MEMS陀螺仪随机误差的动态辨识

针对经典Allan方差在分析和定量描述微机电系统(MEMS)陀螺仪噪声项时存在的问题,提出将动态Allan方差用于MEMS陀螺仪输出信号分析并加以改进。根据Allan方差的原理,实现误差项系数的动态辨识,得到各类型误差随时间的变化规律。普通最小二乘法求解误差系数时存在个别为负的问题,因此,将非线性最优化的单纯形法用于方差曲线的拟合。实验结果表明,改进后的方法不仅能准确描述数据的噪声量值,还能反映信号的频率稳定性和误差项的变化特征。     

基于动态Allan 方差的光纤陀螺随机误差分析

针对经典Allan方差不能反映光纤陀螺(FOG)随机误差的非平稳特性,动态Allan 方差(DAVAR)可以反映但没有理论系统地证明其正确性和有效性的问题,通过仿真数据验证了DAVAR 的正确性;利用实验数据分析光纤陀螺噪声随时间变化的动态特性,证明了DAVAR 的有效性。首先,阐述了经典Allan 方差和动态Allan 方差的数学定义,然后利用仿真和实验数据验证其特征,并实现了光纤陀螺噪声的定量二维描述。实验结果表明:DAVAR 不仅可以辨识和分离光纤陀螺随机误差,还可以确定噪声系数,更重要的是可以描述光纤陀螺随机信号动态特性。因此,DAVAR 是分析光纤陀螺特性更加全面、有效且实用的工具。     

基于改进总方差法的MEMS陀螺随机误差分析

对陀螺仪随机误差的分析通常采用Allan方差法,但用该方法分析随机误差时,存在长相关时间下震荡较大的问题,传统总方差法解决了这一缺陷,但同时也带来了计算量大的问题.为了解决这一问题,首先介绍了3种采样方案,在分析Allan方差法和传统总方差法的基础上,提出了改进的总方差法,并对MEMS陀螺随机误差进行分析.分析结果表明...     

光电平台MEMS陀螺性能及滤波算法的Allan方差评价

光电稳定平台被广泛应用于火控、侦察、制导等武器系统中,具有提供重要的态势感知、监视、瞄准和搜跟能力。随着光电技术的发展,光电稳定平台变得更加精准和轻便小巧。MEMS陀螺具有体积小、重量轻、成本低、可靠性高、测量范围大的优点,使其已经成为小体积、低成本光电稳定平台的首选惯性传感器。但在光电稳定平台设计时,选用MEMS陀螺和陀螺滤波处理就成了首要的问题。本文首先介绍了基于Allan方差评价MEMS陀螺随机漂移误差的方法,描述了4种常用的陀螺滤波算法,然后基于Allan方差详细地分析了这几种滤波器的应用特性和滤波器参数对滤波性能的影响。可以看出,使用Allan方差可以很好地评估MEMS陀螺和滤波器性能,指导陀螺滤波器选型和滤波参数配置,该评估方法可有效地解决光电稳定平台设计阶段的陀螺选型和滤波器选型。     

基于改进小波阈值的MEMS陀螺去噪算法

随机误差是影响MEMS陀螺仪精度的重要因素,为了有效处理MEMS陀螺仪的随机误差,采用Allan方差对其进行辨识,通过对比选取Brideg Massart策略确定阈值,在分析硬阈值、软阈值和折中阈值小波去噪的基础上,提出了一种改进的小波阈值去噪算法,该算法构造了一种改进的阈值函数,它具有良好的连续性,一定程度减少了恒定偏差问题。利用MEMS 陀螺仪输出信号,分别采用硬阈值、软阈值、折中阈值和改进阈值小波去噪算法进行对比实验。结果表明:改进的小波阈值去噪算法能更好地抑制MEMS陀螺仪的随机误差,处理信号的高频噪声,去噪效果较优。     

采用分段法估算Allan方差中的各噪声系数

指出采用传统的最小二乘拟合法估算存在于Allan方差中各噪声系数存在的问题,提出采用分段法来估算Allan方差中的各噪声系数,并通过对多组实测陀螺数据进行分析,证明了分段估算法与最小二乘拟合法相比是一种更有效的、科学的噪声估算方法.提出了一种根据数据点的多少自动改变Allan方差积分时间的算法,可在保证估算精度的前提下减少不必要的计算过程,有效地缩短了Allan方差的计算时间.     

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.     

基于神经网络的MEMS陀螺仪温漂补偿方法研究

针对MEMS惯性传感器对温度变化非常敏感问题,提出了一种MEMS陀螺仪实时温度补偿方法,并比较了此方法与传统使用的分段线性拟合方法的补偿效果.首先,使用一个标定过的MEMS-IMU进行温度试验,并在试验过程中采集MEMS陀螺仪的输出;其次,提出了一个基于MEMS陀螺仪前一时刻温漂输出的实时补偿模型,并引入虚假最近邻算法来确定神经网络隐藏层的神经元个数;然后,采用了一种普通循环神经网络的变体,门循环单元循环神经网络,来辨识所提出模型的输入与输出之间的关系,从而得到完整的MEMS陀螺仪温漂实时补偿模型;最后,比较了所提出的方法和分段线性拟合方法的补偿效果.为了得到定量的比较结果,分别在相同试验条件下和不同升温速率条件下比较了以上两种方法补偿前后MEMS陀螺仪的艾伦方差和零偏稳定性.根据比较结果可知,在以上两种试验条件下,采用所提出的方法补偿后,MEMS陀螺仪的艾伦方差系数和零偏稳定性均显著降低,并且补偿效果均优于分段线性拟合方法.     

基于提升小波的MEMS陀螺去噪方法研究

微机电系统(MEMS)陀螺的随机漂移误差是传感器的主要误差,传统硬、软阈值去噪法在去噪效果和实时性方面存在不足。该文从提升小波变换的基本理论出发,分析了提升小波阈值去噪原理,提出了基于提升小波的改进阈值去噪算法,并结合MEMS陀螺输出数据,并对硬、软阈值去噪法与改进阈值去噪法的仿真实验进行比较分析。仿真结果表明,改进阈值去噪法获得了更高的信噪比83.532 7dB,其去噪效果明显优于硬、软阈值,且运算速度较快,更适合实际运用。     

基于角加速率的MEMS陀螺仪快速标定方法

微机电系统(MEMS)陀螺仪的非线性误差是影响陀螺仪测量精度的主要因素之一。针对角速率标定法难以获得陀螺仪连续输出的问题。该文提出了一种角加速率标定实验方案,介绍了用二次标定方法解算出陀螺仪的零位误差系数、刻度因子、交叉耦合系数及非线性误差项的具体步骤。与常规补偿模型算法比较表明,此方法可快速标定陀螺仪的误差参数,补偿后的MEMS陀螺仪绝对误差小于0.084(°)/s,线性度提高了1~2个数量级。     

基于改进小波变换的MEMS陀螺信号去噪算法

为提高MEMS陀螺仪测量精度,抑制测量噪声对其造成的影响,该文分析了某型号MEMS陀螺仪误差特性,提出基于递归最小二乘法(RLS)多重小波分解重构的强追踪自反馈模型,建立新的软阈值函数。由于模型处理后的数据带有部分奇异值,该文提出了一种改进的中值滤波算法。对于陀螺仪零偏噪声问题,提出零偏不稳定性抑制算法,并对该算法模型进行了详细的描述。将某项目研究中列车姿态测量系统的实验数据应用到该算法模型中。测试实验分为静态、动态两组,其结果均表明：该算法减小了信号中的噪声,有效地抑制了MEMS陀螺仪随机漂移,提高了姿态解算的精度。肯定了该算法对陀螺仪输出信号噪声去除,以及使用精度提升的可行性和有效性。

     

BPNN辅助KF的MEMS陀螺仪数据处理方法

针对微机电系统(MEMS)陀螺仪数据误差建模不精确或无法给出模型的情况,提出了误差反馈（BP）神经网络辅助卡尔曼滤波对陀螺仪数据进行降噪处理的方法。分析卡尔曼滤波器的系统噪声方差Q矩阵可知,当模型不精确时可通过Q补偿。基于BP神经网络优化Q值原理,首先把采集到的MEMS陀螺仪数据输入卡尔曼滤波器得到Q;再把新息、滤波增益、量测噪声方差输入神经网络,把Q作为神经网络的输出,神经网络优化系统噪声协方差矩阵得到Q*;最后将Q*作为卡尔曼滤波算法系统噪声方差矩阵。实验结果表明,在建模不精确的情况下该方法也能有效提高陀螺仪的精度。     

微机械陀螺仪设计与研究

介绍了微机械陀螺仪的关键技术、种类、性能比较和不同应用领域对其性能参数的要求。总结了近几年国内外微机械陀螺仪结构的研究最新成果。对框架式、音叉式、振动轮式、振动环式、转子悬浮式、质量块式和双线振动式等微机械陀螺仪的结构、加工和性能等进行了分析比较。主要阐述了微机械陀螺仪的漂移误差、精度和封装技术3大研究难点和高精度、微加工维度、结构和电路优化、单片多自由度和单片集成化等研究发展趋势。     

基于杠杆的微机械陀螺结构设计与仿真

提出了一种基于机械杠杆放大机构的微机械陀螺设计方案,用于提高微机械陀螺的灵敏度和精度。该杠杆放大机构使用在陀螺的驱动模态中,通过杠杆将驱动梳齿位移放大后传递到质量块上,在陀螺驱动模态谐振频率一定的情况下增大了质量块在驱动方向的运动速度,提高了陀螺敏感模态的科氏力及陀螺表头的机械灵敏度,从而提高陀螺系统的灵敏度和精度。在Coventor-ware中对陀螺结构进行了系统级仿真,仿真结果表明在杠杆动力臂和阻力臂长度之比为1∶5.2时,陀螺机械灵敏度放大了5.9倍。因此,通过在微机械陀螺驱动模态中使用杠杆结构可以提高其灵敏度和精度。     

基于湿法刻蚀的MEMS压印模版制作

介绍了一种基于玻璃湿法刻蚀低成本的MEMS压印模版制作工艺,工艺中以单层光刻胶作为刻蚀掩模,重点研究了改善刻蚀图形几何轮廓和提高表面质量的方法。在对钻蚀形成机理进行分析的基础上,通过对比偶联剂不同涂敷方式及不同蒸镀时间对刻蚀结果的影响,优化了硅烷偶联剂的涂敷工艺,使钻蚀率降低到0.6,图形几何形状得到改善。分析了刻蚀生成物的溶解度,采用HCl作为刻蚀液添加剂对刻蚀产生的难溶物进行分解,提高了表面质量。对刻蚀表面缺陷的形成原因进行了分析,采用厚胶层工艺消除了表面缺陷。利用该工艺制作了图形特征尺寸为100μm的MEMS压印模版,并进行了初步压印实验,得到了很高的复型精度。     

MEMS流体陀螺的研究进展

随着微机电技术（MEMS）的快速发展,惯性器件微陀螺得到了广泛的发展和应用,其中微流体陀螺具有体积小、重量轻、成本低和抗高冲击等独特优点。根据陀螺原理的不同介绍了几种微流体陀螺,包括气体对流微陀螺、射流微陀螺、ECF流体微陀螺和超流体陀螺,气体对流陀螺和射流微陀螺属于常用的典型流体陀螺,而ECF流体陀螺和超流体陀螺属于新型的流体陀螺,分别分析了它们的原理和应用情况,并对它们的应用前景进行了展望,微流体陀螺将在惯性导航和自动控制等方面发挥越来越重要的作用。     

MEMS光栅陀螺制造与测试

根据MEMS光栅陀螺工作原理,对陀螺结构仿真,并进行了晶圆级陀螺制造.在ANSYS中建立陀螺结构模型,并进行仿真分析.仿真结果显示,其驱动模态为7 287 Hz,检测模态为7 288 Hz,频差为1 Hz,表明结构有高灵敏度.通过工艺设计,采用溅射、湿法腐蚀、深反应离子刻蚀、阳极键合等工艺成功制造了 MEMS光栅陀螺....     

基于MEMS陀螺仪的惯性跟踪装置的设计及算法实现

文章针对增强现实环境下对真实物体的三维空间姿态跟踪需要,以新型MEMS（微机电系统）陀螺仪元器件和加速度传感器为基础,构建了一种低功耗、结构紧凑、成本低廉的跟踪装置。本装置以atmega128单片机为平台,通过对模拟信号采集、转换,进行卡尔曼滤波和欧拉角算法处理,最终计算出物体的姿态并将其叠加到虚拟空间中,从而达到姿态和位置跟踪的目的。