仪通过设计的滤波方法进行数据融合后,可减少陀螺仪中的慢变漂移,提高角速度测量精度。

硅微阵列陀螺仪的数据滤波方法研究

为提高硅微机械陀螺仪的性能,开展了单芯片集成硅微阵列陀螺仪的研究,对硅微阵列陀螺仪的结构设计和信号处理方法进行了深入的分析和研究。利用集合经验模态分解对硅微阵列陀螺仪的静态漂移信号进行了多尺度分解和去趋势项处理,并对预处理后的漂移信号建立了ARMA(2,1)信号模型,得到了硅微阵列陀螺仪测量系统的状态方程和观测方程。根据该模型,采用自适应平方根卡尔曼滤波方法,可以将静态漂移信号的零偏稳定性由129.6°/h减小为22.8°/h,经过最优加权融合后的零偏稳定性与原始漂移信号相比提高了6倍。

硅微阵列陀螺仪的模态分析与实验

考虑四质量硅微阵列陀螺仪的模态定阶,采用模态分析法和能量法建立模态分析模型,研究了驱动和检测模态的固有频率和振型。首先,利用集总参数模型和拉格朗日方程建立系统运动方程,分析了无阻尼振动的谐振频率和模态;其次,基于能量法推导了驱动梁和检测梁的等效刚度,得到模态分析的理论模型公式,并利用有限元仿真对理论模型进行了验证;最后,对实验样机进行了模态测试。实验结果表明:驱动模态理论分析结果与仿真结果的最大误差为2.4%,检测模态的最大误差为3.9%;样机测试实验中各模态振型与理论分析结果基本一致。与传统的依赖于经验和繁琐仿真迭代的陀螺仪结构设计不同,模态分析理论模型可减少迭代次数,加快设计进程,为陀螺仪的设计优化提供理论指导。

四质量硅微陀螺阵列的正交误差校正系统分析

为了减小正交误差对硅微阵列陀螺仪测量精度的影响,提高系统性能,采用自适应模糊PID控制和正交耦合刚度校正法研究硅微阵列陀螺仪的正交误差校正问题。首先,分析了硅微阵列陀螺仪正交误差的产生原因及其对系统性能的影响;其次,阐述了基于静电结构耦合效应的正交耦合刚度校正法的工作原理,设计了校正电极;最后,基于自适应模糊PID控制设计了正交误差校正系统,根据系统不同的偏差E和偏差率Ec实现了PID参数的自整定。Simulink仿真结果表明基于自适应模糊PID的正交误差校正系统的动态响应速度是常规PID的3倍,超调量是常规PID的十分之一,有效地实现了正交误差校正,提高了系统的自适应性。