基于自适应UKF算法的MEMS陀螺空中在线标定技术

为保证微型卫星定位应用中系统精度与稳定性,需要对姿态传感器进行实时在线标定.在无外界姿态参考时,提出一种用三轴磁强计测量值来实时估计MEMs陀螺的零漂误差的方法,采用UKF滤波算法,将陀螺漂移作为滤波状态向量,通过建立三轴磁强计测量微分方程,作为系统量测方程实现陀螺漂移的最优估计.针对磁强计测量信息易受干扰导致滤波量测模型不准确的问题,将自适应因子引入到UKF中,通过在线监控和调整测量误差,减少陀螺标定的估计误差,增强系统性能.实验结果表明,经过标定,MEMS陀螺精度提高约30%,并且在磁强计有外界干扰时,陀螺的标定结果收敛.将标定后的MEMS陀螺进行姿态解算,其动态误差小于2°.     

基于ACS算法的MEMS加速度计现场标定方法

针对MEMS加速度计测量误差大、精度低,难以快速、准确现场标定的问题,提出了一种基于自适应布谷鸟搜索(ACS)算法的MEMS加速度计现场标定方法.通过误差分析,建立了多参数非线性误差模型,并从标定结果的方向性出发构造了标量约束目标函数.在布谷鸟搜索(CS)算法的基础上,通过提出自适应权重和自适应调节因子对算法进行了自适...     

惯性-视觉-磁场传感器组合的低成本标定方法

针对一种融合了惯性-视觉-磁场信息的传感器组合,给出了一套低成本的标定和建模方法.对于传感器模型中的确定性项和非确定性项参数,分别采用了基于输入指令向量模匹配的方法和基于时间序列分析的方法来进行标定和建模,利用所得到的模型补偿之后的传感器输出误差的方差降为原来的1/3以下;对于摄像机坐标系和加速度计坐标系之间的相对旋转矩阵,提出了一种基于重力向量和铅垂线的标定方法,仿真结果表明,标定结果的相对误差小于7%.     

激光陀螺惯性测量单元系统级标定方法

传统的分立标定方法必须依靠高精度的转台提供姿态基准,不满足带减振器的惯性测量单元(IMU)和现场标定需求.首先建立了附加约束条件的陀螺和加速度计安装坐标系数学模型,根据陀螺和加速度计的输出误差方程,从惯性导航基本误差方程出发推导了惯性测量单元的系统级误差参数标定Kalman滤波模型,该模型包含了陀螺和加速度计零偏、比例因子、安装误差在内共21维标定误差状态变量,且仅以速度解算误差为观测量.依据所建立的模型和设计的标定路径对此系统级标定方法进行了仿真,仿真结果表明,陀螺和加速度计零偏估计精度分别优于0.005°/h和0.005 mg,安装误差估计精度优于1″,比例因子误差优于1ppm,满足高精度惯导系统的标定需求.     

一种激光陀螺惯性测量单元混合标定方法

针对采用低精度转台标定高精度激光陀螺惯性测量单元(IMU)的方法进行了研究。提出一种不依赖转台精度的静态解析与Kalman滤波估计混合的新型高精度标定方法。首先采用多位置静态解析法粗标定出IMU系统参数的低精度初始值;然后根据惯性导航算法基本误差方程,建立以IMU系统参数粗标定结果的残差为估计对象,以IMU速度误差为观测量的扩展Kalman滤波器,估计出系统参数残差,进一步修正粗标定结果。实验结果表明,该方法能够利用低精度转台获得与高精度转台相当的参数标定精度,降低了惯导系统的标定成本,满足高精度激光陀螺IMU的使用需求。     

基于MEMS传感器的手臂运动测量和识别方法

针对传统人体运动识别方法的局限,研究了一种新的基于MEMS陀螺仪、加速度计和磁强计的人体手臂运动状态测量和识别方法。通过惯性测量单元测量人体手臂运动信息,利用卡尔曼滤波算法对手臂运动的姿态角进行精确估计,可计算出手部运动轨迹。手部运动轨迹特征值和传感器测量信号的时域特征值结合起来,使用BP神经网络和SVM算法对画横线、竖线、斜线和封闭线等四种典型手臂运动状态进行识别,识别率较传统方法得到提高,分别达到97.14%和100%,表明基于MEMS传感器的人体手臂运动测量和识别方法不仅使用简单、安装方便,而且识别率高,该法具有可行性和有效性。     

基于MEMS姿态传感器的声矢量传感器设计

针对声矢量传感器姿态变化难以准确测量导致目标测向精度低的现状,设计一种微型MEMS姿态传感器,并将其封装在声矢量传感器内部,实现基于MEMS姿态传感器的声矢量传感器设计。首先根据声矢量传感器姿态测量与校正原理,采用四元数姿态解算方法及扩展卡尔曼滤波器设计MEMS姿态传感器,并对其进行姿态精度测试;然后基于MEMS姿态传感器进行声矢量传感器样机设计、制作、参数测试;最后对样机进行了海上实验,结果表明,通过姿态校正后声矢量传感器目标方位估计精度与GPS推算方位精度一致,验证了利用MEMS姿态传感器设计声矢量传感器的可行性。     

基于MEMS技术的微型流量传感器的研究进展

流量测量是工业生产和科研工作的重要的检测参数.近年来,随着对微电子机械系统(MEMS)的深入研究和取得的进展,传统的工业和流体力学研究的流量传感器向高集成度,微型化,高精度,高可靠性方向发展,同时生命科学的发展大大促进了用于微流体,生物学、医学、卫生、食物等学科研究新型微型流量传感器的研究开发, 微型流量传感器已成为MEMS的重要研究方向.本文对基于MEMS技术的流量传感器技术的原理、分类作了简要介绍,归纳和评述了各种基于MEMS技术的流量传感器(热式型,差压型,升力型,流体振动型, 科里奥利型及仿生型微型流量传感器等)的生产工艺和应用特点,并对基于MEMS技术的微型流量传感器的校正方法做了总结归纳.介绍了国内在微型流量传感器方面的研制工作.最后总结归纳出基于MEMS技术的流量传感器发展不同阶段并阐述了各个阶段的发展特点,并对基于MEMS技术的流量传感器新的发展趋势进行了展望.      

基于自适应参数估计的三轴磁传感器实时校正方法

针对传统基于椭球模型三轴磁传感器无法实时校正的问题,设计了基于自适应参数估计的三轴磁传感器实时校正方法,通过对参数的实时估计与处理,实现了三轴磁传感器误差的校正。首先,对三轴磁传感器全误差模型进行分析与处理,建立了基于模值的参数估计方程;其次,详细分析了参数模型的噪声特性,针对非高斯状态相关噪声,提出了采用自适应参数估计方法;最后,设计仿真与实验分析,完成三轴磁传感器误差校正。实验结果表明,所提出的算法可以实现误差参数的实时校正,提升了磁传感器误差校正的自主性。同时,基于自适应参数估计方法,使得校正结果模值标准差相较于传统方法减小了3倍。     

基于MEMS加速度传感器的步态识别

针对最小采集约束条件和经历长时间跨度下识别率低的问题,提出一种基于MEMS加速度传感器的步态识别算法。该算法以右髋部位置采集加速度信号构造多个高斯差分尺度空间,利用局部关键点生成稀疏表示的步态特征位置模板,并采用模板融合来有效转换稀疏性步态周期特征,最后利用最近邻算法和投票机制对步态特征进行识别。在公开的含175名测试者的步态加速度数据集上进行测试,实验结果显示识别率为98.67%和认证率为99.89%,并进一步研究了测试集和训练集样本数目对识别效果的影响,验证了特征提取的有效性和稳定性。     

微机械加速度计自动测试系统

为了精确、高效地测量微机械加速度计的各项性能指标,并尽可能地降低地线干扰,系统采用DAQ-2213数据采集卡采集加速度计输出电压,使用多个独立电源及差模接法来降低地线干扰;温度敏感元件采用Pt100,电阻到电压变换电路采用三线制接法,选择PCI-(A)9114数据采集卡采集变换电路输出的电压值;采用Labview7.0接口函数实时显示加速度计输出电压和温度值,并输出有图表的Word文档.系统经过标定,输出电压精度为40 μV,温度精度为0.277℃.实验表明,系统能实时测量微机械加速度计的输出电压和温度值,而采用独立电源和差模输入可有效减少各路信号之间的干扰.     

自旋导弹捷联式陀螺/地磁姿态测量方法

为了解决自旋导弹姿态测量遇到的高自旋角速率超过陀螺量程的问题,提出了一种利用敏感轴垂直于弹轴的双轴微陀螺与三轴地磁传感器组合测量解算自旋导弹姿态的方法.首先,建立了利用三轴地磁场传感器与双轴微陀螺进行姿态测量的解算模型,该模型利用双轴陀螺测得的载体弹轴垂直面的角速度提供俯仰角的微分,结合三轴地磁场传感器的输出解算出当前载体的姿态;接着讨论了模型解算中出现的增根的问题与正确解的判断方法;最后在传感器输出附加白噪声与弹体摆动条件下对该方法进行了仿真,得出在100 s的时间内,1800(o)/s的自旋角速度条件下姿态解算误差角为2°.仿真结果表明该方法可以直接解算三个姿态角均为动态变化的自旋弹的姿态角,因此可用于自旋导弹的姿态测量.     

The moiré method for measuring large-plane nonhomogeneous deformations

Moiré-fringe equations have been developed for directly determining the components of Green's and Cauchy's deformation tensors from measurements of fringe pitch and angle. The equations, which were previously verified for large-plane homogeneous deformations, are used to determine the deformation-tensor components for nonhomogeneous strain fields. The results are compared to theoretical values. Specifically, the deformations investigated are pure bending of a rectangular block, and extension of a tapered plane specimen.     

一种MEMS陀螺仪的飞秒激光修调方法

受微加工工艺条件限制,MEMS敏感结构的尺寸等关键参数的相对误差较大,使其在宏观上表现出非理想的运动特性,性能指标也难以满足高精度应用的要求。为消除加工误差的影响,分析了一种MEMS陀螺仪的运动特性和误差耦合机理,提出了一种通过飞秒激光对敏感结构的梁进行刻蚀修调的方法。MEMS陀螺修调前后的运动特性试验表明,修调后的误差系数比修调前降低了50%以上,而误差的稳定性则比修调前提高了约70%,证明提出的飞秒激光刻蚀方法能够抑制微加工误差的影响,提高MEMS陀螺仪的性能。     

低成本车载MEMS惯导导航定位方法

当GPS卫星信号受到遮挡,车载GPS无定位输出时,通过低成本MEMS惯导进行定位是车辆导航的一种弥补方法。然而低成本MEMS惯导测量误差大,定位误差会快速累积。针对此问题,研究了一种应用于MEMS惯导导航定位的Kalman滤波算法。通过分析车辆的运动特性,在已有的研究基础上,提出了向心加速度差值误差这一新型观测量,并推导了误差状态系统模型的状态转移矩阵和观测矩阵。200 s时长的实车实验表明,单纯MEMS惯导定位的误差率是75.27%,而所述新方法的定位误差率是3.86%,定位精度有了大幅度提高,取得了良好的效果。     

对称单质量微机电陀螺的零偏自补偿方法

针对微机电陀螺的零偏易受环境因素如温度的影响而发生漂移的问题,提出了一种适用于全对称单质量陀螺的零偏自补偿方法,该方法以两种基本单轴工作模式为基础,将两种工作模式下的检测信号进行差分即可实现零偏自补偿。建立了陀螺的动力学模型,对于结构完全对称的单质量陀螺,得出了两种基本工作模式对应的标度因数互为相反数、温度变化引起的零偏变化量一致的结论,并通过实验得到了验证。零偏自补偿方法实现了标度因数叠加、零偏变化量抵消的效果。设计了一种基于FPGA的零偏自补偿数字电路,并进行了零偏试验。零偏温度试验结果表明,在25℃~70℃的温度范围内,两种基本工作模式对应的零偏输出随温度变化的趋势一致,零偏自补偿后的零偏变化量降为了基本工作模式的24%;常温零偏试验结果表明,零偏自补偿后的陀螺零偏稳定性和零偏不稳定性分别抑制到了基本单轴工作模式的18%和31.85%,验证了该零偏自补偿方法的有效性。     

微机械陀螺温度混合线性回归补偿方法

环形振动微机电陀螺受温度影响较大,并且还具有很强的自回归特性。针对传统的分段拟合等温度模型均难以精确补偿陀螺受温度影响的问题,提出了一种基于混合线性回归的温度补偿模型。该方法根据混合线性回归模型的特点将陀螺自身的影响以及温度变化等因素考虑到温度补偿模型中,采用多元线性回归方法确定各项的系数,通过对残差的正态检验确定模型是否能够较好的符合陀螺数据的变化规律。验证试验结果表明:补偿后的均值可以减小1～2个数量级,并且该温度误差补偿方法重复性好,具有重大的工程应用参考价值。