基于BP神经网络的磁通门传感器温度误差补偿

三轴磁通门传感器受温度影响明显,严重影响其测量准确度,需要研究补偿方法,提高测量准确性.在不同磁场环境下,利用无磁高低温试验箱对传感器输出值温度特性进行了测试,并采用BP神经网络的方法进行温度补偿.分别阐述了设备操作过程及数据处理方式.采集传感器在不同温度下的测量数据样本;将BP神经网络应用于温度误差模型的非线性辨识,...     

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。     

任意姿态变化下的磁通门传感器误差校正

三轴磁通门传感器随着姿态变化存在空间转向差,主要原因为轴间非正交性、各轴刻度因子误差和零偏误差,需要研究校正方法,提高测量准确度.选择稳定的磁场环境,对德国的一款DM系列高精度三轴磁通门传感器进行标定.研究了传感器姿态在空间中任意变化;提出采用最小二乘法对磁通门传感器校正参数进行准确估计并校正该点转向差;传感器在验证点...     

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。     

三轴磁强计输出误差的综合补偿方法

三轴磁强计广泛应用于UXO(Unexploded Ordence)探测,而精确获取测量区域的磁场值是实现UXO探测的前提,但三轴磁强计本身的非正交、刻度因子和零偏与载体上的各种干扰磁场都会引起三轴磁强计的输出误差,从而影响UXO的探测,因此需要对三轴磁强计的输出误差进行综合标定补偿.根据三轴磁强计本身的误差模型和载体干扰的补偿模型,推导得到三轴磁强计输出误差的综合补偿模型.针对迭代解法解非线性最小二乘问题的不适定问题,采用了阻尼最小二乘法对参数进行估计.通过仿真对该方法的有效性进行了验证.实验结果表明,该方法能有效改善迭代矩阵的病态.综合补偿后,三轴磁强计的总量输出均方根误差从174.9 n T下降到1.2 n T,可以满足UXO探测的需求.     

基于正六面体结构测量阵列的磁异常定位技术研究

基于磁梯度张量的磁异常定位技术正逐渐成为磁异常探测领域内的研究热点。在磁偶极子模型条件下,利用磁梯度张量实现了一种使用八个磁传感器组成测量阵列的单点磁异常目标定位方法,针对定位可行性与约束条件进行了原理分析与技术论证。仿真结果表明该方法具有较高的定位精度,并且指出影响该方法定位有效性和精度的关键在于参数k的确定,对增强基于磁梯度张量的磁异常探测技术实用性具有一定指导意义。     

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。