基于变换无迹卡尔曼滤波的随钻测量误差在线辨识

针对随钻测量(MWD)工作环境复杂多变,随钻器件测量的精度降低的问题,设计了基于变换无迹卡尔曼滤波(TUKF)法对测量误差进行在线辨识和补偿.首先,建立加速度计和陀螺仪的输出误差模型,选取导航误差参数以及传感器误差参数作为系统状态变量;然后,以钻杆钻进时实时解算出的姿态角与钻机每次停机时的钻具姿态角作差作为系统观测量,设计状态方程和量测方程对惯性器件误差进行在线辨识;最后,通过误差补偿方程对惯性器件进行补偿.运用此方法分别设计了振动台实验、模拟钻进实验和钻进实验,实验结果表明,设计的在线辨识方案通过标定补偿后,随钻测量中钻具的工具面角输出误差减小到0.8°,倾斜角输出误差减小到1°,比无迹卡尔曼滤波方法精度提高了50％,所提方法克服了随钻测量时钻具振动带来的影响,为实际钻井进一步提高数据可信度提供理论依据.     

管道地理坐标测量误差校正方法的研究

设计采用轻便的低精度MEMS惯性器件搭载管道清管器的方法实现管道地理坐标的内检测,由于器件精度较低,惯导算法的误差不断累积,不能满足定位要求。根据这一问题,通过里程轮校准检测器的速度,通过重锤校准检测器的姿态角,里程轮和重锤的误差不会累积,可以提高定位的精度;采用误差补偿方法,建立了姿态,速度和位置的误差模型,将里程轮和重锤的输出与惯导计算的结果之差作为观测量,建立观测方程;误差模型利用倾角表示姿态角误差,产生非线性问题,为此,采用无迹卡尔曼滤波方法,在惯导算法中对滤波估计的误差进行补偿。结果表明,利用该算法可以降低误差的影响,实现内检测条件下管道地理坐标的测量,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.     

振动下惯性随钻测量的方位漂移闭环补偿

为解决振动下惯性随钻测量(Measurement While Drilling,MWD)方位角失真的问题,提出一种方位漂移在线闭环补偿方法。方法：考虑陀螺仪随时间漂移而加速度计长时测量稳定,利用多传感器分布式信息融合,获得微惯性测量单元(Micro Inertial Measurement Unit,MIMU)测量加速度和重力加速度在钻具坐标系下的向量误差,建立存在振动的方位陀螺漂移PI控制模型,设计一种基于函数逼近理论的新型神经网络结构,通过优化权值直接确定法(Optimized Weights Direct Determination,OWDD)快速确定网络权值,将神经网络辨识信息反馈给PI控制器,实现对方位陀螺漂移的自适应控制,实时跟踪误差趋向并补偿。结果：最后设计实验,振动台实验中方位角误差由10.15°/h减小到0.21°/h,实际钻井实验中方位角误差由10.53°/h减小到0.3°/h。结论：结果表明振动下方位角测量精度明显提高。     

一种新型微惯性姿态测量系统的 系统误差补偿及标定方法

微惯性姿态测量系统机械精度不高、系统误差和随机误差干扰多样和传统标定计算复杂。针对这些问题,提出一种新型微惯性姿态测量系统误差标定的方法。通过对姿态测量系统的不同微惯性器件进行分析,有针对性的建立系统误差补偿模型。再设置实验转台给定系统不同速率及角度,最后利用最小二乘法、六位置标定法分别进行系统误差参数求解,经解算标定出零位漂移、刻度因子误差和安装误差角。最后通过标定前后对比测试实验,证明了该方法原理简单、易于实现,能较好地补偿微惯性姿态测量系统的系统误差,提高姿态测量精度。     

低成本无人机姿态测量系统研究

由于低成本的MEMS惯性器件本身的限制,单独使用时精度低、稳定性差,在短时间内会产生较大的误差,无法完成长时间中等精度的导航,解决这个问题常用的方法是采用现代信息融合技术来提高姿态测量系统的精度。利用地磁场、重力场这2个姿态参考向量,采用扩展Kalman滤波(EKF)对不同来源姿态数据进行数据融合,实现了低精度MIMU与磁传感器组合航姿系统。仿真和实验证明:3个姿态角的静态误差小于0.5°,航向角的动态误差小于3°,该系统能够保证无人机姿态测量的精度。     

三轴地磁传感器误差建模及在线补偿方法

针对三轴地磁传感器的传统误差补偿方法操作繁琐、依赖外界仪器,无法应用于车辆地磁导航系统的缺点,提出了一种基于无迹卡尔曼滤波的三轴地磁传感器误差在线补偿方法。分析地磁传感器误差产生机理,得到了适用于车辆导航系统的地磁传感器误差模型。设计无迹卡尔曼滤波器估计模型中未知参数,从而实现误差的在线补偿。实验结果表明:所提方法有效可行,补偿后的精度在0. 5°以内,补偿效果较好。     

MEMS惯性组件的误差特性分析与标定

针对惯性器件输出受工作环境及器件自身噪声影响,导致惯性组件输出信噪比低进而影响系统定位测姿精度等问题,提出MEMS惯性组件误差分析与标定方案。利用Allan方差对MEMS输出进行辨识,对输出信息曲线拟合并确立MEMS器件误差项的误差取值,建立MEMS几何误差模型并设计分立式标定方案。转台实验结果表明,24位置及速率标定方法可实现惯性组件常值误差系数的有效分离与求取,对比器件误差补偿前后的结果,验证了误差修正方案的可行性。     

基于陀螺仪的随钻姿态测量新算法

水平定向钻进中钻具姿态的实时测量是实现导向的关键因素。针对已有算法的不足和缺点,采用陀螺仪进行钻具倾角、方位角和工具面向角的测量,推导出了相应的姿态角计算公式。同时针对测量过程中存在的陀螺仪漂移误差,采用四元数全姿态互补滤波算法,利用加速度计和磁强计对陀螺仪进行补偿,给出了详细的理论分析和计算过程。实验结果表明:基于传感器组合的四元数全姿态互补滤波算法能够有效地消除陀螺仪漂移误差,获得的方位角测量精度优于±0.3°。     

基于卡尔曼滤波算法的微型SINS误差剔除的研究

针对卡尔曼滤波器在基于MEMS传感器构成的捷联惯导系统（SINS）误差补偿中的应用,系统分析了微惯性器件组成的载体在运动中所受到的干扰,通过对这些干扰的分析得出其误差模型,采用噪声协方差分析方法,利用卡尔曼滤波对其误差进行补偿。此外,在卡尔曼结构基础上,引入了姿态阵修正,进一步减小了捷联系统外部误差与姿态角误差对载体位置精度的影响。仿真和载体试验结果表明：系统具有较高的精度和较好的可靠性。