三轴MEMS陀螺仪轨迹跟踪的自耦PID控制方法

为了有效提高三轴微机械(Micro-Electro-Mechanic System,MEMS)陀螺仪的抗干扰能力和检测精度,基于自耦PID控制理论提出了一种简单的陀螺仪控制方法。该方法将三轴MEMS陀螺仪控制问题分解为三个严格反馈子系统的控制问题,然后将三个子系统已知或未知动态、其不确定性和外部有界扰动分别定义为三个总扰动,进而将三个子系统等价映射为三个二阶线性扰动系统,据此分别构建了在总扰动反相激励下的三个受控误差系统,并根据自耦PID控制理论分别设计了三个自耦PD控制器,最后分析了每个子系统的鲁棒稳定性和抗扰动鲁棒性。仿真实验证明了所提控制方法的有效性,其在MEMS陀螺仪控制系统领域具有良好的实际应用前景。

基于角速度估计的MEMS陀螺随机误差动态滤波方法

针对MEMS陀螺仪受随机误差影响较大需要进行滤波处理,采用时间序列分析法建立的随机误差模型无法直接用于动态条件下滤波的问题,提出了一种基于角速度估计的随机误差动态滤波方法。首先,采用时间序列分析法对MEMS陀螺仪随机误差进行分析与模型构建;然后,将角速度估计假设模型建模为三维线性模型,并与陀螺仪随机误差模型结合构建动态滤波模型;最后,采用强跟踪卡尔曼滤波方法直接估计出角速度值以实现对随机误差滤波,并进行试验验证。结果表明:无论是静态还是动态条件下,该滤波方法估计的角速度值精度均较高,可以有效降低MEMS陀螺仪的随机误差,提升MEMS陀螺仪精度。

用三维MEMS力学量传感器对涌浪微观形态测量的研究

涌浪的形态对舰船驾驶航行、渔业生产、海洋作业和堤坝设施等具有很大的影响.对海浪的形态研究在军事、水上交通、海洋工业、渔业和民生方面都具有特殊的意义.MEMS力学量传感器是一种环境适应能力极强的微机电器件,用三维MEMS力学量传感器可以测量动态质点的速度、加速度、摆角和倾角等参数.通过三维MEMS力学量传感器的三维参数测量和分解可以得到涌浪质点的实时运动速度和运动轨迹数据,从而为涌浪的微观形态研究提供了依据.MEMS力学量传感器具有体积小、重量轻和输出灵敏度高等特点,特别适合于对海浪实时形态的研究.

基于九轴MEMS定位系统误差分析与补偿算法研究

基于九轴MEMS定位系统,对由陀螺仪零偏造成的位移平面偏转误差进行分析与补偿。通过实验与推导,首次给出偏差的定量分析和误差传播的数学模型。为估计偏差,设计了一种新的状态向量中仅包含陀螺仪零偏的、简化扩展卡尔曼滤波(SEKF)技术,克服了无加速度计辅助条件下的偏差估计问题,降低了计算量,能够很好地满足位移实时估计需求。硬件实验证明:经过偏差补偿的九轴MEMS定位系统,能够准确估计有限范围内周期性运动的位移,幅值定位精确度达到90%。该系统可用于无人机、机器人定位等领域。

具有扇区输入非线性的三轴MEMS陀螺仪鲁棒自适应控制

微机电系统(micro-electro-mechanic system,MEMS)陀螺仪在制造和应用过程中会受到系统参数不确定、外界干扰和力电换能器非线性效应的影响,降低MEMS陀螺仪的检测精度。提出一种基于增益自适应的滑模控制策略对MEMS陀螺仪3个轴向轨迹进行控制,采用一种基于时变死区技术的积分自适应律估计参数不确定和干扰的上界以避免估计发散,选择合适的控制律消除非线性扇区输入的影响,实现陀螺3个轴向的轨迹跟踪指定的参考运动,从而提高检测精度。最后利用Lyapunov直接法证明了闭环误差系统的渐近稳定性和所有信号的有界性。仿真结果表明了该策略的有效性。

基于MEMS传感器的虚拟射击系统的枪支设计

实弹射击系统是一种行之有效、可以直观真实地反映操作手射击水平的训练和考核系统,但也有保障条件高、成本昂贵、改造困难、难以进行复杂条件下的训练考核等缺点,为了解决现有的虚拟射击系统中光学模拟枪逼真度不高的问题,采用微机电系统传感器和软件技术设计了一种新的枪支模型。根据仿真枪支上安装的磁场传感器和加速度传感器测量值算出子弹的初始状态,结合弹道方程对子弹在三维空间中的运行轨迹进行计算,最后利用虚拟目标简化和场景分割方法设计算法对子弹命中进行实时判定。改进模型实时性好、易于实现、逼真度高,具有一定的商业应用推广价值。

静电驱动MEMS谐振式压力传感器闭环拓扑研究

谐振式压力传感器闭环拓扑结构对保持机械谐振器振荡的稳定性和可靠性起着重要作用。针对一种典型结构的静电驱动电容检测MEMS谐振式压力传感器,在分析工作原理的基础上,构建了其混合信号模型。基于该模型搭建了自激振荡、自动增益控制、锁相环和带AGC的自激振荡四种闭环拓扑结构。在混合信号仿真平台下,对四种拓扑结构在起振状况、自动频率跟踪特性、抗冲击性和频率稳定性四个方面进行了仿真比较。结果表明,锁相环闭环拓扑结构表现出较好的综合性能。

基于MEMS测姿器件的天线自跟踪设计

本文针对解决气象火箭探测中定向天线跟踪问题,设计基于MEMS测姿器件的天线控制器。主控计算机根据预先设定的火箭运行轨迹,通过MEMS测姿器件实时测定天线方位和俯仰的二维位置,与预先轨道的数据比对,得到二维位置差,将位置差转换成控制命令通过异步串口发送给单片机,单片机通过电磁继电器驱动云台电机的运转,动态实时补偿天线指向预定的方位和俯仰,从而实现对目标的精确跟踪。

人体运动跟踪中MEMS姿态测量单元设计与测试

人体运动姿态的实时跟踪在运动员辅助训练和康复医学中有广泛应用。设计了应用于人体运动姿态测量的MEMS姿态测量单元。该姿态测量单元包含三轴正交的MEMS加速度计、磁强计和角速率陀螺,集成微控制器以及扩展数据存储的FLASH芯片,单元大小为38 mm×28 mm×13 mm.姿态角解算采用基于四元数的扩展卡尔曼滤波算法。提出了一种利用单轴转台和楔角器进行姿态测量单元3个姿态角误差测试的新方法。测试结果表明:3个姿态角测量误差均小于2°,满足人体运动姿态测量的精度要求。

基于MEMS的虚拟现实步迹跟踪系统的设计

针对大多数虚拟现实体验中的人物运动主要靠手柄按键操作的问题,设计了一种基于佩戴者自身步态运动的虚拟现实系统,采用低成本、普通精度的MEMS惯性传感器采集佩戴者的足部姿态信息,从而实现无需外部设备的行人步迹的跟踪定位。根据惯性原理进行姿态解算,并对传感器采集数据进行分析研究,设计了多条件零速判定方法和主航向收敛算法,实现速度和方向的修正补偿,并使用样机进行真实实验。实验结果表明,该系统能够实现行人的步态分析,修正后的跟踪定位轨迹误差不大于0.316 m,可根据应用需求进行扩展研究。

MEM在铁路UM2000轨道电路信号接收中的应用

最大熵法(MEM)是一种常用的现代谱估计法,它与经典谱估计法相比,分辨率比较高.UM2000是法国应用于高速铁路中的一种数字编码轨道电路,其信号特点是频率间隔比较小,所以要求其频谱的分辨率高,同时实时性要好.本文研究了用MEM在UM2000轨道电路信号分析中的应用.

基于北斗-陀螺仪组合定位的轨道占用判别方法研究

自主定位是CTCS-4级列控系统对列车定位的要求。在车站内的平行股道区段,轨道占用判别是列控系统获取列车位置信息的重要环节,而现有判别方法尚未满足CTCS-4级列控系统需要。本文使用北斗卫星导航系统与微机械陀螺仪组合定位的技术进行列车定位,重点研究其中的列车轨道占用判别方法。该方法应用模式识别,对从卫星定位系统及惯性传感器获得的列车运行状态进行实时分析,判别当前轨道占用。实验表明,该方法响应时间小于3s,对样本数据判别结果与实际相符,能够很好的辅助列车获取位置信息。

三轴微机电系统陀螺仪自适应干扰补偿方法

三轴微机电系统(micro-electro-mechanical systems,MEMS)陀螺仪在制造和应用过程中会受到系统参数不确定和外界干扰的影响,降低MEMS陀螺仪的检测精度.本文提出一种基于自适应干扰估计的滑模控制策略对MEMS陀螺仪进行参数不确定和干扰补偿,同时实现轴向轨迹跟踪,从而提高检测精度.相比传统滑模控制方法,该策略利用趋近律概念描述滑模趋近运动,改善趋近运动阶段的动态品质,同时利用干扰观测器在线实时估计系统未知干扰,大大降低滑模面的切换增益,有效地降低滑模面抖振.最后利用Lyapunov直接法证明了系统的渐进稳定性和干扰估计的收敛性.仿真结果表明了该策略的有效性.

MIMU精度对GNSS/MINS组合导航系统性能影响仿真分析

GNSS/MINS组合导航系统具有全天候、高动态、误差不随时间累积、连续高速输出导航参数的优点,但目前高精度MEMS IMU价格太高,限制了GNSS/MINS组合导航系统的应用范围。使用低精度MIMU辅助GNSS,容易导致GNSS基带跟踪环路失锁。为了找出MIMU精度与GNSS基带跟踪环路稳定性之间的关系,通过航迹发生器产生不同精度MIMU输出数据,通过GNSS模拟器产生GNSS中频数据,仿真测试不同精度MIMU辅助下GNSS基带跟踪环路稳定性。仿真结果表明,用于GNSS/MINS标量深组合导航系统的MIMU陀螺零偏稳定性应优于570(°)/h,加速度计零偏稳定性应优于19 mg,如果MIMU精度低于如上指标,则只能进行松组合或者紧组合,该结果具有工程指导意义。

光电稳定跟踪装置中微机电陀螺应用研究

以微机电陀螺在高精度光电稳定跟踪装置中的应用为背景,研究了陀螺输出噪声对光电稳定跟踪平台精度的影响。结果表明,陀螺噪声会引起平台基准轴的抖动和缓慢漂移。根据微机电陀螺的实测数据,分析了其噪声特性。基于AR模型建立了微机电陀螺的噪声统计模型。研究了基于Kalman滤波的陀螺去噪算法,给出了去噪结果,分析了该算法不能够取得较好滤波效果的原因。针对Kalman滤波在微机电陀螺信号低频去噪方面的局限性,将基于阈值决策的小波去噪方法应用于微机电陀螺的信号处理中,给出了滤波结果。实测结果表明由于后者不依赖于噪声的精确模型,可根据噪声在不同频段的统计特性采用阈值决策滤波,具有更好的抑噪效果。最后给出了两种滤波算法的比较。

车载紧耦合MIMUs/GPS的神经网络辅助强跟踪滤波方法（英文）

微惯性测量单元由三轴正交的微机械陀螺、加速度计和微型地磁传感器组成。将上述装置与GPS接收机组合,可构成最佳导航定位模型,其中紧耦合MIMUs/GPS对全导航参数(位置、速度及姿态)的测量精度可大幅提高。由于微惯性传感器具有大漂移特性,为获得具有自适应的线性参数模型,提出了融合滤波的信息处理方法,利用强跟踪滤波实现状态预测,二阶EKF实现测量更新,并借用神经网络技术完成对状态预测的修正。由于系统组件具有非线性,该神经网络辅助的强跟踪滤波方法旨在逼近MIMUs/GPS的真实特性,并为车载用户提供更为精准的导航参数信息。动态环境下的仿真试验表明,尽管MEMS惯性传感器的精度有限,所提出的方法能够有效用于实际的导航参数解算。

基于强跟踪滤波的旋转捷联惯导初始对准方法

旋转捷联惯性导航系统在传统系统结构上进行了改进,陀螺和加速度计安装于转动基座上,通过捷联算法中的积分运算消除陀螺仪和加速度计中的非随机性误差。针对该导航系统的结构特点,研究了一种基于强跟踪滤波算法的快速估计平台误差角的初始对准方法,推导了系统的误差数学模型,论述了强跟踪滤波基本方法及初始对准状态方程与观测方程,进行了数字仿真验证。基于某型光纤陀螺和MEMS加速度计,通过在高精度转台上的旋转实验进一步进行了基于实际系统的算法性能验证。结果表明,对于中低精度的光纤陀螺旋转捷联惯性导航系统,所提出的对准方法具有较高的对准性能,具有工程应用价值。

基于机器视觉和姿态检测的循迹智能车

针对未来汽车在一定条件下根据需求自主驾驶并安全到达目的地的趋势,阐述一种以数字摄像头作为道路传感器的智能循迹电动车制作方案。介绍智能车整车硬件结构与设计,采用图像二值化加速处理电路快速处理赛道信息,惯性导航元器件检测和计算车身姿态信息,给出智能车软件系统结构图,分析控制策略及优化。结果表明:通过优化控制策略和道路特征识别,可让电动模型车在赛道板内安全行驶不出界的情况下,以较快速度顺利通过各种弯道和适应不超过15°的上下坡道。

基于最优分配策略的弹道导弹目标关联算法

为突防需要,弹道导弹目标在飞行过程中会释放多批诱饵、假弹头等形成群目标进行伴飞。由于群内目标之间相互靠近且运动特性相似,跟踪过程中极易发生混批、错批等问题,导致无法尽早进行轨道推算、目标识别等,缩短了导弹拦截时间。本文提出了基于最优分配策略的目标关联算法。首先将目标关联问题归纳为最优分配的一种特例,然后根据目标归一化残差、速度、航向、AD值等信息综合计算关联概率并构建关联代价矩阵,最后对关联代价矩阵进行最小化求解,计算最优的量测和航迹配对。仿真分析结果表明该算法能够大幅度提高群内目标关联准确性。

基于图像和惯性的头盔组合跟踪原理

不同体制的头盔跟踪定位技术单独使用时都存在一定的原理性性能制约,提高跟踪定位技术整体性能的有效途径是采用组合跟踪。目前综合性能较好的是图像式头盔跟踪,图像式跟踪技术精度高,输出数据平稳,稳定性好,但其缺点是头盔活动范围受制于CCD摄像机视场及头盔大角度转动时头盔本身对CCD摄像机视角的遮挡。惯性跟踪不需要任何外来信息也不向外辐射任何信息,可在任何介质和任何环境条件下实现360°全范围头部跟踪,但其定位精度随时间下降。提出的基于图像和惯性的头盔组合跟踪技术充分利用图像跟踪精度高、长期稳定性好及惯性定位跟踪范围广、跟踪系统简单的优点,达到单个跟踪定位体制不具备的综合性能。