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文檔簡介
1、MEMS(Micro Electromechanical System)陀螺儀相比于其他類型的陀螺儀,具有體積小、功耗低、成本低、質(zhì)量輕、易集成以及生產(chǎn)批量大等優(yōu)點。由于MEMS陀螺儀具有上述優(yōu)勢,已經(jīng)在眾多民用領(lǐng)域得到廣泛應用,如汽車導航、汽車安全氣囊脫扣裝置、拍照攝像設(shè)備的防抖動平臺、機器人姿態(tài)測量系統(tǒng)、電子玩具、虛擬體感游戲等。在軍事領(lǐng)域,可以預見未來的武器系統(tǒng)、無人機等偵查設(shè)備必然向著數(shù)字化、智能化、小型化和高機動化發(fā)展,因此M
2、EMS陀螺儀具有巨大的發(fā)展?jié)摿蛢r值。
但是MEMS陀螺儀的測量精度相對較低,這成為微小型導航系統(tǒng)、制導與控制系統(tǒng)等關(guān)鍵技術(shù)的發(fā)展瓶頸。解決這一問題的途徑有兩種:第一,從硬件內(nèi)部結(jié)構(gòu)上針對性地進行分析;第二,從軟件層面入手,從算法角度處理。MEMS陀螺儀的隨機漂移誤差問題是提升測量精度這一課題的重要研究內(nèi)容。本文從軟件層面入手,研究了MEMS陀螺儀的靜態(tài)輸出噪聲特性,就MEMS陀螺儀的隨機漂移誤差補償技術(shù)展開研究。
3、本文介紹了MEMS陀螺儀的若干性能指標,搭建了MEMS陀螺儀漂移數(shù)據(jù)采集系統(tǒng),用Allan方差方法對MEMS陀螺儀噪聲特性進行了分析。
對MEMS陀螺儀輸出的非平穩(wěn)數(shù)據(jù)進行了預處理,應用拉伊達準則去除奇異點,通過逐步回歸方法擬合漂移趨勢,將其轉(zhuǎn)換為平穩(wěn)、零均值的隨機漂移數(shù)據(jù)。根據(jù)自相關(guān)系數(shù)ACF、偏相關(guān)系數(shù)PCF、AIC等準則選取了時間序列模型和參數(shù),采用基于自回歸AR模型的線性離散系統(tǒng)的卡爾曼濾波方法對MEMS陀螺隨機漂移進
4、行補償,MATLAB仿真及Allan方差計算結(jié)果表明,該方法能夠有效地抑制漂移誤差達50%。
針對基于自回歸AR模型的線性離散系統(tǒng)的卡爾曼濾波方法的不足,應用了AR與SVM(SupponVector Machine)支持向量機混合模型方法。用AR模型描述隨機漂移數(shù)據(jù)中的線性部分,用SVM支持向量機方法對非線性數(shù)據(jù)進行處理,經(jīng)過歸一化處理、相空間重構(gòu)、數(shù)據(jù)訓練及數(shù)據(jù)預測驗證等一系列步驟,計算Allan方差及其它性能指標,結(jié)果表明
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