| 【中文题名】 | 基于MEMS器件的捷联姿态测量系统技术研究 |
| 【英文题名】 | Research on the Technology of Strapdown Attitude Measurement System Based on MEMS Sensors |
| 【学科专业】 | 导航、制导与控制 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2007-8-21 |
| 【中关键词】 | MEMS惯性器件,姿态测量系统,小波分析,信号处理,Kalman滤波, |
| 【英关键词】 | MEMS based mertial sensor,attitude measurement system,wavelet analysis,signal process,Kalman filter, |
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>自动化技术及设备>自动化系统>数据处理、数据处理系统> |
| 【论文摘要】 |
本文以微机械(MEMS)惯性器件为测量元件，开展微小型捷联式惯性姿态测量系统的关键技术研究。
MEMS惯性器件在体积和成本上的优点较为突出，但在分辨率和精度上存在着很大的不足。与MEMS加速度计相比，陀螺仪的发展较为滞后，目前无法满足惯性姿态测量系统的精度要求。论文从实际需要出发，以MEMS惯性器件、磁强计和温度传感器为测量元件，配合必要的信号采集电路和微处理器完成低成本惯性姿态测量系统设计。
针对传感器分辨率低、输出信号误差大的特点，为保证系统的输出精度，研究了采用系统整体标定方案进行传感器标定的实现方法，讨论了标定误差的变化规律，提出了传感器确定性误差的有效补偿方法。
MEMS陀螺仪输出信号随机噪声强度大，频带宽，难以消除。论文在分析了小波分析方法原理的基础上，采用小波降噪算法对陀螺仪输出信号进行降噪处理，并通过试验结果对比确定了合适的小波函数和相应算法参数。
论文采用加速度计和磁强计的量测值完成系统的初始对准，通过Kalman滤波器完成陀螺仪、加速度计和磁强计信号的数据融合，实现载体姿态的最优估计。仿真试验表明，捷联姿态系统动态性能较好，能够满足设计指标要求。 |
| 【论文题纲】 |
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摘要 |
5-6 |
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ABSTRACT |
6-10 |
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第1章 绪论 |
10-15 |
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1.1 课题的背景及意义 |
10-11 |
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1.2 MEMS惯性传感器的发展现状 |
11-13 |
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1.3 本课题的主要研究内容 |
13-15 |
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第2章 MEMS惯性器件性能分析 |
15-26 |
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2.1 MEMS传感器分类 |
15-16 |
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2.2 MEMS惯性器件 |
16-23 |
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2.2.1 MEMS加速度计 |
16-17 |
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2.2.2 MEMS陀螺仪力学原理 |
17-18 |
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2.2.3 几种常见的MEMS陀螺仪 |
18-23 |
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2.3 MEMS惯性器件误差模型 |
23-25 |
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2.3.1 MEMS加速度计的误差模型 |
24 |
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2.3.2 MEMS陀螺仪的误差模型 |
24-25 |
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2.4 本章小结 |
25-26 |
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第3章 MEMS IAMU总体设计 |
26-39 |
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3.1 IAMU设计方案 |
26-28 |
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3.1.1 捷联式惯性姿态测量系统概述 |
26-27 |
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3.1.2 系统的基本方案 |
27-28 |
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3.2 IAMU组成 |
28-30 |
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3.2.1 IAMU中主要元件 |
28-29 |
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3.2.2 传感器的选择 |
29-30 |
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3.3 IAMU系统的标定 |
30-38 |
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3.3.1 传感器确定性误差模型 |
31-32 |
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3.3.2 IAMU的六面体静态标定 |
32-37 |
|
3.3.3 陀螺仪的标定 |
37-38 |
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3.4 本章小结 |
38-39 |
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第4章 MEMS陀螺仪信号降噪算法 |
39-62 |
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4.1 MEMS陀螺仪输出的频谱分析 |
39-42 |
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4.2 小波分析方法 |
42-52 |
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4.2.1 短时傅立叶变换 |
42-43 |
|
4.2.2 连续与离散小波变换 |
43-47 |
|
4.2.3 小波的多分辨分析 |
47-49 |
|
4.2.4 小波阈值法降噪技术 |
49-52 |
|
4.3 MEMS陀螺仪降噪试验 |
52-60 |
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4.3.1 实验中用到的小波和阈值 |
52-54 |
|
4.3.2 MEMS陀螺仪降噪试验 |
54-60 |
|
4.4 本章小结 |
60-62 |
|
第5章 MEMS IAMU姿态更新算法 |
62-84 |
|
5.1 坐标系的定义 |
62-63 |
|
5.2 捷联姿态算法 |
63-69 |
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5.2.1 欧拉角法 |
63-65 |
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5.2.2 方向余弦法 |
65-66 |
|
5.2.3 四元数法 |
66-69 |
|
5.3 IAMU初始对准与姿态更新算法 |
69-79 |
|
5.3.1 IAMU的初始对准 |
69-70 |
|
5.3.2 IAMU姿态更新算法 |
70-72 |
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5.3.3 IAMU动态输出最优估计 |
72-79 |
|
5.4 算法仿真与结果分析 |
79-83 |
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5.5 本章小结 |
83-84 |
|
结论 |
84-85 |
|
参考文献 |
85-89 |
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攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 |
89-90 |
|
致谢 |
90 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.384854 |
