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相似文献
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1.
光纤陀螺随机漂移模型   总被引:7,自引:0,他引:7  
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.   相似文献   

2.
为了提高微机电系统(MEMS,Micro Electro Mechanical System)陀螺测量的精度,提出了一种陀螺随机漂移的在线补偿方法.在静态时在线建立随机漂移的自回归滑动平均(ARMA,Auto Regressive Moving Average)模型,并针对随机漂移模型随时间慢变的特性,引入虚拟噪声补偿技术加以补偿.针对载体运动状况的未知性,建立机动角速率模型.在此基础上采用自适应卡尔曼滤波技术对随机漂移和角速率进行实时估计.通过试验表明:随机漂移模型、角速率模型以及滤波算法能够满足姿态测量系统的动态应用需要,且姿态测量精度较补偿前有了显著的提高.  相似文献   

3.
光纤陀螺温度与标度因数非线性建模与补偿   总被引:2,自引:1,他引:2  
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.  相似文献   

4.
光纤陀螺随机误差模型分析   总被引:11,自引:0,他引:11  
陀螺仪的工作精度决定着惯性参考系统的精度,为了减小陀螺仪的误差并提高其精度,需要对陀螺仪误差进行估计与精确建模.提出应用ARMA,Allan方差分析法及功率谱密度PSD(Power Spectrum Density)分析法联合对光纤陀螺FOG(Fiber Optic Gyroscope)的误差特性及建模技术进行了研究.利用Allan方差及PSD分析法对光纤陀螺输出信号的分析,有效地分离并确定影响光纤陀螺输出性能的几种主要随机误差源,并对所建立的光纤陀螺ARMA模型和AR模型的精度进行了评估.对光纤陀螺实测数据的分析表明Allan方差分析法与PSD分析法对光纤陀螺噪声分析结果具有一致性,时序ARMA模型是建立光纤陀螺随机误差模型的一种有效方法.   相似文献   

5.
MEMS陀螺仪随机误差滤波   总被引:1,自引:1,他引:1  
针对微机电系统(MEMS,Micro Electromechanical System)陀螺仪的随机漂移,基于小波多尺度分析,利用bior1.5小波对陀螺仪的随机漂移进行深度为4的分解,重建各尺度信号,采用时间序列方法对陀螺仪各尺度随机漂移进行建模,与传统时间序列方法建模相比,降低了模型的预测误差.并构建了模糊自适应Kalman滤波,利用模糊控制方法基于残差均值与方差差值对噪声方差阵进行实时调整,提高对重建后的各尺度信号随机噪声滤波效果.通过一系列对比实验证明,基于多尺度分析的模糊自适应Kalman滤波对于消除MEMS陀螺仪随机漂移误差作用明显.通过Allan方差分析,滤波后的数据各随机误差项均得到有效减小.  相似文献   

6.
光纤陀螺温度影响与误差补偿   总被引:6,自引:2,他引:6  
温度性能是光纤陀螺工程化面临的难题之一,建立温度模型是提高光纤陀螺温度性能的有效方法.从理论上推导了光纤陀螺零偏、标度因数温度误差是由于热作用于光纤环导致光路非互易性所引起.分析了光纤陀螺热源产生的两个主要原因:光纤陀螺内部有源器件工作过程中产生的热;外界环境温度变化引起光纤环内部温度场分布变化.二者对光纤陀螺的影响是随机的,引起的光纤陀螺零偏漂移和标度因数误差可以通过建立温度模型进行补偿.采用线性回归方法,建立了光纤陀螺零偏温度漂移模型和标度因数温度模型,对光纤陀螺输出数据进行补偿,有效改善了光纤陀螺温度性能,实验验证了模型的正确型和补偿算法的有效性.   相似文献   

7.
针对光纤陀螺随机误差信号特点,在分析其一般时间序列模型的基础上,将AR建模方法运用于随机误差信号的建模,得到陀螺随温度变化的真实趋势,然后利用数学方法建立陀螺的动态温度误差模型,对陀螺的输出进行实时补偿.经过仿真分析表明,通过以上方法的处理后,陀螺在-20℃~50℃全温范围内的零偏极差不超过0.2(°)/h,大幅度提高了陀螺的精度性能.  相似文献   

8.
MEMS陀螺随机误差的建模与分析   总被引:2,自引:2,他引:0  
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.  相似文献   

9.
振动引起光纤陀螺(FOG, Fiber Optic Gyroscope)零偏误差,非线性、非高斯随机噪声及由其组成的惯性测量单元(IMU, Inertial Measurement Unit)非互易性解算误差,针对直升机航向姿态测量误差问题,提出了一种FOG IMU的机械减振与数据滤波相结合的振动抑制方法,建立了FOG IMU减振装置数学模型,通过优化设计实现线、角运动通道振动解耦,从物理上消除外界高频干扰振动源;研究实时小运算量、低时延数据滤波方法,抑制减振装置谐振干扰和惯性器件噪声,进而减小捷联解算非互易性误差.实验结果表明:采用该方法能有效地抑制外界干扰振动和系统噪声,保证FOG IMU工作稳定性和精度,为研制应用于直升机的高性能航姿导航信息与航向姿态参考系统奠定基础.  相似文献   

10.
    
陀螺仪是惯性导航系统的重要组成部分,其精度依赖于惯性导航系统的精度.为了提高陀螺仪的精度,针对陀螺随机漂移非线性、弱平稳性引起的随机误差,以激光陀螺仪随机漂移时间序列数据为研究对象,首先通过对陀螺仪建模的分析和对激光陀螺仪实时数据的分析和预处理,得到了陀螺漂移误差的离散时间序列;然后对其基于遗传规划(GP)建模,得出了当前时刻陀螺漂移数据和前几时刻的陀螺漂移数据之间的非线性数学模型;最后利用遗传算法(GA)对该模型有数学关系的参数进行优化,得到更高精度的模型.仿真结果表明:与经典自回归(AR)建模优化方法相比,GP+GA建模能够更加有效地反映陀螺仪的随机漂移特性,陀螺仪的方差降低了73.72%,与经典自回归(AR)建模方法相比效果提高了4.72%.该建模方法有效补偿了陀螺仪的随机漂移误差,提高了系统的稳定性.  相似文献   

11.
采用旋转调制技术能够有效降低陀螺常值漂移和加速度计常值零偏对导航系统精度的影响,但其对陀螺随机漂移和噪声几乎没有抑制作用.惯导系统在随机干扰的作用下输出误差将发散,影响系统长时间的导航定位能力.通过对抑制随机干扰误差的阻尼技术进行研究,提出一种具有阻尼特性的旋转式光纤陀螺惯导系统,利用阻尼技术抑制随机干扰对导航系统精度的影响.从仿真结果可以看出,具有阻尼特性的单轴旋转光纤陀螺惯导系统精度提高1倍以上.当系统采用更高精度的惯性仪表时,随机误差的阻尼抑制效果将更明显.  相似文献   

12.
光纤陀螺分形噪声往往具有长相关特性,导致陀螺输出信号慢漂移.为了滤除这类分形噪声,提出了一种分数阶预白化差分方法,通过该方法可以将分形噪声转化为高斯白噪声;利用小波变换,在小波变换域中采用Bayes软阈值去噪方法去除该白化噪声,从而形成了一种光纤陀螺分形噪声的预白化滤波方法.对VG949p型光纤陀螺实测数据处理结果表明,该方法能够有效地去除其中的分形噪声,抑制了陀螺低频漂移,同时也滤掉了其高频噪声项.   相似文献   

13.
死区非线性是数字闭环光纤陀螺的非线性误差之一,抑制死区非线性可以减小数字闭环光纤陀螺的输出噪声和漂移.分析了死区与分辨率和阈值的关系,给出了数字闭环光纤陀螺死区的定义和测量方法.提出调制信号与探测器输出信号之间的电交叉耦合及进入相位调制器的调制误差信号是产生死区的干扰源.给出了干扰信号的频率和相位特征,并分析了干扰信号跟踪、锁定输入信号的过程.将反馈干扰通道的部分积分模型和理想的数字闭环光纤陀螺模型结合,建立了带死区的陀螺模型.基于陀螺模型及相位调制信号与死区的关系,推导出了死区产生的条件及死区造成的陀螺输出偏差.死区影响因素的仿真结果和实验结果验证了陀螺模型和死区产生条件的正确性.   相似文献   

14.
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。   相似文献   

15.
一种新的车载DR系统自适应卡尔曼滤波模型   总被引:4,自引:0,他引:4  
提出了车载DR系统(Dead-Reckoning System)改进的自适应扩展卡尔曼滤波模型及其滤波算法.由于考虑了速率陀螺漂移误差中的马尔柯夫过程成分,和采用描述机动载体运动的"当前"统计模型及自适应算法,提高了DR系统模型的准确性.计算机仿真结果表明,应用该模型和算法与改进前相比,DR系统的定位精度得到明显提高.  相似文献   

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