光纤陀螺随机漂移误差补偿适用性方法

针对传统方法在建立时间序列模型基础上应用卡尔曼滤波器去除陀螺随机噪声误差的缺陷,提出了一种适于在线补偿光纤陀螺FOG(Fiber Optic Gyrosope)随机误差的滤波方法.当建立的时间序列模型系数出现偏差时,通过引入虚拟噪声,来补偿滤波过程由于系统模型时变和未知噪声而引入的误差,实现了对陀螺随机漂移误差的高精度滤波处理.其次,利用Allan 方差分析法分离并确定了光纤陀螺的主要随机误差源,并对建立的光纤陀螺时间序列模型及滤波方法的适用性及精度进行了评估.通过对光纤陀螺实测数据的分析表明,速率斜坡、速率随机游走和零偏稳定性为FOG的主要随机噪声,所提出的自适应滤波算法能够适应陀螺漂移的时变特点,是一种有效的去除光纤陀螺随机漂移噪声方法.      

光纤陀螺随机漂移模型

随机漂移是光纤陀螺的主要误差,建立数学模型在输出中补偿是抑制该项误差、提高光纤陀螺精度的有效方法.光纤陀螺静态输出为随机过程,对该随机过程的平稳性和正态性进行分析,拟合趋势项、周期项并补偿,使其成为平稳随机序列.采用时间序列分析法建立光纤陀螺随机漂移模型,根据随机漂移自相关和偏相关系数的特性辨识模型的类型和阶数,利用最小二乘方法估计模型参数,得到光纤陀螺随机漂移模型为AR(2).对陀螺输出数据补偿,检验模型的适用性.结果表明,该模型具有很好的适用性,能够有效抑制随机漂移,提高光纤陀螺精度,可以作为惯导系统卡尔曼滤波器状态变量的数学模型.      

考虑陀螺频率特性的角速率输入圆锥补偿算法

针对陀螺直接输出角速率且通带内增益不一致(频率特性),而传统角速率输入圆锥补偿算法要求输入理想的角速率,提出了一种考虑陀螺频率特性的角速率输入圆锥补偿算法.推导了圆锥运动情况下姿态更新周期内理想旋转矢量增量和实际姿态算法计算的旋转矢量增量,以最小化理想旋转矢量增量和计算旋转矢量增量之间非周期项的差异为计算圆锥误差补偿系数的准则,最优补偿系数可以看成是采用理想角速率输入的圆锥补偿算法系数与考虑频率特性时对理想圆锥补偿算法系数修正的和.得到了公式化求解考虑频率特性的各子样算法最优系数的方法.仿真结果表明,所提出的算法比传统角速率输入圆锥补偿算法在精度上有明显提高.     

一种高精度角速率圆锥补偿算法

以角速率信号作为算法输入时,采用以往常用的圆锥补偿算法,算法误差明显增大.鉴于光纤陀螺角速率信号可以直接获取,提出了一种以角速率信号作为圆锥补偿算法输入的新补偿算法.在姿态更新周期内,以光纤陀螺角速率信号作为输入,求得陀螺角速率输出的表达式,结合旋转矢量微分方程,推导出新圆锥补偿算法表达式,然后以算法漂移误差最小对新算法进行优化.采用规则进动、典型的圆锥运动以及有噪声干扰的圆锥运动作为测试输入,通过与传统算法的对比,新算法计算量低、计算简单方便,算法精度高.新算法的提出为高动态环境下光纤陀螺捷联系统的姿态误差补偿提供了一个新的思路.     

一种改进PSO-ARMA半球谐振陀螺温度误差建模方法

为减小半球谐振陀螺(HRG)在温度效应下产生的漂移,建立了温度漂移补偿模型,对与温度有关的确定性漂移进行了补偿。提出了一种改进PSO-ARMA建模方法,对不确定性漂移进行了补偿。改进的PSO-ARMA建模方法将惯性权值递减策略引入到反向学习粒子群优化(PSO)算法中,提高算法跳出局部、快速收敛的能力,在建模时利用改进的PSO算法对ARMA参数寻优,以提高模型的精度。利用半球谐振陀螺升温实验数据进行了检验,经该模型补偿后,陀螺输出精度可达0.07°/h,且较传统ARMA建模方法精度提高了一倍。      

角速率输入下圆锥补偿算法的一般形式

传统圆锥补偿算法直接应用于由速率陀螺组成的捷联惯导系统时,算法误差明显增大.为抑制算法误差,提出了一种以角速率为输入信号,任意子样数圆锥补偿算法(包括改进算法)的一般形式,并在典型圆锥运动条件下以算法漂移误差最小为优化准则,推导了相应的圆锥补偿系数方程和算法误差表达式.利用给出的公式,求解一个线性方程组即可得到圆锥补偿系数,可方便快捷的设计任意子样数的角速率圆锥补偿算法以及改进算法.仿真结果表明,所设计的改进算法比同子样数常规角速率圆锥补偿算法在精度上有明显提高.      

多星敏感器测量最优姿态估计算法

多数利用星敏感器加陀螺组合的姿态确定方法中,由于星敏感器精度较高,使得系统定姿的精度比较高.然而,姿态确定的算法因观测模型和误差处理不当,导致滤波器观测修正能力下降,从而不能有效地估计陀螺的漂移误差.提出了基于星敏感器观测姿态角的误差建模,研究了多星敏感器组合的最优安装构型和观测融合方法.利用加权最小二乘法对观测数据的预处理,使观测方程定常化.再利用陀螺加星敏感器组合的扩展Kalman滤波(EKF,Extended Kalman Filtering)对航天器姿态和陀螺漂移进行估计.仿真结果表明,提出的多星敏感器最优组合的滤波方法能够有效精确地估计卫星三轴姿态和陀螺漂移,且该方法计算量小,有利于卫星定姿系统的在轨自主运行.     

光纤陀螺温度与标度因数非线性建模与补偿

研究了光纤陀螺FOG(Fiber Optic Gyroscope)温度效应和标度因数非线性误差的复合建模及补偿方法.分析了热作用于光纤环引起光路非互易性的机理,针对由温度和标度因数非线性引起的严重非线性漂移误差,提出了一种改进的实用精确补偿FOG温度和标度因数漂移的分段复合建模方法.通过对VG951型FOG全温度和全角速率范围内实际测试数据进行建模及处理表明,经分段复合模型补偿后,陀螺漂移从4.4 (°) /h减小到0.1 (°)/h,较传统补偿方法的精度得到大幅度提高,实验验证了建模方法的精确性及补偿方法的有效性.     

一种高动态条件下惯性星光组合定姿方法

针对高动态条件下星图拖尾导致惯性星光组合定姿精度下降甚至无法定姿的问题,提出了一种基于乘性扩展卡尔曼滤波的惯性星光深度组合姿态确定方法.利用星敏感器观测信息修正姿态误差,补偿陀螺漂移,并建立了陀螺输出的角度变化量与星图像移的关系,利用陀螺输出信息估计星图拖尾的模糊参数,采用维纳滤波复原方法对产生拖尾的星图进行复原以提高星图信噪比和观测精度.仿真结果表明该方法可以有效提高星像质心提取精度和星图识别率,对初始姿态误差修正更快,且不存在星图误匹配的情况,保证了惯性星光组合定姿方法在高动态条件下仍能保持较高的精度.     

MEMS陀螺标度因数误差分析及分段插值补偿

动态条件下,标度因数引起的误差是MEMS(Micro Electromechanical System)陀螺主要误差源之一.为了提高陀螺精度,基于内框驱动式硅MEMS陀螺误差机理,分析了标度因数常值误差、非线性误差以及不对称误差的物理起因,构建了标度因数误差数学模型,提出了对陀螺标度因数按照角速度大小分段插值的补偿方法,消除了转速引起的陀螺标度因数误差.试验结果表明:MEMS陀螺标度因数误差高达4053.2(°)/h(1 σ ),采用分段插值法补偿后陀螺误差减小到79.0(°)/h(1 σ ),补偿精度比一次拟合及分段法分别提高了15.4倍和7.5倍,验证了MEMS陀螺标度因数误差模型的正确性,证明了标度因数实时分段插值补偿方法的准确性和适用性.      

改进的内框架驱动式硅MEMS陀螺温度误差模型

温度误差是MEMS(Micro Electronic Mechanical System)陀螺仪的主要误差源之一,为了消除温度对内框架驱动式硅MEMS陀螺仪性能的影响,提出了一种改进的温度误差模型.基于硅材料的赛贝克(Seebeek)效应,结合表头温度变形,分析了陀螺仪零偏误差;利用温度引起的干扰力矩,分析了陀螺仪输出与比力及角加速度有关项误差;针对温度引起系统谐振频率的变化,分析了陀螺仪标度因数误差.试验结果表明:在温度变化过程中,比力引起的干扰力矩是导致陀螺仪温度误差的主要因素,验证了改进的温度误差模型的正确性,补偿后陀螺仪的零偏稳定性提高了53.75倍,标度因数精度提高了19.6倍,改进的温度误差模型也适用于其它MEMS陀螺仪.      

MEMS陀螺随机误差的建模与分析

为了更全面地了解微机电系统(MEMS,Micro-Electro-Mechanical Systems)陀螺仪的随机漂移误差随时间变化的特性,利用动态Allan方差分析法对MEMS陀螺仪输出信号特性进行了全面分析.首先介绍了Allan方差和动态Allan方差分析法原理,然后分别利用Allan方差分析法和动态Allan方差分析法对MEMS陀螺仪的实测数据进行了特性研究与性能分析.研究结果表明:速率斜坡、量化噪声和速率随机游走是MEMS陀螺的主要随机噪声,并且MEMS陀螺的随机漂移具有随时间变化的不稳定性.动态Allan方差不仅可以分离和辨识出MEMS陀螺的主要随机误差源,而且可以跟踪和描述信号随时间变化的稳定性,因此动态Allan方差较经典Allan方差分析法能够更全面地表征MEMS陀螺仪的性能.     

石英MEMS陀螺漂移的周期性误差标定及补偿

实验发现石英系列微机电系统(MEMS,Micro Electromechanical System)陀螺仪零点漂移中含有很强的规律性误差,短时间高频采样尤为明显.为提高器件精度和系统性能,研究了其周期性误差各重要参数的特点,以误差分析理论分析了各误差传递系数,提出了一种精确标定方法.实验结果表明经过精确标定和补偿,进一步提高了器件精度和在线长时间补偿效果.说明了本精确标定方法具有良好的补偿效果.      

MEMS陀螺阵列的RCC-OBE估计融合方法

为提高微机电系统（MEMS）陀螺的精度,提出一种基于松弛Chebyshev中心（RCC）的最优定界椭球（OBE）算法,并用于陀螺阵列信号的融合。以单个陀螺误差输出模型为基础,建立了阵列系统的机动融合模型;由于噪声统计特性的不确定会导致传统融合方法精度下降,引入仅要求噪声未知但有界的集员估计理论,运用OBE算法实现角速率信号的稳健估计;在OBE算法中,往往采用椭球几何中心作为真实值的点估计,但该中心并没有理论上的最优特性,而可行集的Chebyshev中心具有很多优良特性,同时,考虑到准确的Chebyshev中心求解十分困难,转而求解可行集的RCC,作为速率信号的点估计,设计了以RCC作为输出的OBE更新过程和新的参数优化准则。采用6个陀螺构成的阵列进行了验证试验,结果表明基于该算法的阵列估计融合方法在获得角速率保证边界的基础上,可以进一步提高MEMS陀螺精度。      

基于EMD的MEMS陀螺仪随机漂移分析方法

为了抑制微机械电子系统（MEMS）陀螺仪的随机漂移，基于经验模态分解（EMD）和模态集合选择标准，结合时间序列建模滤波法，提出了一种改进的MEMS陀螺仪随机漂移分析方法。首先，通过EMD将MEMS陀螺仪原始数据分解为多个本征模态函数（IMF），利用模态集合选择标准将IMF分为噪声IMF、噪声与信号混合IMF和信号IMF三类；然后，对混合IMF进行重构、时间序列建模及自适应卡尔曼滤波（AKF）；最后，将3类信号重构，实现MEMS陀螺仪信号去噪。实验表明:所提方法有更好的去噪效果和实时性，提高了MEMS陀螺仪的使用精度。      

MEMS陀螺半实物仿真系统设计

微机电(Micro-Electro-Mechanical Systems, MEMS)陀螺是基于科氏力原理,用于检测外部旋转的一种角速度传感器。由于MEMS陀螺本身性能的限制,其内部机理研究和接口电路设计的进程发展缓慢。本文通过分析MEMS陀螺的数学模型,并通过将RLC电路与MEMS陀螺特征方程形式进行对比,说明了借助RLC电路建立MEMS陀螺半实物仿真 (Hardware-in-loop Simulation,HILS) 系统模型的可行性。在充分考虑了实际MEMS陀螺的输入/输出项、耦合项和谐振频率调节等完整功能的前提下,完成了MEMS陀螺的HILS系统模型各个功能模块的设计。本文设计的MEMS陀螺的HILS系统模型可实现实际MEMS陀螺的输入输出、谐振频率调节以及角速度检测,并通过一系列实验证实了其性能的可靠性,本设计为将HILS方法应用于MEMS陀螺研究提供了有效的依据。     

圆柱壳体振动陀螺的力平衡控制

圆柱壳体振动陀螺是基于弹性驻波的哥氏效应测量载体角速度或角度的新型振动陀螺，具有精度高、体积小、结构简单、功耗低等优点，因此是捷联惯性导航系统的理想陀螺仪。工作在力平衡模式的圆柱壳体振动陀螺输出角速率信息，噪声特性好、漂移误差易补偿、分辨率高。文章首先对力平衡模式下的频率跟踪回路、幅度控制回路、正交控制回路、力平衡控制回路等四大控制回路基本原理进行介绍。其中，频率跟踪回路与幅度控制回路一起构成陀螺主模态控制回路，负责系统的频率与幅度控制；正交控制回路与力平衡控制回路一起构成敏感模态的控制回路，负责系统正交误差的抑制、敏感模态的抑制以及角速率信息的提取。最后实现了力平衡模式下的陀螺闭环控制仿真。