基于时间序列分析的Kalman滤波方法在MEMS陀螺仪随机漂移误差补偿中的应用研究

从工程实用的角度出发,探讨了MEMS陀螺仪随机漂移误差的有效补偿方法.首先采用时间序列分析的方法建立了MEMS陀螺仪的随机漂移误差模型,然后阐述了用基于时间序列模型的Kalman滤波方法减小该漂移误差的具体方法.对某MEMS陀螺仪实测数据的误差补偿结果表明,所介绍的滤波方法能够有效地抑制其漂移误差,提高MEMS陀螺仪在实际系统中使用精度.     

自适应Kalman滤波在MEMS陀螺仪信号处理中的应用

通过中值滤波和均值滤波的有机结合,可以去除MEMS陀螺仪漂移中的"野点"信号。基于Haar小波基的小波变换,寻找到了一种易于实时在线实现的漂移特征提取方法。对残差信号进行二阶AR模型分析建模后,利用改进的自适应Kalm an滤波算法,对残差信号进行滤波,提高了被处理漂移信号的精度。实际测量数据的处理结果验证了该MEMS陀螺仪去漂移方法的有效性。     

MEMS陀螺仪静态漂移模型与滤波方法研究

针对移动机器人上安装的MEMS陀螺仪进行研究,根据MEMS陀螺仪的实测数据,分析了其噪声特性,采用时间序列分析方法建立MEMS陀螺仪漂移的AR模型,进而通过Kalman滤波降低随机噪声对MEMS陀螺仪精度的影响。仿真结果表明:静态漂移的建模和滤波方法对提高MEMS陀螺仪精度是有效的。     

基于卡尔曼滤波的陀螺仪降噪处理

针对MEMS陀螺仪输出信号随机漂移误差造成测量精度低的问题,提出了一种基于BP神经网络的卡尔曼滤波降噪模型.基于BP神经网络的基本原理,首先利用BP神经网络对系统进行学习,获得系统状态方程,然后建立了基于BP神经网络的滤波模型,最后应用于卡尔曼滤波对MEMS陀螺仪信号进行降噪.半实物模拟仿真实验表明:基于BP神经网络的卡尔曼滤波后的数据的速率随机游走等系数比原始数据下降6.89倍,验证了本方法的降噪性能优于基本卡尔曼模型,在MEMS陀螺仪的数据处理方面具有一定的应用价值.     

基于重力四元数的陀螺漂移估计与补偿

为提高钻探中的钻具姿态测量精度,提出一种基于重力四元数的MEMS惯性随钻姿态测量方法.采用MEMS惯性器件构建钻具姿态测量系统,把加速度计数据解算的姿态四元数作为观测四元数,陀螺仪数据解算的姿态四元数作为误差四元数;然后将陀螺仪漂移融入误差四元数,建立重力四元数估计陀螺仪误差四元数的模型,采用最小二乘法估计陀螺仪三轴漂移,进而补偿陀螺仪姿态四元数;通过补偿后的姿态四元数解算出钻具姿态.最后设计了转台、振动台实验和钻进模拟实验,实验结果表明,姿态四元数补偿后的井斜角和工具面角漂移由平均10 °/h减小到约0.2 °/h,方位角误差由平均12 °/h减小到约0.46 °/h,实现了加速度计补偿陀螺的三轴漂移,表明该方法能够有效提高钻具的姿态测量精度.     

基于相关向量机的MEMS陀螺仪随机漂移补偿

提出了一种基于相关向量机的MEMS陀螺仪随机漂移预测方法。针对MEMS陀螺仪随机漂移误差的非线性、不确定性等特点,建立了相关向量机预测模型,并采用EM算法获得模型的参数。针对随机漂移的混沌特性,利用相空间重构技术,将重构后的漂移序列作为输入变量进行模型的训练和预测。训练和测试结果均表明,该方法具有很好的预测效果,优于常用的时间序列分析法和支持向量机法。利用预测结果对随机漂移进行补偿,有效地提高了陀螺的使用精度。     

基于VMD和CWT的MEMS陀螺仪输出降噪研究

针对MEMS陀螺仪信号噪声的问题,提出了一种基于变分模态分解(VMD)和连续小波变换(CWT)相结合的去噪方法.方法 首先利用VMD算法将MEMS陀螺仪信号分解成若干不同频率的本征模态分量 (IMF),有效的抑制了LMD分解中存在的模态混叠现象和端点效应等问题,经过信号重构之后,再用CWT算法进行二次去噪处理,分离出有效的低频信号.将上述方法应用到实际工程中,并与传统的VMD去噪和传统的CWT去噪方法作对比,实验结果表明VMD和CWT联合降噪方法可以有效地去除MEMS陀螺仪输出信号中的噪声,对改善MEMS陀螺仪零偏稳定性有着较好的作用,为工程中解决MEMS陀螺仪降噪问题提供了新思路.     

多项式拟合在MEMS陀螺仪零点随机漂移抑制中的应用研究

MEMS(Micro-Electro-Mechanical Systems)传感器精度相对较低限制了其应用范围,从实际工程应用出发,针对MEMS陀螺仪零点随机漂移误差探讨了有效的补偿方法.推导了不同阶数拟合曲线的回归方程,根据实测MEMS陀螺零点数据对不同阶数拟合曲线的补偿效果进行对比,选取最优方案并通过跑车试验进行验证,证明该方法能够有效抑制陀螺仪零点漂移误差,提高微惯性导航系统的导航精度.     

阈值去噪与RBF神经网络在MEMS陀螺仪误差补偿中的应用

针对现有MEMS陀螺仪中随机误差较大,导致器件输出信噪比低进而影响其应用范围的现状,提出一种基于小波阈值去噪与梯度径向基( RBF)神经网络结合的MEMS陀螺漂移非平稳时间序列建模预测方法。首先采用Allan方差法分析了MEMS陀螺仪的主要随机误差,随后利用小波阈值去噪分离出MEMS陀螺误差模型中的白噪声及漂移误差,最后采用RBF神经网络对漂移数据进行建模。通过实验对文中所述的误差补偿方法进行验证,表明了方法的有效性,对于基于MEMS陀螺仪的惯导系统精度提高具有重要意义。     

基于多传感器的运动姿态测量算法

在基于MEMS传感技术的运动姿态测量中, 陀螺仪信号的漂移和载体线性加速度与重力加速度的叠加是影响测量结果准确性的主要原因, 实践中一般采用静态补偿和滤波技术减小测量误差. 基于自主研发的惯性测量单元, 设计了一种新型两级扩展卡尔曼滤波器: 基于四元数的运动姿态测量模型, 首先构造自适应加速度误差协方差矩阵, 消除载体线性加速度, 再采用多传感器融合技术进行数据融合, 修正陀螺仪信号漂移产生的误差. 实验表明, 本文算法结果与业界认可的动作捕捉系统Xsens的测量结果一致, 可有效满足应用需求.     

基于AR模型的MEMS陀螺误差补偿方法研究

针对MEMS(Microelectro Mechanical Systems）陀螺具有成本低、体积小但误差较大的问题,探讨MEMS陀螺的误差补偿方法。基于AR模型方法,采集MEMS陀螺原始信号,对原始信号进行预处理,利用预处理后的数据建立陀螺的AR(Auto Regressive)模型,辨识出模型参数。利用该模型对陀螺信号进行误差补偿,计算出陀螺的较精确值。通过对某MEMS陀螺误差补偿的静态和动态试验表明,提出的方法能够有效地减小误差,提高陀螺的测量精度。     

基于CEEMD阈值和相关系数原理的MEMS陀螺信号去噪方法

针对经验模态分解（EMD）方法易产生模态混叠问题,而集成经验模态分解（EEMD）方法又存在重构误差较大的缺陷,提出了一种基于完备集成经验模态分解（CEEMD）阈值滤波和相关系数原理的MEMS陀螺信号去噪方法。首先通过CEEMD方法对陀螺信号进行有效完备的分解,并利用相关系数原理合理确定分解后噪声分量与有效分量的界限。在此基础上,通过借鉴小波阈值处理方式和EMD阈值设置方法,对信号进行阈值滤波去噪。对仿真信号和实际MEMS陀螺信号的研究结果表明,CEEMD阈值去噪方法的去噪效果要优于CEEMD、EEMD、EMD强制去噪方法和小波分析方法。这也充分体现了其在MEMS陀螺信号去噪应用中的可行性和有效性。     

基于自适应卡尔曼滤波器的MEMS陀螺零点漂移的研究

随机噪声是影响MEMS陀螺精度的一个重要因素。本文基于时间序列分析方法建立MEMS陀螺的随机漂移AR模型后,使用自适应卡尔曼滤波器对信号进行滤波。通过比较陀螺原始信号和自适应卡尔曼滤波后的信号,可以得出结论：自适应卡尔曼滤波器在处理MEMS陀螺零点漂移中具有良好的滤波效果。     

MEMS陀螺漂移误差建模与滤波

MEMS陀螺漂移误差直接影响光电稳定跟踪平台伺服机构的控制精度.针对MEMS陀螺随机漂移误差慢时变、弱非线性、难以准确补偿的特点,基于随机序列时序分析法的基本原理,对预处理后的MEMS陀螺漂移残差信号进行建模,并根据模型对残差信号进行Kalman滤波.结果显示滤波前后信号的方差提高了1到2个数量级,表明有效抑制了漂移误差,提高了MEMS陀螺的精度.     

CMOS-MEMS体硅陀螺的系统仿真

体硅MEMS和CMOS电路的单片集成技术是提高传感器性能的有效途径,但是集成技术会对陀螺的设计和CMOS电路的设计提出更高的要求。本文通过建立CMOS-MEMS体硅陀螺的等效电学模型,实现了对CMOS-MEMS体硅陀螺的系统级仿真。通过系统仿真,陀螺的结构部分、电路部分、集成产生的寄生效应以及工艺误差得到了有效的分析,从而能够了解它们相互之间的影响,更好的指导CMOS-MEMS体硅集成器件的设计。     

A novel method for finding the best excitation frequency of MEMS vibratory gyroscope

Microsystem Technologies - In this paper, a novel method is proposed for finding the best excitation signal frequency of the MEMS vibratory gyroscope sensors. In the proposed method, the amplitude...     

基于加速度计的陀螺三轴角速率提取算法研究

旋转弹载免驱动三轴MEMS陀螺的输出信号是横滚、偏航、俯仰3个角速度耦合在一起的特殊信号,如何解出弹体的3个角速度是研究的重点和难点.为解决这一问题,从旋转弹载免驱动三轴MEMS陀螺结构原理出发,分析了其输出信号.针对信号的特殊性,提出通过用重力加速度计的输出信号和陀螺的输出信号进行对比的方法来实现陀螺的三轴角速度的提...     

基于参数激励的MEMS环式陀螺驱动方法与实现

MEMS环式陀螺仪是一种基于哥氏力效应设计出的测量角速度的惯性传感器,其性能与驱动模态直接相关。因此,在传统PLL-AGC驱动控制方法中引入参数激励信号,按照参数激励法驱动陀螺仪,陀螺仪的刚度产生周期性变化,降低驱动信号从而抑制因电馈通导致的驱动端对敏感端产生的误差信号,提高陀螺仪灵敏度。对参数激励的效果进行研究,经实验表明,通过改变参数激励信号的参数,可在驱动响应稳定的前提下对驱动信号进行抑制,在实际测试中驱动信号的幅值下降22.75%。     

小波阈值去噪和FAR建模结合的MEMS陀螺数据处理方法

为解决MEMS陀螺输出信号中噪声大、随机漂移严重的问题,提出了一种小波阈值去噪和函数系数自回归FAR建模结合的MEMS陀螺数据处理方法。采用小波阈值去噪法对MEMS陀螺输出信号去噪,提高其信噪比;为克服常用的自回归AR模型无法解决MEMS陀螺随机漂移存在的非线性问题,引入FAR模型对MEMS陀螺的随机漂移进行建模。实验结果表明,此数据处理方法可有效抑制MEMS陀螺输出噪声,且与AR模型相比,FAR模型能更精确地对MEMS陀螺随机漂移进行建模及预测。     

基于MEMS和CORTEX-M3的微惯性测量单元研制

从工程实际出发,给出了一种基于新型Cortex-M3内核ARM和MEMS惯性传感器的低成本、高性能微型惯性测量单元的结构框架。详细介绍了采用三轴MEMS陀螺、三轴MEMS加速度计和三轴磁阻传感器研制的微惯性测量单元硬件设计方案,分析了陀螺和加速度计的信号噪声,利用均值滤波法对信号进行预处理,对预处理后的信号采用FIR滤波器进行滤波,对陀螺和加速度计进行了标定。该测量单元已应用于某小型无人机的姿态测量,达到预期效果。