本文選題：磁懸浮陀螺 + 轉子電流�。� 參考：《長安大學》2017年碩士論文

【摘要】：高精度磁懸浮陀螺全站儀利用磁懸浮技術作為陀螺靈敏部的支承,突破了傳統(tǒng)懸掛帶式支承技術的瓶頸,并可以無依托、自動快速的測定真北方位,確定任意方向線的坐標方位角。由于其具有自動化程度高,觀測時間短,定向精度高,環(huán)境適應性強等優(yōu)點,而被廣泛應用于現代大型地下工程測量和科學研究中。磁懸浮陀螺全站儀屬高敏感性儀器,環(huán)境的不穩(wěn)定性對陀螺定向的影響不容忽視,如何克服環(huán)境中振動等復雜因素的影響是本文研究的重點。論文從磁懸浮陀螺數據處理上來提高定向精度,主要研究內容包括磁懸浮陀螺轉子電流數據濾波和時頻幅值譜分析。首先分析轉子電流數據的分布特性,并對在不同振動環(huán)境中采集的轉子電流數據進行分類,然后利用希爾伯特-黃變換(HHT)、無跡卡爾曼濾波(UKF)和粒子濾波(PF)方法對分類出的每一類數據進行處理,這三種方法均是處理非線性非平穩(wěn)信號較有效的算法。HHT是基于EMD分解出有限階的IMF函數,并對每一階IMF建立能量分布圖,判斷處噪聲與信號的主導模態(tài),對轉子電流信號進行重構;UKF是對轉子電流數據進行UT變換后,再利用卡爾曼濾波處理;粒子濾波處理時選取不同的粒子數,對比不同粒子數下的處理結果。將三種濾波的處理結果進行對比分析,總結出不同波形分布的轉子電流數據對應的最優(yōu)算法。基于HHT方法的Hilbert時頻幅值譜和邊際譜來分析不同波形分布的轉子電流數據,通過邊際譜中高幅值對應的頻率來分析信號中頻率成分的存在,判斷時頻幅值譜中是否存在貫穿于整個采樣過程的明顯邊頻帶,最終來探索轉子電流數據波形分布與采樣時環(huán)境振動的關系。
[Abstract]:The high precision magnetic levitation gyroscope total station uses magnetic levitation technology as the support of the sensitive part of the gyroscope. It breaks through the bottleneck of the traditional suspension belt support technology, and can automatically and quickly determine the true north azimuth and determine the coordinate azimuth of any direction line without relying on it. Because of its high degree of self movement, short observation time, high orientation precision and environment With the advantages of adaptability and so on, it is widely used in modern large-scale underground engineering measurement and scientific research. Magnetic levitation gyroscope total station is a Gao Min perceptual instrument. The influence of environmental instability on Gyroscopic Orientation can not be ignored. How to overcome the influence of complex factors such as vibration in the environment is the focus of this paper. The number of magnetic levitation gyroscopes is from the number of magnetic levitation gyroscopes. The main research contents include the rotor current data filtering and time frequency amplitude spectrum analysis of magnetic suspended gyroscope. Firstly, the distribution characteristics of rotor current data are analyzed, and the rotor current data collected in different vibration environments are classified, and then Hilbert yellow transform (HHT) and Untraced Calman filter are used. (UKF) and particle filter (PF) method to deal with each class of data. These three methods are all the effective algorithms to deal with nonlinear non-stationary signals..HHT is based on the EMD decomposition of the finite order IMF function, and the energy distribution map of each order IMF is set up to judge the dominant mode of noise and signal, and the rotor current signal is weighed. UKF is the UT transformation of the rotor current data, and then the Calman filter is used, and the number of particles in the particle filter is selected to compare the processing results under different number of particles. The results of the three filtering are compared and analyzed, and the optimal algorithm for the corresponding rotor current data with different waveform distribution is summed up. Based on the HHT square The Hilbert frequency amplitude spectrum and the marginal spectrum of the method are used to analyze the rotor current data of different waveforms, and the existence of the intermediate frequency components of the signal is analyzed by the corresponding frequency of the high amplitude in the marginal spectrum, and whether there is a clear side frequency band that runs through the whole sampling process in the time frequency amplitude spectrum, and finally to explore the distribution of the rotor current data waveform. The relationship between the vibration of the environment and the sampling.
【學位授予單位】：長安大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TB22

【參考文獻】

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本文編號：1996594