光纤陀螺温度漂移误差的模糊补偿方案研究

针对光纤陀螺启动过程中的温度漂移问题,研究了一种模糊模型补偿方案.依据Shupe非互易性理论和Mohr加热模型试验的结论,以光纤环内侧温度和温度变化率为输入,以陀螺漂移为输出建立了二输入一输出模糊模型.通过全温范围(-25 ℃~45 ℃)内的恒温静态试验数据辨识出模糊规则库,进而实行模糊推理可实现光纤陀螺温度漂移的在线自动补偿.室温验证试验表明,陀螺的零偏稳定性由补偿前的0.037°/h 减小为0.017°/h,与标称指标相当,陀螺启动时间由补偿前的30 min减少为2 min.     

激光陀螺温度误差补偿方法研究

激光陀螺是捷联惯导系统的理想元件,并广泛应用于航空、航天、航海以及地面定位定向等方面;但是,激光陀螺对温度十分敏感,温度的变化会造成激光陀螺零偏的变化,最终影响捷联系统的初始对准和导航精度;所以当要求激光陀螺工作在高精度的场合时,必须采取必要的温度误差补偿措施;通过对激光陀螺进行大量的温度试验,分析了温度及温变速率对激光陀螺零偏的影响规律,提出了激光陀螺温度补偿模型;经试验验证,此模型能在一定程度上改善温度对激光陀螺精度的影响,为进一步提高激光陀螺的精度打下基础。     

陀螺温度控制及温度建模研究

介绍了陀螺数字PID温度控制方法以及陀螺仪温度试验系统的结构和特点,用该系统进行了某型陀螺仪的温度速率试验与位置试验。在试验数据的基础上,用线性回归算法建立了陀螺仪的静态温度模型。线性回归法算法简单,已用于实际工程中。     

杯形波动陀螺高稳定度正弦驱动技术研究

杯形波动陀螺具有极高的Q值,一般都在20 000以上,因此仅仅0.3‰的驱动信号频率误差都会使陀螺机械灵敏度降低99%以上。针对这一问题实现了一种基于直接数字频率合成的高性能正弦信号生成算法,以此为基础从统计域的角度对引起频率源抖动的根源进行了估计分析,并给出了一种具有针对性的抖动分离方法,为频率源的设计提供了理论指导和依据,降低了修正和优化频率源的盲目性。由阿伦方差可知采用抖动分离方法优化后,频率源短期稳定度提高约为20%。通过对设计的频率源进行一系列时域和频域测试分析,证明最终的驱动信号频率稳定在1 mHz以内。     

用于光纤陀螺温度补偿的传感器试验研究

分析了温度测量在光纤陀螺试验中的重要性以及传统温度测量方法的局限性,提出并设计了一种实时性好、精度高的温度传感器电路。对其工作原理、适用范围、主要元件的性能以及其在电路中的作用作了详细的分析,并阐述了该传感器电路用于光纤陀螺温度试验的优越性。经试验验证:该温度传感器电路具有良好的线性、重复性以及实时性,完全可用于光纤陀螺的温度补偿试验以及精密温度控制系统。     

硅微机械振动陀螺零偏温度补偿研究

在对某型硅微机械振动陀螺进行大量高低温环境试验的基础上,根据试验数据,建立了一种零偏温度补偿模型,并用该模型对新测的试验数据进行了预测补偿.补偿结果表明:硅微机械陀螺经该模型补偿后零偏可以减少一个数量级,补偿效果明显.     

基于驱动频率的硅微陀螺零偏补偿方法研究

针对硅微陀螺的零偏受环境温度影响比较敏感的问题,研究了一种新的温度补偿方案。通过研究驱动频率的温度特性,发现驱动频率与温度之间存在很好的线性关系,经过适当的标定,驱动频率可以作为内置温度传感器取代传统的温度传感器,解决了传统传感器温度不准确和测量滞后的问题。建立了驱动频率与零偏的模型,对硅微陀螺的零偏进行了温度补偿验证。验证试验表明,在-40℃～60℃全温区范围内,零偏温度灵敏度由0.053°/(s.℃)提高到0.00244°/(s.℃),有效地改善了全温区的零偏温度系数。     

基于Kalman滤波和神经网络的MEMS陀螺温度漂移补偿

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。     

基于自适应神经网络的激光陀螺温度补偿研究

针对捷联惯性导航系统中激光陀螺的输出信号随温度漂移的问题,研究了激光陀螺的零偏与温度的关系,建立了一种新的考虑温度变化率的零偏温度补偿模型.在分析BP神经网络的基础上,提出了一种基于线性再励的自适应变步长神经网络算法进行激光陀螺的零偏温度模型系数的辨识.仿真结果表明,该方法能够有效地进行温漂补偿,从而提高惯组系统的导航精度.     

基于AR模型的MEMS陀螺误差补偿方法研究

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。     

基于FPGA的硅微陀螺数字测控和温补技术研究

硅微陀螺仪由陀螺结构和测控电路组成,随着模拟接口电路的日臻完善,陀螺仪性能的提升主要靠数字电路中的测控和补偿算法。目前硅微陀螺测控电路正在向芯片化方向发展,为了加速硅微陀螺测控电路芯片化进程,用Verilog硬件描述语言设计了AGC和PLL对陀螺幅度和相位进行闭环控制,科氏力平衡进行闭环检测。对因加工造成的正交误差,设计了正交校正闭环。根据温度对陀螺仪的影响,对标度因数进行线性补偿,对零偏进行了BP神经网络补偿。实验结果表明,该控制系统下AGC相对稳定性为124ppm,PLL相对稳定性为79.1ppm,常温零偏稳定性为2.9o/h。在0℃到65℃温度范围内补偿前零偏稳定性为17.7o/h,补偿后零偏稳定性为9.1o/h,标度因数温度灵敏度降低1个数量级,不仅提升了硅微陀螺仪的性能,也为陀螺ASIC设计奠定了良好基础。     

陀螺寻北仪基座扰动的一种补偿方法

为了减小基座扰动对寻北精度的影响,首先分析了基座扰动引起的寻北误差,推导了基座扰动与寻北误差之间的关系表达式,并提出通过增加隔振基座和选择采样时间来减小基座扰动引起寻北误差的方法,通过卡车振动试验,证明该方法可以较好地减小基座扰动对寻北精度的影响.     

基于支持向量机的MEMS陀螺仪随机漂移补偿

针对传统方法的不足,将支持向量机应用于MEMS陀螺仪随机漂移的补偿。建立了支持向量机预测模型,通过相空间重构技术,将标量的随机漂移时间序列嵌入到一个辅助的相空间中进行模型的训练和测试,并使用最优化算法得到了核函数和预测模型的各项参数。训练和预测结果均表明,该方法具有很好的预测效果,是一种有效的MEMS陀螺仪随机漂移补偿方法。     

基于改进卡尔曼滤波的陀螺仪误差补偿算法

针对基于卡尔曼滤波的MEMS陀螺仪误差补偿算法中量测噪声方差选取不准确的问题,提出一种基于改进卡尔曼滤波的陀螺仪误差补偿算法.卡尔曼滤波通常采用统计特性估计得到固定的量测噪声方差,无法自适应地估计不同环境下陀螺仪噪声特性.该算法将卡尔曼滤波与神经网络相融合,使用卡尔曼滤波新息矩阵作为神经网络输入,通过神经网络得到新息协方差矩阵,以此自适应地估计卡尔曼滤波量测噪声方差.将该算法应用到陀螺仪信号误差补偿中,使用Allan方差分析法对原始信号以及误差补偿后的陀螺仪信号进行分析,实验结果表明该算法能够有效地抑制陀螺仪随机误差,提高MEMS陀螺仪的精度.     

基于时间序列分析的Kalman滤波方法在MEMS陀螺仪随机漂移误差补偿中的应用研究

从工程实用的角度出发,探讨了MEMS陀螺仪随机漂移误差的有效补偿方法.首先采用时间序列分析的方法建立了MEMS陀螺仪的随机漂移误差模型,然后阐述了用基于时间序列模型的Kalman滤波方法减小该漂移误差的具体方法.对某MEMS陀螺仪实测数据的误差补偿结果表明,所介绍的滤波方法能够有效地抑制其漂移误差,提高MEMS陀螺仪在实际系统中使用精度.     

基于FPGA的硅微陀螺仪零偏温度补偿系统的研究

介绍了温度对硅微陀螺仪的零偏的影响机理,通过温度实验得知零偏随温度变化成复杂的非线性关系,并用最小二乘法拟合出了零偏在～40℃～80℃随温度变化的数学表达式;以FPGA芯片为主要器件设计了零偏温度补偿系统,并进行了温度实验测试,测试结果表明补偿效果明显。     

大温差应用环境下的MEMS陀螺零偏补偿研究

MEMS陀螺的工艺特点决定了其零偏随温度呈现非线性变化的特点。针对工业现场实际应用环境温度变化范围大、分段补偿模型断点处不连贯和补偿温度范围小等问题,提出了一种新型的无需分段、全温度区间线性回归补偿模型;并且针对MEMS陀螺启动不稳定性因素对零偏造成的影响,改进的补偿模型可有效抑制陀螺上电时刻的零偏。经过实验验证:该模型补偿后的数据较陀螺原始数据零偏提高了将近3个数量级,从2.9027°/s提高到0.0091°/s,并且该算法相对简单易于编程实现,具有很好的工程实用价值。     

Motorola X－ducer型压力传感器的温度补偿技术

在分析了ＭｏｔｏｒｏｌａＸ－ｄｕｃｅｒ型压力传感器温度特性的基础上，分别讨论了其应用过程中的满量程输出补偿和零点偏差补偿，所用方法简单、有效，适合工程应用。