基于差分信息的加速度快速校正算法

在利用惯性传感器求解姿态时,常通过陀螺仪融合加速度计以卡尔曼滤波体系计算姿态,此方法依赖历史状态,尤其在加速度存在干扰的情况下会产生误差积累,导致融合算法在长时间的误差积累下很难获取准确的姿态信息。此外,在资源受限的空间环境中,对于加速度的校正成本与速度也有较高的要求。针对以上问题,提出一种无误差积累的加速度快速校正算法。利用融合角速度可以得到较准确的加速度差分信息的特点,使用传感器的少量测量数据列出加速度与其差分关系的方程组,并在重力方程的约束下解算方程组,进而解算加速度。实验表明算法能获得较准确的加速度,且解算速度较卡尔曼滤波体系提高10倍。     

基于Jerk最优的机器人轨迹规划

针对机器人任务路径轨迹的复杂性和稳定性要求,提出了一种基于Jerk最优的笛卡尔空间轨迹规划方法,得到一条光滑和平稳的机器人动作轨迹。机器人轨迹被约束通过笛卡尔空间中一系列路径点,采用Jerk连续可导的余弦函数曲线来插补路径点之间的机器人轨迹,通过求解逆运动学计算出期望的机器人关节角度。最后,以NAO机器人为平台对轨迹规划方法进行了仿真与实验验证。实验结果显示,规划得到的机器人路径轨迹光滑平稳没有突变,顺利地完成实验任务动作。     

电容式微加速度传感器控制电路研究

本文首先阐述了电容式微加速度传感器的一般结构及系统建模方法，然后提出一种静电力反馈平衡控制电路，先通过高频调制信号产生检测电压，再经过ＰＩ反馈控制器产生静电反馈力，以提高传感器的噪声抑制能力、输出线性度和动态响应范围。     

一种Jerk连续的正弦函数平方曲线加减速算法研究

针对传统直线加减速和指数加减速算法在进给过程中具有柔性冲击,特别是S曲线加减速存在加加速度不连续问题,提出了一种位移、速度、加速度、Jerk都连续的正弦函数平方曲线加减速算法。通过仿真实验结果表明,正弦函数平方曲线加减速算法是一种具有Jerk连续的新型柔性加减速方法。     

数字式MEMS加速度传感器ADXL202及应用

介绍了一种新型的加速度传感器ADXL202。具体分析了该传感器的工作原理，讨论了提高测量精度的应用要点。介绍了一种实用的参数标定的方法以及加速度计设计中的参数计算方法，并给出了在非线性油膜力试验中具体应用的实例。实践证明ADXL202非常适合于频率变化较为缓慢、加速度不太大的测量。     

基于加速度校正的油气悬架系统位移特性分析

对矿用车辆油气悬架系统进行运行工况下的测试及分析。分别在悬架缸上、下侧布置4路加速度传感器,在悬架缸活塞腔设置2路压力传感器,通过加速度传感器以及FFT-DDI技术得到悬架缸的位移时程曲线,通过压力传感器得到车辆负载的变化,并实测悬架系统的位移特性。结果表明,油气悬架刚度具有明显的非线性,在随机路面激励的作用下,刚度随负载的变化幅度并不大,车身高度随负载的变化很小,可极大地提高车辆的通过性能。     

基于SG算法的MEMS加速度传感器信号恢复研究

针对信号恢复前期存在局部干扰噪声,导致信号恢复质量较差和恢复速率较慢的问题,提出基于 SG 算法的 MEMS 加速度传感器信号恢复方法.将小波 SG 设定为传感器的预滤波单元,降低白噪声和局部强干扰对信号恢复产生的影响,同时结合 EEMD 抑制模式的特性剔除无利用价值的信号,提取有效的信号.将经过去噪处理信号的时间域平滑特性和空间平滑特性相结合,组建联合图模型.通过联合图模型中传感器信号的关联特性设计迭代恢复算法,最终完成 MEMS 加速度传感器信号恢复.实验结果表明,基于 SG 算法的 MEMS 加速度传感器信号恢复方法,可获取高质量和高效率的信号恢复结果.     

微硅高g加速度传感器工艺研究

主要介绍在制作一种压阻式微硅高g(g＝9．8m/s^2，微重力加速度值）加速度传感器的过程中，所遇到的工艺问题有其解决方法。并较详细地叙述了涉及到的键合（SDB）、双面光刻及传感器几何图形的精确控制等关键技术。     

基于运动微分方程与加速度的刚体运动姿态算法

对运动刚体上点的轨迹、速度、加速度与刚体运动姿态之间的关系进行研究,提出了一种由刚体上非共线三点的线加速度解算刚体空间姿态角的方法.利用刚体上点的运动学方程与瞬轴性质导出刚体角速度与刚体空间姿态角的关系,进而由其微分形式得到刚体上不共线三点的线加速度与刚体空间姿态之间满足的微分方程组.通过空间RCCC机构正向求解瞬轴与...     

加速度信号实时校正参考车速的ABS控制原理及特性研究

鉴于目前还没有实际可行的车速测量传感器，ABS控制中只能采用估算的参考车速计算滑移率，低速时存在制动特性差的不足。提出用车体加速度信号实时校正参考车速．实现按最佳滑移率控制的防抱死制动控制原理。在建立汽车单轮模型和液压控制系统模型的基础上．分别对假定实际车速可测、仅采用参考车速和参考车速加速度信号实时校正3种方法，防抱死制动系统的特性进行了对比研究。表明，采用新的原理，控制效果非常接近于车速可测的理想情况。研究工作对改善ABS制动效果，特别对在低速行驶的工程车辆中引入ABS具有理论和实际意义。     

压电式加速度传感器的使用

本文叙述了安装方法对压电式加速度传感器频响的影响,探讨了安装误差及在特殊条件下使用时的注意事项。     

基于加速度的行走运动模型的研究

针对现有人体运动速度模型的不足,主要研究了在不同速度模式下的加速度信息与步态变化规律,提取了其中最能够反映运动速度的特征参数。20名年轻男性志愿者分别以3 km/h、4 km/h、5 km/h、6 km/h的速度模式在跑步机上行走,分别考察了各个速度模式下加速度最大值、最小值、均方根、峰谷值、步频、支撑时间、摆动时间等与速度的关系。实验结果表明:在综合分析各个参数的变异系数、可操作性、相关系数性后,最终确定步频、均方根、峰谷值可用于估测行走过程中的实时速度,为计步器与能耗仪的开发提供基础理论支撑。     

基于卡尔曼滤波的倒立摆系统角度信号处理研究

倒立摆系统姿态状态是一个强耦合的多阶非线性系统。在使用传统的加速度传感器获取数据的基础上,使用卡尔曼滤波的方法,将加速度传感器数据和陀螺仪数据进行融合,以Freescale Cortex_M4内核单片机为核心的惯性测量单元进行试验。卡尔曼滤波器将姿态信息作为系统状态变量进行实时估算滤掉噪声。并且通过实验,观察倒立摆系统实际运行状态,证明了卡尔曼滤波具有良好的动态跟踪能力和抗噪声能力。     

基于加速度传感器的转子偏心负载实时定位

通过分析转子偏心负载下的电机振动规律以及造成电机振动的原因,研究了不同质量的转子偏心负载对电机振动变化所产生的影响,以对电机振动加速度的定量分析为基础,提出了基于加速度传感器的转子偏心负载实时定位方案,解决了电机高速运行中对转子偏心负载实时定位不精确的问题,方案简单、易于实现.实验表明,采用该方案,能实现在较高转速下对转子偏心负载的实时、精确定位.     

基于加速度传感器的转子偏心负载质量估算

通过分析转子偏心负载下电机振动规律以及造成振动的原因,研究不同质量转子偏心负载对电机振动变化所产生的影响,以对电机振动加速度的定量分析为基础,提出了基于加速度传感器的转子偏心负载质量估算方法.解决了电机高速运行中对转子偏心负载质量估算不精确的问题.实验表明,采用该方法,能实现在较高转速下对转子偏心负载质量的精确估算.     

基于MicroBlaze的加速度采集系统

在FPGA开发平台上,根据需求分析来配置MicroBlaze微处理器,并对微处理器与外围电路的接口进行了研究。使用C语言模拟串行总线I2C,来完成FPGA与加速度之间的数据传输和控制;同时模拟串行总线SPI,来完成FPGA与语音模块之间的数据通信;并通过点阵图形液晶显示模块实现人机交互。最后经过实验测试证明三轴加速度数据的实时采集和处理效果良好。     

基于Bragg光纤光栅的三维加速度传感器的研究

S.R.K.Morikawa等人提出了基于光纤光栅的测量空间三维加速度的方法[1],基于该系统的传感头,本文理论上分析了三维空间加速度测量的数学模型,推导了三维加速度在某一轴上的分量和质量块在该方向的位移之间的关系和质量块在该方向的位移与该方向上的两个光纤光栅中心波长变化的差值之间的关系.证明了传感头的横向效应和温度对测量的影响均很小,可以忽略.     

基于ARM的三维汽车振动加速度测量方法研究

提出了一种基于ARM和加速度传感器的三维汽车振动加速度测量方法。在现有研究基础上,设计出能测量三维加速度的处理电路,利用32位高性能ARM处理器LPC2129的捕获通道和ADC通道实现对三维加速度信号的同时测量,并给出了测量的程序流程。实现结果表明:该测量方法简化了系统,同时提高了系统的测量精度和实时性。     

基于MEMS陀螺仪和加速度计的动态倾角传感器

仿人形机器人各关节的姿态及重心位置是其步态控制研究的关键.为了获得这些姿态数据,设计了一种基于MEMS陀螺仪和加速度计的低成本动态倾角传感器,利用卡尔曼滤波算法将陀螺仪和加速度计输出的数据进行滤波融合,解决了加速度计因机器人的线性加速度而无法准确测量其动态倾角、陀螺仪因存在漂移等而长时间测量精度不高的问题.实际测试结果表明,所设计的传感器能够测量动态倾角并具有较高的精度,可以满足仿人形机器人姿态控制的需要.