自适应卡尔曼滤波在无刷直流电机系统辨识中的应用

为了有效抑制量测噪声特性变化对系统辨识精度的影响以获得准确的无刷直流电机模型,提出了一种采用自适应卡尔曼滤波算法的无刷直流电机系统辨识方法。通过计算新息理论方差的极大似然最优估计,并将其引入卡尔曼滤波算法中修正滤波增益来抑制量测噪声特性变化对辨识结果的影响,使该滤波算法实现对模型参数的准确估计,提高辨识精度。实验结果表明,在量测噪声特性变化的情况下,该算法能够准确跟踪实际量测噪声特性的变化,参数估计平滑,相对于目前系统辨识广泛采用的带有遗忘因子的递推最小二乘算法,输出误差的均方根值减小了73.5%。该算法简单易行,计算量小,辨识结果可以很好地描述系统行为,便于在工程实践中应用。     

磁力仪温度误差的径向基神经网络补偿模型

磁通门磁力仪参数受温度影响明显,直接影响传感器测量精度,需要研究补偿方法,提高测量精度。采用无磁高低温试验箱测量磁通门传感器温度特性;提出基于径向基神经网络的温度误差补偿方法,分别建立磁通门磁力仪零漂误差补偿模型和刻度因子误差补偿模型。结果表明,径向基神经网络能良好逼近磁通门传感器参数的温度特性;与BP神经网络相比,径向基神经网络在零漂补偿中训练时间更短,精度更高,重复性更好,零漂误差的抑制能力更强。补偿后,磁通门磁力仪零漂误差从7.105 5 nT减少到0.766 1 nT;刻度因子误差从6.3E-3减少到7.2E-5;测量值温度误差由213.6 nT补偿到9.1 nT。提出建立通用的温度补偿模型,在不同磁场环境下经过反复测试,采用训练过的模型补偿后,温度误差均降低一个数量级,提高了磁通门磁力仪温度性能和精度。     

万向旋转磁矢量发生器装配误差补偿方法

三轴亥姆霍兹线圈可产生空间万向旋转磁矢量,实现胶囊机器人的精准控制,为了补偿万向旋转磁矢量发生器三轴亥姆霍兹线圈的装配误差,建立了误差模型,分析了轴线交点偏移及轴线非正交对磁场的影响,证明了误差使万向旋转磁矢量末端轨迹由圆变为椭圆,并仿真分析了磁矢量误差的空间分布,推导了线性化误差参数模型,根据最小二乘法原理进行误差参数辨识。仿真表明,该误差补偿方法可以降低线圈的装配精度要求,提高磁矢量的精度。     

基于无迹卡尔曼滤波和设备的三轴磁强计校正

采用无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)磁强计模型参数估计方法,提出对三轴磁强计的总量及分量误差进行校正。采用高精度质子磁力仪提供磁场基准值,借助无磁转台实现磁强计全方位转动,对一款DM-050三轴磁强计进行了参数估计,并将参数估计值运用到总量和分量校正。仿真结果表明,参数估计值与磁强计实际参数值一致。校正后,磁强计总量误差从427.9 nT减少到2.06 nT;X、Y、Z轴分量误差分别减少到1.84 nT、1.96 nT、1.72 nT。而且证明了UKF对磁强计模型参数估计的重复性良好,并研究了噪声幅度大小对UKF的性能影响程度。实验结果表明,磁强计误差从114.94 nT减少到14.47 nT,表明该方法能有效提高磁强计测量精度。     

光镊系统随机漂移建模和误差补偿

针对光镊系统本身噪声对测量精度的影响,提出了一种光镊系统随机漂移误差的有效补偿方法。首先,介绍了时间序列分析法和卡尔曼滤波技术,基于时间序列分析法建立了光镊的随机漂移误差模型;然后,用基于时间序列模型的卡尔曼滤波方法来减小该漂移误差。采用提出的方法对光镊设备实测数据的误差进行了补偿,结果表明：数据的误差方差由补偿前的188.90 nm²减小为8.41 nm²。计算补偿前后的艾伦方差可知,系统在平均时间为1 s时可使最小位移误差从 0.7 nm降低到0.1 nm。得到的结果显示：提出的滤波方法有效地抑制了光镊系统的漂移误差,将其用于双光镊对准可提高捕获光和探测光的对准精度,进而提高光镊系统的性能指标。     

基于标定和关节空间插值的工业机器人轨迹误差补偿

轨迹精度是工业机器人重要的动态性能,目前工业机器人的轨迹精度远低于定位精度,提出一种基于机器人运动学标定和关节空间插值误差补偿的方法来提高机器人轨迹精度。基于MD-H方法建立机器人的运动学模型,在此基础上运用机器人微分运动学理论建立末端位置误差模型和轨迹误差模型。为克服最小二乘法等传统方法在数据噪声较大且不符合高斯分布时收敛慢甚至发散的问题,提出一种基于扩展卡尔曼滤波算法的机器人运动学参数辨识方法,实现运动学参数辨识的快速收敛。经过分析发现机器人误差在关节空间具有连续性的特点,为此提出一种关节空间插值误差补偿方法,建立网格形式的误差补偿数据库,并利用关节空间距离权重函数和已知的网格顶点误差计算各控制点的关节转角误差。通过试验对所提出的参数辨识和关节空间误差补偿方法进行了验证,试验结果表明：经过运动学参数辨识和补偿后机器人的绝对定位精度由1.039 mm提高到0.226 mm,轨迹精度由2.532 mm提高到1.873 mm,应用关节空间插值误差补偿后机器人的轨迹精度进一步提高到1.464 mm。     

基于IMU的机器人姿态自适应EKF测量算法研究

为了实现机器人运动学参数标定,提出一种用惯性测量单元(IMU)实时获取其末端姿态信息的方法。然而,IMU在进行机器人动态姿态测量时,存在加速度计信号中有害加速度(除重力加速度之外的其他加速度)叠加,噪声统计特性参数不易获取,陀螺仪信号随时间发生漂移等影响测量精度的问题。针对这些问题,设计了一种自适应拓展卡尔曼滤波(EKF)姿态测量改进算法。基于EKF模型,首先构建第一级量测噪声方差阵,设定权重因子,降低有害加速度对测量结果的影响;其次在Sage-Husa自适应滤波算法中引入了渐消记忆因子的思想,实时跟踪采样数据的量测噪声,构建第二级量测噪声方差阵;最后采用姿态更新的四元数算法进行数据融合,修正陀螺仪信号漂移产生的误差。实验结果表明,相比Sage-Husa自适应滤波算法,该算法峰高时俯仰角和横滚角的平均绝对误差分别降低了50%和36.43%,峰谷时俯仰角和横滚角的平均绝对误差分别降低了14.28%和19.44%,能有效提高姿态测量精度。     

基于高斯牛顿迭代算法的三轴磁强计校正

三轴磁强计存在各轴刻度因子、零偏和轴间非正交性误差,需要研究其校正方法。基于标量校正法思想,对磁强计校正模型进行了推导,提出基于高斯牛顿迭代法的磁强计校正方法。采用高精度质子磁力仪提供磁场基准值。借助无磁转台转动磁强计,转动过程中磁强计连续采样,测量数据更具代表性和实用性。仿真结果表明,磁强计误差从162.135 nT降低到1.467 nT。实验结果表明,校正后,磁强计绕3个轴转动的测量值误差分别从1133.887 nT、1317.554 nT、1303.994 nT降低到36.964 nT、20.922 nT、15.664 nT。表明该方法能有效降低磁强计测量误差,磁强计精度明显得到提高。     

光电跟踪目标的非线性滤波算法研究

推广卡尔曼滤波算法由于忽略线性化误差,当目标距离超过一定限度时,导致跟踪精度迅速下降,易发散.为此,提出了一种以改进跟踪性能的滤波算法.该算法是基于对实际测量噪声方差的正确估计.将距离测量值的非线性作为附加的噪声,进行补偿,克服了非线性的影响,距离测量误差的方差每一步重新估计.仿真结果表明本文提出的算法优于推广卡尔曼滤波算法.     

无自旋交换弛豫原子磁强计的主动磁补偿

由于外界磁场扰动会降低无自旋交换弛豫(SERF)原子磁强计的磁场测量灵敏度,本文根据SERF原子磁强计的测量原理,提出了一种基于原位磁测补偿外部磁场扰动的方法。该方法通过调制解调的方法对3个方向的磁场进行解耦,实现3个方向磁场信息的独立测量。然后,将3个方向磁场的测量信息作为反馈,调节电流源输出给线圈的电流,使线圈产生一个与外界扰动磁场大小相同方向相反的补偿磁场。最后,在现有的SERF原子磁强计实验平台上搭建了主动磁补偿系统,实现了对外部扰动磁场的补偿。与手动补偿方式相比,本文提出的主动磁补偿方法可将剩余磁场的平均值从0.317 8nT降低到0.040 4nT,同时将剩余磁场的均方差由0.348 1nT降低到0.024 7nT。得到的实验结果验证了本文所述方法的有效性。     

基于阻尼粒子群优化的地磁场测量误差补偿

针对三轴磁力仪在磁场测量过程中的磁干扰问题,提出了基于阻尼粒子群优化算法的磁测误差补偿方法。建立了磁力仪误差和载体磁干扰的一体化误差补偿模型,分别采用阻尼粒子群算法和Two-step方法对非线性观测模型进行参数估计。以质子磁力仪数据作为真值,借助无磁转台充分连续采样,实验结果显示,阻尼粒子群算法对于磁场测量误差具有良好的抑制作用。补偿后,由阻尼粒子群算法和Two-step方法得到的均方根误差分别由1 025.7降至60.304 4、581 n T。结果表明,阻尼粒子群算法取得了更好的补偿效果,补偿精度提高了至少一个数量级,为磁场测量误差提供了一种非常有效的补偿方法。     

A hybrid unscented filtering and particle swarm optimization technique for harmonic analysis of nonstationary signals

This paper presents a modified unscented Kalman filter for accurate estimation of frequency and harmonic components of a time-varying signal embedded in noise with low signal-to-noise ratio. Further, the model and measurement error covariances along with the unscented Kalman filter parameters are selected using a modified particle swarm optimization algorithm. To circumvent the problem of premature convergence and local minima, a dynamically varying inertia weight based on the variance of the population fitness is used. This results in a better local and global searching ability of the particles, which improves the convergence of the velocity and better accuracy of the unscented Kalman filter parameters. Various simulation results for nonstationary sinusoidal signals with time varying amplitude, phase and harmonic content corrupted with noise, reveal significant improvement in noise rejection and speed of convergence and accuracy in comparison to the well known extended Kalman filter.     

嵌入式时栅角位移传感器短周期误差分析与补偿

为提高嵌入式时栅角位移传感器测量精度,从传感信号形成机理出发,对短周期误差成因进行了详细分析。通过对绕组等效分析和激励信号分析,确定了短周期误差的主要特性为一次和二次误差,一次误差来源为零点残余误差和直流分量误差,二次误差来源为激励信号正交误差。针对短周期误差补偿,提出了基于超限学习机的误差补偿方法,通过对测量值与真实值样本的训练得到模型最优参数,根据模型参数建立短周期误差模型,利用所得误差模型实现对短周期误差的补偿。实验结果表明,短周期误差分析结果与传感器实际误差特性一致,采用该补偿方法传感器短周期误差大幅度降低,降低了约96%。对比和重复性实验表明,该方法与谐波补偿法相比精度提高了约1倍,误差补偿效果更优,同时方法具有良好的测量稳定性,对提高嵌入式时栅角位移传感器的测量精度具有重要的理论和现实意义。     

激光跟踪仪测角误差补偿

由于激光跟踪仪的角度测量精度直接影响仪器的测量精度,本文提出了用自准直仪结合多面棱体对跟踪仪金属圆光栅测角误差进行离散标定的方法。研究了基于谐波分析的误差补偿方法,取金属柱面圆光栅测角误差中幅值较大且相位基本不变的谐波分量建立了补偿模型,避免了最小二乘法不收敛的问题。分析了标定测角误差的不确定度,结果显示：水平测角精度补偿前后分别为1.60"和0.90",俯仰测角精度补偿前后分别为4.89"和0.91",精度分别提高了44%和81%,从角秒级提高到了亚角秒级。结果表明,提出的方法可为激光跟踪仪水平和俯仰轴系提供测角误差补偿,对类似测角系统的误差补偿也有参考价值。     

Calibration of three-axis fluxgate magnetometers with nonlinear least square method

The accuracy of three-axis magnetometers is limited by different scales, bias of each axis and nonorthogonality between axes, which is usually lower than that of scalar magnetometers. In this paper, the nonlinear least square method is proposed to calibrate three-axis magnetometers. The validity of this method was proved by simulation, in which the estimated parameters of the error model are close to prearranged parameters. In experiment, a three-axis fluxgate magnetometer (DM-050), a two dimensional nonmagnetic rotation equipment and a proton magnetometer (GSM-19T) were used. The scalar value of magnetic field was obtained by proton magnetometer and considered to be the true value. The calibration performance of unscented Kalman filter (UKF), two-step algorithm and nonlinear least square were compared. Experimental results show that the error average and standard deviation of nonlinear least square are the least among the three methods. After calibration, the average of scalar error is reduced from −76.2 nT to −0.00093 nT and the standard deviation is reduced from 10.832 nT to 4.298 nT. The results suggest an effective way for the calibration of three-axis fluxgate magnetometers.     

基于 AKF 滤波器的时栅角位移动态误差抑制方法

动态测量下的谐波误差成分是制约高精度、高分辨率的时栅角位移传感器在动态测量领域运用的主要原因之一。针对动态测量下时栅角位移传感器中的谐波抑制难题,首先简述了时栅角位移传感器的系统模型,其次建立了时栅角位移传感器的动态误差数学模型,之后解释了传感器的动态误差产生机理,阐述了自适应卡尔曼滤波的基本原理,最后构建了基于自适应卡尔曼滤波的时栅角位移传感器的动态误差抑制模型。通过仿真分析证明了时栅角位移传感器在匀速和变速运行情况下,经自适应卡尔曼滤波后,动态误差均降低了约70%,且随着传感器转速的提高,对谐波误差的抑制效果越明显。在实验运用中,该滤波算法对时栅角位移传感器的测量值有很好的实时预测性,传感器能够更快速且稳定运行,在100 r/min的转速下测量误差降低约80%。结果证实了自适应卡尔曼滤波在时栅角位移传感器的动态谐波误差抑制中有着显著的作用,能极大地提高传感器的动态测量精度。