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针对惯性稳定平台中高精度和高带宽的速度信号需求,提出了基于低成本MEMS传感器的最优速度估计算法。采用一种新颖的传感器组合形式,包括一个低带宽的MEMS陀螺和两个低性能的MEMS加速度计。陀螺由于自身动态特性的影响,主要提供速度的低频信息,加速度计组合则由于自身偏置的影响,主要提供速度的高频信息,而估计器将两者信号进行融合。实验表明:最优状态估计器能够在时频域上,提供无偏的、高性能的速度信号。同时,在单自由度微型惯性稳定平台的应用过程中,其控制性能得到了相应的提高。该算法也适用于机器人控制、姿态估计和摩擦补偿等领域。 相似文献
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针对陀螺稳定平台的漂移问题,建立了陀螺稳定跟踪装置在不同工作模式下陀螺漂移的数学模型,指出稳定模式下包含常值漂移和相关漂移的陀螺低频噪声是影响稳定精度的主要原因。提出一种自适应实时估计算法,采用卡尔曼滤波框架和滤波器收敛判据,结合Sage-Husa滤波和加权Sage-Husa滤波算法,利用跟踪器跟踪静止目标时输出的脱靶量信号对陀螺常值漂移和相关漂移进行估计。实验结果表明:该算法能够在系统模型和噪声特性均不准确的情况下使用,收敛时间小于3 s,估计均方差小于0.02 (°)/s,具有良好的鲁棒性和自适应能力。 相似文献
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