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《多準(zhǔn)則MEMS陀螺隨機(jī)誤差在線建模與實(shí)時(shí)濾波.pdf》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫(kù)。
1、第29卷第1期傳感技術(shù)學(xué)報(bào)Vo1．29No．12016年1月CHINESEJOURNALOFSENSORSANDACTUATORSJan．2016TheMulti--CriteriaOn--LineModelingandFilterforRandomErrorofMEMSGroscope，Jinhua．ZHANGLifie(1．InnerMongoliaUniversityofTechnologyCollegeoflnformationEngineering，Hohhot010051，China；2．InnerMongoliaUniversityofTechnologyCo
2、llegeofElectricPower，Hohhot010051，China)Abstract：AstherandomerrorofsomeMEMSgyroscopehadweakcorrelation．theMuhi．criteriacurvemethodwasintroducedtoidentifythetime—sequencemodelwithaintercept．Usingthismodel，therandomerormodeloftheMEMSgyroscopecouldbeestablishedonlinewithoutzeromeanofflineproc
3、essing．Basedonthismode1．a(chǎn)naug-mentingstatevectorwasusedtodesigntheKalmanfilterwhichhadbeenusedtofilterrea1．timely．ThelresultsoftheexperimentshowedthatAR(2)modelwithainterceptcouldbeusedasagoodMEMSgyroscoperandomerrormode1．Aftertheon—linemodelingandreal—timefiltering．50％ofthestandarddeviati
4、onoftherandomerorhadbeenreducedandtherandomerorofMEMSgyroscopewaseffectivelyrestrained．Keywords：MEMSgyroscope；time—sequencemodel；on—linemodeling；KalmanfiherEEACC：2575；7220；763Odoi：10．39690．issn．1004-1699．2016．01．014多準(zhǔn)則MEMS陀螺隨機(jī)誤差在線建模與實(shí)時(shí)濾波代金華，張麗杰(1．內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué)信息工程學(xué)院，呼和浩特010051；2．內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué)電力學(xué)院，呼和浩特
5、010051)摘要：針對(duì)隨機(jī)誤差相關(guān)性較弱的MEMS陀螺儀，提出采用多準(zhǔn)則曲線方法辨識(shí)其帶有截距項(xiàng)的隨機(jī)誤差時(shí)間序列模型。采用該模型可直接對(duì)MEMS陀螺儀的實(shí)測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行在線建模，而無需零均值化離線處理?；谠撃Ｐ筒⒉捎脿顟B(tài)擴(kuò)增的方法設(shè)計(jì)卡爾曼濾波器，實(shí)現(xiàn)了MEMS陀螺儀隨機(jī)誤差的實(shí)時(shí)濾波。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，針對(duì)某MEMS陀螺儀帶有截距項(xiàng)的AR(2)模型可以作為其隨機(jī)誤差模型，經(jīng)過在線建模和實(shí)時(shí)濾波后，MEMS陀螺儀隨機(jī)誤差的標(biāo)準(zhǔn)差降低了50％，有效抑制了MEMS陀螺儀的隨機(jī)誤差。關(guān)鍵詞：MEMS陀螺儀；時(shí)間序列模型；在線建模；卡爾曼濾波中圖分類號(hào)：V241．5文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文
6、章編號(hào)：1004—1699(2016)01-0075—05MEMS(Micro—Electro-MechanicalSystems)陀螺的缺點(diǎn)是由于自相關(guān)序列判定的不精確帶來慣性敏儀具有成本低、尺寸小、重量輕、可靠性高等優(yōu)點(diǎn)，在感器隨機(jī)誤差建模的不精確n。。川。時(shí)間序列分析法低成本慣性系統(tǒng)中獲得越來越廣泛的應(yīng)用。但是直接對(duì)隨機(jī)序列建立差分方程，與一階高斯一馬爾可MEMS陀螺儀的測(cè)量精度等性能指標(biāo)卻遠(yuǎn)低于傳統(tǒng)夫過程相比，其具有更好的建模靈活性和穩(wěn)定性，計(jì)的陀螺儀，制約了其在高精度姿態(tài)控制中的應(yīng)算得到的參數(shù)值不會(huì)隨著樣本長(zhǎng)度的改變而改變。用n]。通過對(duì)MEMS陀螺儀隨機(jī)漂移誤差
7、信號(hào)進(jìn)行對(duì)MEMS陀螺儀隨機(jī)漂移誤差信號(hào)進(jìn)行時(shí)間序列建有效的建模和補(bǔ)償來提高測(cè)量精度的方法越來越受模和補(bǔ)償來提高測(cè)量精度的方法越來越受到重視n。到重視b]。常用的MEMS陀螺儀隨機(jī)誤差建模方法本文以實(shí)驗(yàn)室已開發(fā)的MIMU模塊的角速率測(cè)量包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、小波分析、時(shí)間序列法、一階高斯輸出為實(shí)驗(yàn)對(duì)象“，研究基于時(shí)間序列分析的誤差建模一馬爾柯夫隨機(jī)過程等]。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和小波分析隨和補(bǔ)償方法。提出采用多準(zhǔn)則曲線方法辨識(shí)MEMS陀機(jī)誤差建模方法得到的模型通常具有較高的階次，并螺儀隨機(jī)誤差的時(shí)間序列模型，該模型不要求對(duì)序列不十
