干涉型光纤陀螺的性能评价

为了减少干涉型光纤陀螺(IFOG)的误差并提高其精度,需要首先对陀螺仪进行性能评估,了解内部影响其性能的各种误差源。Allan方差分析是一种评估IFOG性能的有效方法,能对陀螺的各种误差源进行辨识。分析了目前国内常用的光纤陀螺性能评价方法,对Allan方差法在光纤陀螺的性能分析中的原理与作用进行了深入研究,并且提出了基于Allan方差法的FCST(fastclustersamplingtechnique)快速算法。最后,通过对实际干涉型光纤陀螺的采样数据进行了不同分析方法的性能评价,得出了令人满意的结论。     

煤矿井下微机电系统陀螺随机误差辨识

针对常用随机误差辨识方法不能揭示潜在的误差源、很难分离出具体随机误差、数据采集时间过长等问题,利用Allan方差分析法对煤矿井下微机电系统(MEMS)陀螺随机误差进行辨识。介绍了Allan方差分析法原理,利用Allan方差分析法对MEMS陀螺实测数据进行处理,给出了Allan标准差曲线,通过最小二乘拟合得到MEMS陀螺的主要随机误差系数。实验结果验证了Allan方差分析法用于MEMS陀螺随机误差辨识的有效性。     

光纤陀螺信号误差分析与滤波算法的研究

针对光纤陀螺信号漂移误差和噪声的影响,采用Allan方差法对光纤陀螺的各项随机误差成分进行了分离和计算.然后结合陀螺稳定平台系统研究了滑动滤波、小波变换阈值滤波两种直接对陀螺输出信号进行数字滤波处理的方案.最后对某陀螺惯性稳定跟踪转台中使用的光纤陀螺信号的测试和统计分析结果表明,采用Allan方差法能够有效地分离和辨识陀螺零漂信号中的各项噪声源随机误差系数和误差大小,采用的小波变换阈值滤波的去噪效果明显.     

环形激光陀螺信号分析与处理

我们对环形激光陀螺输出信号进行了时频分析,采用Allan方差法对陀螺信号进行了分析与计算,应用混合滤波技术对陀螺信号进行了处理,并对滤波前后的陀螺测试数据进行了对比分析.Allan方差法分析结果表明,该滤波技术能有效提高激光陀螺的精度.     

基于Allan方差的光纤陀螺零偏不稳定性研究

光纤陀螺Allan方差零偏不稳定性表征了光纤陀螺的1/f噪声或其它低频漂移,表征了光纤陀螺在惯性导航系统中的应用性能。因此,对Allan方差零偏不稳定性进行研究具有重要意义。本文对Allan方差零偏不稳定性进行了理论分析和实验验证,并采用了提高Allan方差零偏不稳定性的技术措施。测试结果表明:该技术措施可以明显提高光纤陀螺Allan方差零偏不稳定性。     

基于小波能量元激光陀螺漂移信号去噪方法研究

为了减少陀螺仪的误差并提高其精度,需要对陀螺仪误差进行估算与补偿,本文应用Allan方差法对激光陀螺的输出数据进行定性分析,得出激光陀螺所包含的各种误差及其整个噪声统计特性,并且应用基于小波能量元的方法对激光陀螺的漂移输出数据进行处理,结果表明小波能量元的方法可以有效的出量化噪声外的消除激光陀螺的各种噪声.     

基于Allan方差的MEMS陀螺随机误差建模

针对由于MEMS陀螺随机误差较大而影响MEMS惯性测量系统测量精度的问题,提出一种利用Allan方差分析随机误差并建模的方法。在分析Allan方差原理的基础上,通过Allan方差分析法分离和辨识了MEMS陀螺仪的各项随机误差以及误差系数,并利用随机误差系数进行了数学建模。通过与ARMA模型比较,表明利用Allan方差建立的模型更加精确。该方法为MEMS惯性导航系统中姿态测量的误差补偿和滤波提供了新的思路,对提高MEMS惯性测量系统的测量精度具有一定的实际应用价值。     

光纤陀螺随机漂移辨识方法研究

陀螺随机漂移是影响惯性导航和组合导航精度的重要因素.为了有效辨识出光纤陀螺随机漂移噪声的参数,采用了自相关函数、功率谱密度和Allan方差对实测陀螺数据进行分析.实验结果表明:自相关函数、功率谱密度和Allan方差都能有效辨识出陀螺输出信号中的角度随机游走噪声,只有Allan方差能辨识出其中的角速率随机游走噪声.功率谱...     

光纤陀螺随机误差特性ThêoH辨识

随机误差特性分析是光纤陀螺进入工程应用阶段的关键技术.针对Allan方差、总方差、Thêo1 (Theoretical variance #1)等分析方法的不足,以Thêo1为基础,通过偏差消除获得ThêoBR(Bias-removed ver?sion of Thêo1),并将其与Allan方差合成,得到光纤陀螺随机误差特性分析的ThêoH(Hybrid-ThêoBR)法.通过计算重叠Allan方差、总方差、Thêo1以及ThêoH的等效自由度,结合仿真和实测信号的随机误差特性分析实验,证明ThêoH法不仅提高了Allan方差估计的置信度,且解决了Thêo1估计有偏的问题,表明了该方法是目前能够有效辨识光纤陀螺随机误差特性的最佳方法.     

环形激光陀螺随机误差分析

环形激光陀螺以其高稳定性等诸多优点被广泛应用。简要介绍了环形激光陀螺的工作原理,并应用Allan方差的原理对环形激光陀螺(RLG)的输出信号进行了分析,有效地分离出影响激光陀螺输出性能的几种主要随机误差源,分别求出了陀螺3个轴的误差系数,并对陀螺的性能进行了评估,所得结论为RLG的误差补偿及其在导航系统中的使用奠定了基础。     

环形激光陀螺测试技术的研究与设计

针对某环形激光陀螺传感器的总体输出误差特点,应用Allan方差法完成了对RLG频域输出误差的建模评估,包括陀螺的随机游走误差、零偏稳定性误差,以及马尔可夫噪声误差等,建立了温度误差零偏补偿模型。在陀螺测试过程中,采用了转台交差逆转的方法,尝试将零偏衰减中的常值漂移和线性漂移部分自动补消,结果表明可以改善传统的RLG转台测试法的测试精度。     

卡尔曼滤波在激光陀螺信号处理中的应用

各种随机噪声是激光陀螺误差的主要来源;设计了基于激光陀螺漂移数据时间序列模型的卡尔曼滤波器,对激光陀螺漂移数据进行了滤波,并采用Allan方差法分析了滤波结果;结果表明,基于时间序列模型的卡尔曼滤波器有效地减小了随机误差。     

RLG环形激光陀螺测试技术的研究与设计

采用Allan方差法对环形激光陀螺(Ring Laser Gyro)传感器的输出特性进行了分析,完成了对RLG频域输出误差的建模评估,包括零偏稳定性、随机游走以及马尔可夫噪声等,并根据评估分析建立了温度误差零偏补偿模型;同时,在测试系统设计中,使用了转台交筹逆转法,尝试将零偏稳定性中的常值漂移和线性漂移部分自动补消,结果表明可以改善传统的RLG转台测试法的单一测量功能及精度.     

环形激光陀螺的神经网络消噪

分别应用BP神经网络和DRNN网络对处于静止和运动状态下的环形激光陀螺输出信号中的噪声进行了消除,并应用Allan方差方法对消噪前后的陀螺信号进行了对比分析.结果表明使用神经网络对RLG进行消噪是可行的,而DRNN网络作为一种动态网络,其去噪效果及陀螺初始启动时的信号跟踪能力要优于静态BP网络.使用神经网络去噪的方法对研究环形激光陀螺的误差补偿及快速启动是有实际意义的.     

基于小波多尺度变换的光纤陀螺振动误差分析与补偿

针对振动环境对光纤陀螺性能的影响,对某型号的光纤陀螺进行了线振动实验并对实验结果进行了Allan方差分析。利用小波多尺度变换提取了光纤陀螺误差模型中的各误差项,分析并验证了零漂及噪声误差与Allan方差分析误差系数中的量化噪声、角度随机游走以及零偏误差与误差系数中的零偏稳定性、速率随机游走、速率斜坡之间的对应关系。随后利用RBF神经网络对小波多尺度分析提取的零偏误差建立模型并进行了补偿。仿真结果表明,本文提出的方法有效减小了振动环境下各误差项对光纤陀螺性能的影响,Allan方差分析结果中的五个误差系数均有较大下降,其中两项误差系数下降了一个数量级及以上,极大提高了光纤陀螺在振动环境下的输出精度,对光纤陀螺在振动环境下的误差研究具有重要指导意义。     

基于小波多尺度分析的光纤陀螺振动误差分析与建模

针对振动环境对光纤陀螺性能的影响,对某型号的光纤陀螺进行了线振动实验并对实验结果进行了Allan方差分析。利用小波多尺度变换提取了光纤陀螺误差模型中的各误差项,分析并验证了零漂及噪声误差与Allan方差分析误差系数中的量化噪声、角度随机游走以及零偏误差与误差系数中的零偏稳定性、速率随机游走、速率斜坡之间的对应关系。随后利用RBF神经网络对小波多尺度分析提取的零偏误差建立模型并进行了补偿。仿真结果表明,本文提出的方法有效减小了振动环境下各误差项对光纤陀螺性能的影响, Allan方差分析结果中的五个误差系数均有较大下降,其中两项误差系数下降了一个数量级及以上,极大提高了光纤陀螺在振动环境下的输出精度,对光纤陀螺在振动环境下的误差研究具有重要指导意义。     

基于Allan方差法的MEMS惯性器件随机噪声分析

地震仪测量的通常为水平分量,而对旋转分量的测量与研究还相对较少.单独运用陀螺仪测量振动的旋转分量,准确度不高,而且测量结果的漂移量较大.基于MEMS惯性器件的无陀螺捷联惯导技术或者陀螺仪-加速度计组合技术,为六自由度振动测量提供了便利.由于受其加工工艺的限制,MEMS惯性器件的测量精度还存在较大的差异,因此需要对MEMS惯性器件的误差特性进行对比测试与分析.文章应用Allan方差法对两种MEMS惯性器件的随机噪声进行了分析,得到了量化噪声、速度随机游走、零偏不稳定性、加速度随机游走、速率斜坡等5项随机噪声指标.随机噪声分析的结果表明,Allan方差法能有效地对MEMS惯性器件的随机噪声进行评估和分析.     

动态总方差及其在陀螺振动信号分析中的应用

动态Allan方差是分析动态环境下陀螺仪随机误差变化规律的一种新方法。针对其运用窗函数截取信号导致方差估计值置信度降低,尤其是长相关时间上估计误差大的问题,提出了动态总方差法。用矩形窗分段截取陀螺仪量测信号,再对截断窗内数据进行倒像映射延拓以增加方差估计的实际自由度,最后计算延拓后样本的Allan方差并提取其噪声系数,将其按时间顺序分别以三维和二维的形式表征出来,以细化和辨识陀螺输出的动态特性。从对半球谐振陀螺线振动试验实测数据处理结果来看,新算法不仅能及时跟踪信号的非平稳变化,而且有效提高了振动信号方差估计值的置信度。     

基于MEMS传感器的微型姿态确定系统研究

针对捷联式姿态确定系统误差随时间积累的缺点,设计了一种由MEMS陀螺、加速度计及微磁强计组合的姿态确定系统。采用Allan方差方法分析了陀螺随机误差,通过建立姿态误差四元数微分方程和磁强计线性化测量方程,设计了姿态估计卡尔曼滤波器。系统采用实际测量值进行姿态解算,结果表明这种组合能够有效抑制传感器随机漂移引起的姿态误差,系统具有体积小、成本低、性能可靠等优点。     

基于ANFIS的激光陀螺消噪处理研究

为了降低激光陀螺输出数据中噪声对惯性导航系统精度的影响,采用一种具有学习能力的自适应模糊神经网络（ANFIS）噪声消除的新方法,利用一组激光陀螺随机漂移数据对这种方法进行建模和仿真验证。与传统的小波分析法进行了功率谱密度、均值和标准差的比较,并通过Allan方差法分析了各项误差系数的变化情况,结果表明：这种方法有效地补偿了随机误差,从而有利于提高激光陀螺的输出信号精度。