基于PSO-BP神经网络光电编码器误差补偿研究

考虑到高精度绝对式光电编码器应用广泛,其角度测量精度对整个系统精度影响较大,但由于角度传感器生产安装过程中产生的误差等原因,使得传感器在实际应用中存在一定的误差.而使用传统误差补偿方法难以得到较好的补偿效果,本文使用一种基于PSO的BP神经网络作为角度传感器误差补偿系统的算法.通过实验验证,该种算法能够对角度传感器误差进行较好的补偿,与补偿前相比,其标准偏差提高了12.5倍,最大误差和平均误差降低到9.6％和8.5％,提高了传感器检测精度.与使用了基于传统BP神经网络和基于多项式拟合算法的误差补偿系统进行对比实验,结果表明,其补偿效果亦优于这两种算法.     

改进的自适应神经模糊推理系统的角度传感器误差补偿方法

角度传感器测量精度控制在工程应用中非常重要, 直接影响其实际应用的效果. 当被测物理量和角度传感器输出之间为复杂非线性关系时, 传统方法已难以获得满意的结果. 本文引入了一种基于改进的自适应神经模糊推理系统的误差补偿方法, 阐述了模型建立过程与步骤, 并对一个16位绝对式光电编码器进行了精度检测与误差补偿. 实验结果证明, 与多项式拟合法和BP神经网络相比, 改进的自适应神经模糊推理系统可显著提高光电编码器的测量精度; 相比于补偿前, 补偿后光电编码器测量精度可至少提高7.5倍.     

MHD角速度传感器随机漂移误差补偿方法研究

为了补偿磁流体动力学(MHD)角速度传感器的随机漂移误差,在对其建立时间序列模型的基础上,采用卡尔曼滤波算法对MHD角速度传感器的漂移数据进行了处理,并用方差和Allan方差分析的方法,对滤波前后的数据进行了分析对比.实验结果表明此方法能有效地提高MHD角速度传感器的测量精度.     

分段双向去除反向重力加速度算法

针对角度法在滤除反向重力加速度过程中数据误差导致的线性加速精度不高的问题,提出一种分段双向去除反向重力加速度算法.首先提出一种基于静止点的数据分段法,将静止点作为端点将运动数据分段,以避免角速度积分过程中误差的段间积累;然后设计一种改进于角度法的双向角度法,以数据段为单位去除反向重力加速度,减小了由段内角速度积分过程带来的积累误差对线性加速度结果精度的影响.使用集成三轴加速度传感器和三轴陀螺仪的六轴传感器,搭配微型电脑树莓派,在不同量程下制作2个数据集;并在2个数据集上进行不同算法的精确度对比实验.结果表明,该算法比角度法获取的线性加速度更精确.     

基于激光测距传感器校正四旋翼飞行器姿态的室内组合导航

摘 要：为了提高室内环境下四旋翼飞行器的姿态解算精度,提出一种基于激光测距传感器校正四旋翼飞行器姿态的室内组合导航。首先从搭载激光测距传感器的四旋翼飞行器的运动模型出发,采用三角函数方法求解飞行器的姿态角参数,通过对其微分获得角速度数据。其次,将惯性系统中经过互补滤波融合后的陀螺仪、加速度计及磁力计的角速度作为观测量,再应用扩展卡尔曼滤波将惯性系统数据与激光测距传感器获得的角速度数据融合,对旋转矩阵中的误差进行修正。最后验证组合导航的有效性,用带有激光测距传感器及惯性系统的开发板依次进行静态、水平滑动和动态测试,实验测试表明：这种组合导航融合策略使姿态检测系统静态特性和水平滑动特性均有所提高,5s内,静态误差控制在0.05度以内,水平滑动误差控制在7度;在静态时能够抑制姿态角漂移和滤除噪声,在动态时能够快速跟踪姿态的变化,提高了姿态角的解算精度。     

基于多传感器的移动小车循墙导航控制

针对传统单传感器循墙移动小车存在控制精度不高、行走导航不稳定、控制程序算法繁杂的问题,提出了基于光电传感器、超声波传感器及光电测速码盘等多传感器组合的新型移动小车循墙导航控制方法。描述了移动小车系统结构、传感器设置,阐述了超声波传感器、光电传感器和光电测速码盘等的检测分析方法。提出了基于超声波的超误差模糊化算法,并根据超误差模糊化算法设计了相应的控制算法程序。讨论了房间内不同运动环境下各个传感器的工作状态,并由不同的运动环境状态确定了不同的传感器检测信息。利用光电传感器、超声波传感器、光电测速码盘检测信息,构建了室内环境状态的混合模型。结合混合模型制定了对应的控制策略,在该控制策略的作用下,实现了小车在室内各环境状态下的平稳运行。试验结果表明,基于多传感器构建的混合模型实现了移动小车精确、稳定的循墙导航控制,所提出的方法简单可靠、实用性强,具有一定的应用价值。     

基于Kalman滤波算法的姿态传感器信号融合技术研究

针对应用三轴陀螺仪和三轴加速度传感器的四旋翼飞行器姿态角测量问题,提出了基于Kalman滤波算法的姿态传感器信号融合方法。该方法将陀螺仪输出的角速度误差作为时变误差处理,认为陀螺仪输出的角速度误差与其所测角速度及上一时刻的角速度输出误差相关,并据此建立陀螺仪测量线性方程,在此基础上,应用Kalman滤波算法,以加速度计输出的姿态角对陀螺仪测量的姿态角进行修正,从而达到姿态角准确测量的目的。实验结果表明：应用Kalman滤波算法对加速度传感器和陀螺仪信号融合后可有效消除姿态角测量累积误差并显著改善姿态角测量的动态特性。     

舵机转角精确测量系统的设计

针对电动舵机的角位置和角速度信息测试需求设计了一种基于光电编码器和DSP的全数字测量系统。首先根据需求确定传感器的选型指标,特别对其转动惯量提出量化要求以减小对舵机性能测试的影响,然后以DSP为核心设计测量系统的软硬件,实现了系统的功能配置和舵机偏转角度、角速度等多项运动信息的实时计算与显示,最后对影响系统测量精度的因素进行分析,并给出了系统的实现与测试方法。实验表明,系统角度测量精度达到0.05°,而且配置简单、信息量丰富、实时性好,满足对舵机角位置信息较高精度的测量需求。     

一种嵌入式仿生测角传感器的设计与实现

模仿沙漠蚂蚁复眼的偏振敏感导航定位机理,设计了一种以光电二极管为光电转换元件、以ARM微处理器为控制处理核心的航向角度测量传感器.分析了仿生测角传感器的工作原理,设计了传感器的硬件结构与软件程序,构建了传感器原理样机.利用精密转台进行角度输出实验,结果表明:该传感器性能稳定,精度较高,能满足实际导航需求.     

光敏Z元件角速度传感器研究

为了对转动装置的转速进行实时检测,研制出一种光敏Z元件角速度传感器。对光敏Z元件的特性进行了测试,其伏安特性曲线呈"L"型;随着光照度增加,阈值点向左上方移动。运用半导体理论对光敏Z元件的特殊性质进行了分析。利用光敏Z元件作为光电转换器,并用红外光源和信号处理电路设计一种光电式角速度传感器,其分辨力能达到0.4 rad/s,并能实现将转速量转换为数字脉冲信号输出的功能。由于光敏Z元件的特殊性质,该传感器具有电路简单、响应速度快、光谱响应范围宽的特点。     

直流电机的角位移伺服控制系统研究

本文介绍一种以STM32微控制器作为控制核心的直流电机角位移伺服控制系统。系统以光电编码器为角位移传感器,还具有基于PWM和H桥的电机驱动电路,并通过数字PID控制策略,实现基于直流电机的角位移控制。实际测试表明,系统具有控制精确、稳定性好和结构简单等特点。     

基于光电和倾角检测的全天候太阳跟踪传感器设计

为提高双轴太阳跟踪系统的跟踪精度,设计了一种全天候太阳跟踪传感器。该传感器主要由外壳、接口电缆、9个光电探头、倾角传感器SCA100T—D02及相应电路组成。晴天时通过光电探头检测太阳的位置,阴雨天气时通过SCA100T—D02实时反馈太阳能电池板转动后的倾角,以修正和消除太阳跟踪系统进行视日运动轨迹跟踪时的机械误差。通过理论分析计算,确定了光敏电阻器在探头中的安装位置,传感器可感知高度角在-88.83°~88.83°范围内的太阳入射光线。经试验测试,传感器的倾角检测的最大相对误差为3.8%,能满足实际应用要求。     

时栅角位移传感器误差测试及补偿

在工业现场,角位移传感器校准受特殊条件的限制,很难用标准器进行密集误差采样来提高精度。针对该问题提出了一种稀疏误差采样及补偿方法。在分析时栅角位移传感器的感应信号的基础上,提出稀疏采样第1个对极内细分误差+对极点零位误差的测补方式,给出用激光干涉仪获取零位和细分误差的方法及采用稀疏采样的误差补偿模型进行补偿的具体过程。以72对极时栅角位移传感器为对象进行研究,实验结果表明:该方法充分剔除了零位误差且补偿了细分误差,在稀疏采样的条件下即可实现整周范围的有效补偿,大大提高了修正效率和测量精度,时栅传感器的精度达到2.69″。     

新型锥板式血液粘度仪的转速测量系统

设计了一种基于光电传感器,并用于新型锥板式血液粘度仪中的齿盘转速测量系统。本系统主要是利用光电传感器的开关特性,采集输出的脉冲信号,通过测量相邻脉冲的脉宽差值获得齿盘在取消了电磁驱动之后的瞬时衰减角加速度。根据此系统测得的角加速度便可得到血液样品在不同转速下对锥板系统的阻力矩,再由阻力矩便可进一步计算出血液粘度值。运用Maflab处理采集到的数据,实验结果表明系统可用于转速测量。     

汽车助力转向专用角度传感器设计

针对小型汽车电动助力转向（EPS）中的扭矩传感器进行研究设计,并制作了一种角度传感器,分辨率可达到0．08789°,具有低功耗、工作温度宽的特点。对设计制作出来的角度传感器进行了调试测量,由误差分析结果对角度传感器系统进行了改进,经改进后的角度传感器线性度良好,输出示值误差范围达到了所要求的精度。     

双通道多级旋转变压器误差补偿的研究分析

旋转变压器的精度直接影响角位置测量系统的精度,旋转变压器的误差主要分为零位误差和幅值误差。经过分析和研究,提出了一种误差补偿方法,通过二次曲线拟合的方法来实现对误差的补偿,该方法通过在精密转台仪器上实验,可以有效的提高传感器的测量精度。     

An algorithm for high precision attitude determination when using low precision sensors

The technology for high precision attitude determination when using low precision sensors is a key requirement of a modern small satellite. This paper presents a new attitude determination algorithm termed preprocess EKF(PP-EKF) based on preprocessing of the sensor data. It can enhance the overall modeling accuracy by using the quadratic penalty function to correct the dynamic model error and angular velocity error in realtime, based on the information fusion of the current and the past measurement information. The measurement model of the EKF is linearized by introducing the q method. The solution error of this process is also corrected to further improve the accuracy of the measurement model and make better use of measurement data from the low precision sensors, to obtain good attitude determination results. Finally, the simulation results demonstrate the high reliability and other advantages of the proposed algorithm.     

A robust photoelectric angular position sensor especially for a steerable underground boring tool

In order to avoid the disadvantages of the present angular position sensors for determining the rotation orientation of a steerable underground boring tool, a new photoelectric method utilizing photoelectric switches and the corresponding sensor are established. The sensor comprises a gravitational ball, one or more light sources and an array of photodetectors, and realizes angular position measurement by setting a block between the light source and the corresponding photodetector which is rotated to the lowest point. The concrete configurations are described in detail and a typical prototype is illustrated. The photoelectric angular position sensor is compact, simple, low-cost. It can resist harsh environmental conditions such as vibration, excessive ambient temperature, dirt, moisture and dew, so it is especially well-suited for a steerable underground boring tool.