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现代伺服控制系统中经常需要加速度信息来实现加速度反馈控制,在旋转运动形式的伺服系统中,通过基于电机模型的观测器算法估计出角速度或角加速度,其性能远远不及采用角加速度传感器直接测量的方法,而角加速度传感器又存在价格昂贵和技术指标适用范围窄的问题。论文提出了一种角加速度观测方案,利用光电编码器输出的角位移信号及观测对象的模型信息,估计出伺服系统角加速度,并通过RT LAB实验平台进行硬件在回路仿真实验,能够实现对角位移、角速度和剧烈变化的角加速度的观测,效果良好,验证了算法的鲁棒性和精确性。论文提出的角加速度观测方案还可以应用于非电机驱动的伺服系统中,其适用范围更广,成本低,更适合工程应用。 相似文献
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提出了一种即适用于全驱动系统, 也适用于欠驱动系统的加速度反馈控制新方法—加速度反馈增强的 H∞ 控制方法. 通过引入前置滤波器来代替传统加速度反馈控制方法中的高增益, 新的加速度反馈控制方法可以根据已知的非线性动力学项设计非线性鲁棒性增强控制器; 通过与后退算法相结合, 新的加速度反馈控制方法可以应用于欠驱动非线性系统; 通过在频率域及输入输出有限增益 L2 稳定的意义上的分析显示了新的方法具有良好的扰动抑制性能. 最后, 在一个直升机仿真模型上进行的跟踪控制仿真实验的结果验证了新方法的可行性与有效性. 相似文献
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针对惯性导航应用中,姿态解算与外力加速度估计互相干扰的问题,提出一种基于四元数和扩展卡尔曼滤波器的姿态解算与外力加速度同步估计算法。首先,利用估计的外力加速度修正传感器加速度数据得到准确的反向重力加速度,再结合地磁场向量通过梯度下降算法解算得到旋转四元数的测量值;其次,构建扩展卡尔曼滤波模型,对旋转四元数和外力加速度进行更新,得到旋转四元数的预测值和外力加速度的预测值;最后,用旋转四元数的测量值和测量得到的加速度数据对预测值通过扩展卡尔曼滤波的方法进行校正,最终得到准确的旋转四元数和参考坐标系下三轴方向上的外力加速度。实验表明,通过扩展卡尔曼滤波同时对姿态和外力加速度估计的方法,能够迅速收敛并准确得机体姿态信息以及外力加速度信息,欧拉角误差为±1.95°,加速度误差为±0.12 m/s2,并且该算法能有效抑制外力加速度对姿态解算的影响,准确估计外力加速度。 相似文献
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为了提高无人机的风扰抑制能力,实现无人机安全飞行和精准控制,提出了一种基于加速度反馈的旋翼无人机抗风扰方法.该方法不需要改变原有的控制器结构,在原有的控制器基础上引入角加速度和线加速度反馈,从而实现更快速且更高精度的角度和位置跟踪,提升系统的扰动抑制能力.同时,为了将该算法部署在实际的无人机平台上,提出了一种简单、快速以及适用于加速度反馈的无人机参数辨识方法.结合该方法,将加速度反馈应用到一个六旋翼机上,并在户外持续风和阵风扰动环境下进行了实验验证.实验结果表明,加速度反馈增强型控制器可以有效地抑制这两种风扰,极大地提高了风扰条件下的无人机控制精度. 相似文献
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针对低成本MEMS器件组合的姿态检测系统在运动加速度干扰下姿态估计精度较差等问题,提出了一种基于旋转矩阵卡尔曼滤波器(KF)的姿态解算方法.为了克服四元数法观测方程为非线性的缺点,该方法以旋转矩阵部分元素建立状态方程,并对量测加速度采用状态反馈估计的运动加速度进行补偿,减小了外部加速度的干扰,然后通过构造水平观测向量降低了计算复杂度,并给出了量测噪声协方差的推导.最后设计了卡尔曼滤波器对量测信息实现融合.动静态测试表明,该方法消除了累计误差,与无迹卡尔曼滤波(UKF)相比,提高了在运动加速度干扰下的姿态估计精度. 相似文献
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针对跟踪精度与网络能量消耗的均衡性问题,提出了信息加速度的概念,并结合信息驱动理论对机动目标的运动轨迹进行预测和跟踪,实验结果证明:提出的算法可以利用较少的网络能量对机动目标实施精确跟踪,可以满足对机动目标长期、准确跟踪监控的需求。 相似文献
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针对运动状态下探测器姿态解算精度不高的问题,提出了一种基于加速度分离算法的姿态测量方法。首先,分别利用椭球拟合法和建模法对加速度计、陀螺仪进行误差补偿,保证了MEMS传感器初始测量数据的精度。其次,提出了一种分离运动加速度的方法,以消除运动对加速度计测量数据的影响。最后,结合加速度分离算法实现了基于卡尔曼滤波器的高精度姿态解算。模拟实验结果表明,该姿态测量方法具有较高的精度和抗干扰能力,在变加速运动时姿态误差减小了70%以上,满足了设计的要求。 相似文献
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Two methods are available for the estimation of the angular velocity of a rigid body from point-acceleration measurements:
(i) the time-integration of the angular acceleration and (ii) the square-rooting of the centripetal acceleration. The inaccuracy
of the first method is due mainly to the accumulation of the error on the angular acceleration throughout the time-integration
process, which does not prevent that it be used successfully in crash tests with dummies, since these experiments never last
more than one second. On the other hand, the error resulting from the second method is stable through time, but becomes inaccurate
whenever the rigid body angular velocity approaches zero, which occurs in many applications. In order to take advantage of
the complementarity of these two methods, a fusion of their estimates is proposed. To this end, the accelerometer measurements
are modeled as exact signals contaminated with bias errors and Gaussian white noise. The relations between the variables at
stake are written in the form of a nonlinear state-space system in which the angular velocity and the angular acceleration
are state variables. Consequently, a minimum-variance-error estimate of the state vector is obtained by means of extended
Kalman filtering. The performance of the proposed estimation method is assessed by means of simulation. Apparently, the resulting
estimation method is more robust than the existing accelerometer-only methods and competitive with gyroscope measurements.
Moreover, it allows the identification and the compensation of any bias error in the accelerometer measurements, which is
a significant advantage over gyroscopes. 相似文献
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小型尾坐式飞行器航姿参考系统 总被引:1,自引:0,他引:1
针对小型尾坐式飞行器姿态实时解算问题,研究了低成本的航姿参考系统(AHRS).由于MEMS惯性器件精度较低,设计了混合卡尔曼滤波器,以姿态四元数和陀螺随机漂移为状态变量,抑制了载体长时间飞行时陀螺漂移造成的累积误差.由于加速度计输出值在除重力加速度之外的附加加速度较大时不可信,完善了判断载体运动状态的方法,根据加速度计的实际输出,选择加速度值或者磁场强度作为观测量.实验结果表明,设计的算法在精度和计算效率方面都能满足控制系统的需求,更加适用于对实时性有较高要求的飞行器. 相似文献
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针对智能车辆主动环境感知的需求,提出了一种采用三轴加速度计、三轴磁强计和三轴陀螺仪组合进行车辆姿态解算的方法.首先以旋转矢量法为陀螺仪的车辆姿态解算方法,作为扩展卡尔曼滤波的状态方程,用于车辆姿态的预测;其次以高斯牛顿法为加速度计和磁强计的车辆姿态解算方法,作为扩展卡尔曼滤波的观测方程,用于车辆姿态校正;然后在此基础上构建扩展卡尔曼滤波传播方程,采用扩展卡尔曼滤波进行多传感器信息融合,得到车辆的姿态解算结果;最后通过构建实车测试环境对解算方法有效性进行验证.实验结果表明,通过基于多传感器的车辆姿态解算方法解算得到的车辆姿态角稳定、准确,能够满足智能车辆行为参数估计的实际需求. 相似文献
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为了解决噪声和漂移等原因造成的误差不断累积的问题,针对陀螺仪的静态性能以及加速度计的动态性能,提出了一种利用六轴MEMS器件对照相机三脚架的稳定测量系统,介绍了MEMS器件的工作原理,介绍硬件系统和软件系统,完成了基于ADXR450陀螺仪和ADXL355加速度计的检测硬件系统设计,通过传感器获取角速度加速度信息,采用不同的滤波方式对输出结果进行了分析,比较卡尔曼滤波和一阶RC数字滤波;经比较,卡尔曼滤波实时性更好,一阶RC滤波动态响应更好;实验证明,系统静态下更适用于一阶滤波,计算出姿态测量角度误差在0.104°以内,得到理想的姿态信息,能有效地提高检测目标姿态的精度。 相似文献