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根据微型航姿测量系统各传感器的特点,研究出了一种基于磁传感器输出的MEMS陀螺标定方法,并根据MEMS陀螺误差参数模型设计相应的补偿算法,分别对MEMS陀螺的零偏和标度因数误差进行了补偿。与传统标定方法相比,该方法实现简单,适用于现场标定。实验结果表明,该标定方法能够有效地提高MEMS陀螺测量精度,补偿后陀螺在静态条件下2分钟内,俯仰角漂移小于0.035°,倾斜角漂移小于0.15°,航向角的漂移小于0.2°。当陀螺三轴均有角速率输入时,在角速度小于25°/s情况下误差都能保持在±2°以内。 相似文献
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一种小型惯性测量单元的精确标定技术 总被引:1,自引:1,他引:1
研究了一种基于MEMS陀螺和加速度计的惯性测量单元(IMU)的系统标定技术,建立了陀螺和加速度计的温度漂移和非线性误差模型,采用逐步线性回归法对以上模型进行了简化,并设计了补偿算法;实时补偿效果表明,在-40℃~60℃的温度变化范围内,惯性测量单元的零位偏值、偏值稳定性和非线性度都达到较高精度,这种误差标定方法可有效解决MEMS-IMU惯性器件误差的标定与补偿问题。 相似文献
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针对MEMS(Microelectro Mechanical Systems)陀螺具有成本低、体积小但误差较大的问题,探讨MEMS陀螺的误差补偿方法。基于AR模型方法,采集MEMS陀螺原始信号,对原始信号进行预处理,利用预处理后的数据建立陀螺的AR(Auto Regressive)模型,辨识出模型参数。利用该模型对陀螺信号进行误差补偿,计算出陀螺的较精确值。通过对某MEMS陀螺误差补偿的静态和动态试验表明,提出的方法能够有效地减小误差,提高陀螺的测量精度。 相似文献
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MEMS陀螺温度漂移严重影响系统的测量精度。传统的BP神经网络建模补偿容易使权值和阈值陷入局部极小值,导致网络训练失败。陀螺输出信号中的高频噪声也会影响模型精度。针对上述问题,该文提出一种Kalman滤波结合粒子群算法(PSO)优化BP神经网络的MEMS陀螺温度漂移补偿方法。首先对陀螺进行了温度漂移测试实验,然后采用Kalman滤波对实验数据进行降噪,最后建立陀螺温度漂移模型,从而实现温度漂移的补偿。实验结果表明,采用该方法补偿后MEMS陀螺在不同温度下的输出方差降低了65.09%,与传统的BP神经网络相比补偿精度明显提高。 相似文献
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基于MEMS技术生产的MEMS器件,具有体积小、重量轻、成本低、耐冲击性、高可靠性等特点,它被广泛应用于动态水平测量装置当中。但是由于外界环境的干扰,MEMS器件的测量精度一直难以达到实际应用水平。分析了在动态水平测量当中影响MEMS器件测量精度的各种因素之后,提出了一种基于ARMA模型的针对MEMS陀螺器件随机误差补偿的改进型算法。以某型号的陀螺的随机误差为研究对象进行实验验证,结果表明,MEMS陀螺的测量精度在滤波之后有了明显的提高。经过改进后的卡尔曼滤波器和引入自适应渐消因子的卡尔曼滤波器,在静态环境下,它们的误差标准差分别降为原始误差的3.75%和4.8%,动态环境下的滤波精度也得到有效提高。证明该方法是可行的和有效的,具有较大的工程实践意义。 相似文献
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航姿参考系统是四旋翼飞行器姿态控制和惯性测量的关键,基于MEMS的惯性导航系统长期稳定性较差,陀螺仪传感器和加速度计存在明显的零漂现象,因此在使用前必须对陀螺仪传感器和加速度计的误差系数进行标定;论文首先以航姿参考系统的陀螺仪和加速度计实时数据的采集与处理,并通过对陀螺仪和加速度计的误差产生原理的分析,提出了陀螺仪和加速度计的新型误差补偿模型,并推导了基于高斯牛顿法的误差补偿与标定方法,由此简化了标定过程,得到了标定结果; 实验结果表明了在不提高成本和降低精度的情况下该基于高斯牛顿法的误差补偿与标定方法的有效性。 相似文献
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《传感器世界》2014,(5):4-5
基于ARMA建模的MEMS陀螺随机误差补偿改进算法研究注国家自然科学基金资助项目(项目编号61271047)作者:陈明明.高国伟.毕新磊.潘宏生单位:北京信息科技大学信息获取与与检测实验室,北京100101基于MEMS技术生产的MEMS器件.具有体积小、重量轻、成本低、耐冲击性、高可靠性等特点.它被广泛应用于动态水平测量装置当中。但是由于外界环境的干扰.MEMS器件的测量精度一直难以达到实际应用水平。分析了在动态水平测量当中影响MEMS器件测量精度的各种因素之后,提出了一种基于ARMA模型的针对MEMS陀螺器件随机误差补偿的改进型算法。以某型号的陀螺的随机误差为研究对象进行实验验证.结果表明.MEMS陀螺的测量精度在滤波之后有了明显的提高。经过改进后的卡尔曼滤波器和引入自适应渐消因子的卡尔曼滤波器.在静态环境下.它们的误差标准差分别降为原始误差的375%和4.8%.动态环境下的滤波精度也得到有效提高。证明该方法是可行的和有效的,具有较大的工程实践意义。 相似文献
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针对惯导系统中MEMS惯性传感器随机噪声较大的问题,本文利用MEMS惯性传感器体积小的特点,采用32个消 费级MEMS惯性传感器,组成惯性传感器阵列,设计了阵列形式的MEMS惯性传感器测量单元。通过对阵列传感器建模与分析,将32个惯性传感器数据进行数据融合,以此降低消费级MEMS惯性传感器的随机噪声误差与零偏不稳定性。最后利用Allan方差分析了惯性传感器的噪声特性。实验结果表明,在静态状况下,阵列式MEMS惯性传感器有效的抑制了惯性传感器的随机误差,提高了惯性传感器的精度。 相似文献
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阈值去噪与RBF神经网络在MEMS陀螺仪误差补偿中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对现有MEMS陀螺仪中随机误差较大,导致器件输出信噪比低进而影响其应用范围的现状,提出一种基于小波阈值去噪与梯度径向基( RBF)神经网络结合的MEMS陀螺漂移非平稳时间序列建模预测方法。首先采用Allan方差法分析了MEMS陀螺仪的主要随机误差,随后利用小波阈值去噪分离出MEMS陀螺误差模型中的白噪声及漂移误差,最后采用RBF神经网络对漂移数据进行建模。通过实验对文中所述的误差补偿方法进行验证,表明了方法的有效性,对于基于MEMS陀螺仪的惯导系统精度提高具有重要意义。 相似文献
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针对MEMS陀螺仪随机误差对系统导航精度影响以及现有建模方案存在个体普遍适用性问题,提出将粒子群优化算法(PSO)与小波神经网络(WNN)结合后对MEMS陀螺随机误差进行预测的建模方法,完成小波神经网络的构建。利用小波函数作为神经网络中隐含层的激励函数,同时将小波神经网络各层的连接权值作为粒子群优化算法中粒子的位置,使得建立的模型函数逼近能力更加灵活有效且增强其容错能力,同型号不同个体MEMS传感器建模补偿实验结果表明,论文提出的PSO-WNN误差建模方法预测的MEMS陀螺仪随机误差均值和标准差分别优于0.025°/s和0.13°/s,补偿后的MEMS陀螺Allan方差分析结果进一步验证了论文所提方法的可行性与普适性。 相似文献
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根据开环光纤陀螺线性度课差随角速度增大而增大的特性,提出了在大角速度情况下应用神经网络对陀螺误差进行建模并补偿,在小角速度时对陀螺输出数据进行平滑滤波以抑制噪声的分段误差补偿方法.在速率转台上对开环光纤陀螺(VG941)进行测试并采集了测量范围内陀螺的多组实际输出数据,基于这些数据对单输入单输出的神经网络进行训练,得到了开环光纤陀螺的神经网络模型.在所得模型基础上,对整个测量范围内的陀螺原始输出数据采用分段补偿方法进行了陀螺误差补偿,并使开环光纤陀螺最大线性度误差由15%下降到0.3%,提高了开环光纤陀螺的测量精度.实验结果表明基于神经网络的开环光纤陀螺误差补偿方法对提高开环光纤陀螺的精度、扩大其应用范围具有实用价值. 相似文献
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目前MEMS陀螺的精度还不是很高,为了降低MEMS陀螺的噪声,改善非线性性能,提高其精度,提出了采用TI公司新一代的数字信号处理器TMS320F2812和DSP/BIOS实时操作系统的MEMS陀螺信号实时采集与处理系统,对陀螺信号进行降噪、温度补偿、非线性补偿处理;在DSP/BIOS多任务机制下实现数据采集、处理、传输的并行化,同时采用小波信号除噪和补偿算法对信号进行处理;该系统处理时间短,可以满足陀螺使用要求,算法简单有效,可以显著降低陀螺噪声;实用表明使用高速DSP器件并采用有效的信号处理方法可以显著地改善MEMS陀螺的性能. 相似文献
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在介绍MEMS数字倾角仪组成结构的基础上,根据数字倾角仪内部MEMS加速度计的输出特性,对MEMS加速度计的敏感单元建立数学标定模型,提出并推导了一种适用于MEMS数字倾角仪的标定方法;该方法可以得到双轴MEMS数字倾角仪中加速度计的零位电压、标度因数矩阵、安装误差系数等敏感项参数;通过重力场静态翻转实验对实验室研制的数字倾角仪进行标定;最后使用MATLAB拟合计算得到所求标定参数,并对测试结果进行了误差分析和补偿对比;实验结果表明,该方法能使MEMS数字倾角仪的测量精度提高到±0.05°,可以满足高精度的角度测量需求。 相似文献
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