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.      

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。      

基于自适应遗传算法的MEMS加速度计 快速标定方法

微惯性测量单元（MIMU）的标定技术是低精度惯性导航领域中的重要研究方向,传统标定方法操作复杂,标定精度严重依赖转台精度。为解决大批量MIMU快速标定的问题,提出了一种基于自适应遗传算法（GA）的微机电系统（MEMS）加速度计快速标定方法,将加速度计标定问题转化为参数优化问题。首先,利用模观测原理构造目标优化函数;然后,分析系统可观测度确定最优标定编排方案;最后,采用全局搜索的自适应遗传算法优化标定参数。实验结果表明:与牛顿迭代法相比,标定精度提升1~3个数量级,运算速度提高61%。标定后解算的水平姿态角误差小于0.1°,可实现与传统标定方法相同量级的姿态精度,验证了所提方法的优越性和实用性。      

基于IFOA的MEMS加速度计无转台标定

为提高微机电系统（MEMS）加速度计的标定效率并降低对高精度转台的依赖,提出一种基于改进果蝇优化算法（IFOA）的MEMS加速度计无转台标定方法。首先,根据模观测标定法原理将加速度计标定问题转化为非线性函数优化问题。然后,针对经典果蝇优化算法存在的只能搜索正参数及搜索步长固定的不足,对味道浓度判定值及搜索步长进行改进,使改进后的算法具有全局参数搜索及可变步长2种性能,并利用Rosenbrock函数进行测试,结果表明,IFOA相比于经典果蝇优化算法具有全局参数寻优范围及更高的寻优精度。最后,将IFOA应用于求解加速度计待标定参数的非线性函数优化问题,并将结果与牛顿迭代法和粒子群优化（PSO）算法进行对比。仿真结果表明:IFOA在求解精度方面比牛顿迭代法提高了1~3个数量级;在运行稳定性方面比牛顿迭代法和PSO算法分别提高了30%和34%,在运行时间方面分别减小了15.2%和43.6%;在加速度计无转台标定方面具有良好的应用价值。