批量MEMS陀螺信息融合技術(shù)研究.pdf

1、近幾年,MEMS技術(shù)的進(jìn)步,推動(dòng)著小型衛(wèi)星向微型化、輕量化和商品化發(fā)展,使納衛(wèi)星和皮衛(wèi)星的出現(xiàn)成為可能,拓寬了小型衛(wèi)星的空間應(yīng)用領(lǐng)域。然而,作為小型衛(wèi)星上的慣性測(cè)量元件,商用現(xiàn)貨技術(shù)下的MEMS陀螺測(cè)量精度較低,這極大地限制了其在小型衛(wèi)星或是其他產(chǎn)品上的應(yīng)用。針對(duì)這種情況,本文將大量相同精度的MEMS陀螺組成批量MEMS陀螺系統(tǒng),結(jié)合信息融合技術(shù),設(shè)計(jì)了能夠提高精度的批量MEMS陀螺信息融合系統(tǒng)。本文的主要研究工作如下:
　　首先

2、,詳細(xì)分析了MEMS陀螺的誤差組成,將隨機(jī)誤差列為本文主要的研究對(duì)象,對(duì)批量MEMS陀螺數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)硬件進(jìn)行了說明。介紹了ARMA模型的結(jié)構(gòu)和建模方法,對(duì)采集的真實(shí)MEMS陀螺隨機(jī)漂移數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,建立了ARMA模型。采用Allan方差法對(duì)MEMS陀螺的隨機(jī)誤差進(jìn)行辨識(shí),并引入DAVAR法來分析MEMS陀螺的動(dòng)態(tài)誤差特性。通過Allan方差法建立MEMS陀螺的誤差模型,確定了衡量批量MEMS陀螺融合數(shù)據(jù)精度提高的性能指標(biāo)。
　　

3、其次,針對(duì)MEMS陀螺數(shù)據(jù)具有弱非線性的特點(diǎn),引入經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解法對(duì)其進(jìn)行研究。由于普通經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解法的去噪方式有可能造成有用信號(hào)的缺失,故在經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解法的基礎(chǔ)上引入基于小波熵的小波閾值去噪方法。并根據(jù)本征模函數(shù)的特性,提出了對(duì)批量MEMS陀螺數(shù)據(jù)進(jìn)行分階去噪融合的算法,提高了融合數(shù)據(jù)的精度。為避免故障MEMS陀螺的信號(hào)污染批量MEMS陀螺的融合結(jié)果,提出了一種基于支持度的具有容錯(cuò)性質(zhì)的融合算法。并通過人為地加入硬、軟故障信號(hào),驗(yàn)證了這