本文關(guān)鍵詞：MEMS陀螺儀組合系統(tǒng)及濾波算法設(shè)計(jì)，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：微小衛(wèi)星憑借其發(fā)射靈活、成本低、功能密度高、研制周期短等一系列優(yōu)勢(shì),成為當(dāng)前國(guó)際空間技術(shù)研究的熱點(diǎn)。MEMS陀螺儀具有體積小、耗能低、重量輕、慣性小、帶寬大、易于集成且成本低等一系列優(yōu)點(diǎn),因此有望廣泛地應(yīng)用在微小衛(wèi)星姿軌控制系統(tǒng)中。本課題來源于某研究院的橫向課題,主要為了實(shí)現(xiàn)MEMS陀螺儀在微小衛(wèi)星姿軌控制系統(tǒng)中的應(yīng)用。為實(shí)現(xiàn)對(duì)MEMS陀螺儀數(shù)據(jù)的采集、分析、濾波與儲(chǔ)存,構(gòu)建了一套MEMS陀螺儀組合系統(tǒng),主要包括下位機(jī)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)與上位機(jī)數(shù)據(jù)接收系統(tǒng)。前者主要通過采用高度集成的片上So C Smart Fusion2系列處理器實(shí)現(xiàn)對(duì)高精度MEMS陀螺儀CRG20數(shù)據(jù)的采集與濾波功能,后者主要實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)接收、解算、顯示及儲(chǔ)存功能。為了便于調(diào)試、移植、應(yīng)用并減小系統(tǒng)電路板的面積,下位機(jī)系統(tǒng)采用模塊化設(shè)計(jì)思想,通過底板提供控制電源及RS-422、CAN、SPI等通信接口,其它各功能模塊,包括核心板模塊、微陀螺模塊、ADC模塊、無(wú)線模塊等均能插于底板上。最終實(shí)現(xiàn)了CRG20信號(hào)的采集、濾波、實(shí)時(shí)顯示與存儲(chǔ)。針對(duì)MEMS陀螺精度低、隨機(jī)噪聲大等應(yīng)用瓶頸問題,設(shè)計(jì)了一種基于自回歸模型(Autoregressive,AR)的Kalman濾波算法。通過利用Allan方差對(duì)CRG20測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行噪聲分析,建立了CRG20隨機(jī)漂移誤差的AR數(shù)學(xué)模型;為利用誤差模型輸出陀螺儀角速度真值,在濾波器狀態(tài)向量中加入真值狀態(tài),進(jìn)而得到Kalman濾波器狀態(tài)方程;CRG20的輸出數(shù)據(jù)作為測(cè)量信號(hào),建立Kalman濾波器測(cè)量方程。系統(tǒng)過程噪聲項(xiàng)和測(cè)量噪聲項(xiàng)的方差Q、R,分別選取陀螺儀速率隨機(jī)游走噪聲系數(shù)和角度隨機(jī)游走系數(shù)。然后對(duì)Kalman濾波器進(jìn)行Matlab仿真,并分析AR模型參數(shù)和Q、R參數(shù)的取值對(duì)Kalman濾波器的濾波效果的影響。最后,將Kalman濾波匯編為c語(yǔ)言程序移植到下位機(jī)中,實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)在線濾波。仿真結(jié)果表明,本文設(shè)計(jì)的Kalman濾波器參數(shù)選取得當(dāng),可以有效地濾除高頻噪聲,顯著提高信號(hào)的輸出精度和平滑性,能夠跟蹤上對(duì)快速性要求不高的衛(wèi)星姿態(tài)變化信號(hào)。
【關(guān)鍵詞】：MEMS陀螺 Kalman濾波 AR模型 SmartFusion2 隨機(jī)噪聲
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：V448.2
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 緒論9-21
• 1.1 課題研究的背景和意義9-10
• 1.2 國(guó)內(nèi)外MEMS陀螺儀研究現(xiàn)狀及分析10-17
• 1.2.1 MEMS陀螺儀主要應(yīng)用10-13
• 1.2.2 國(guó)內(nèi)外MEMS陀螺儀主要型號(hào)13-14
• 1.2.3 國(guó)外使用MEMS陀螺儀的航天器14-17
• 1.3 MEMS陀螺儀濾波算法研究現(xiàn)狀17-19
• 1.3.1 MEMS陀螺儀常用濾波算法18
• 1.3.2 MEMS陀螺儀濾波算法的研究與應(yīng)用實(shí)例18-19
• 1.4 本文主要研究?jī)?nèi)容19-21
• 第2章 MEMS陀螺儀基本特性21-26
• 2.1 MEMS陀螺儀噪聲特性及其性能指標(biāo)21-22
• 2.2 Allan方差分析方法22-25
• 2.2.1 Allan方差定義22-23
• 2.2.2 MEMS陀螺儀各項(xiàng)隨機(jī)誤差辨識(shí)23-25
• 2.2.3 Allan方差測(cè)試要點(diǎn)25
• 2.3 本章小結(jié)25-26
• 第3章 MEMS陀螺儀組合應(yīng)用系統(tǒng)構(gòu)建26-41
• 3.1 硬件系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)26-28
• 3.2 系統(tǒng)CPU設(shè)計(jì)28-32
• 3.2.1 CPU選型28-29
• 3.2.2 CPU開發(fā)環(huán)境29-30
• 3.2.3 CPU片內(nèi)邏輯設(shè)計(jì)30-32
• 3.3 MEMS陀螺儀CRG20 模塊硬件設(shè)計(jì)32-34
• 3.4 MEMS陀螺儀數(shù)據(jù)采集程序設(shè)計(jì)34-37
• 3.4.1 CRG20 通信時(shí)序34-36
• 3.4.2 采集程序設(shè)計(jì)36-37
• 3.5 上位機(jī)數(shù)據(jù)采集設(shè)計(jì)37-40
• 3.5.1 與上位機(jī)通信接口設(shè)計(jì)37-38
• 3.5.2 上位機(jī)采集軟件設(shè)計(jì)38-39
• 3.5.3 上位機(jī)采集軟件功能39-40
• 3.6 本章小結(jié)40-41
• 第4章 MEMS陀螺儀濾波算法研究41-48
• 4.1 MEMS陀螺儀數(shù)學(xué)模型41-45
• 4.1.1 時(shí)間序列模型結(jié)構(gòu)41
• 4.1.2 AR模型建模流程41-43
• 4.1.3 陀螺儀殘差信號(hào)建模43-45
• 4.2 Kalman濾波器設(shè)計(jì)45-47
• 4.2.1 離散型kalman濾波方程45-46
• 4.2.2 Kalman濾波器設(shè)計(jì)46-47
• 4.3 本章小結(jié)47-48
• 第5章 測(cè)試與分析48-64
• 5.1 數(shù)據(jù)采集環(huán)境48-49
• 5.2 基于Allan方差方法分析MEMS陀螺儀各項(xiàng)性能49-53
• 5.2.1 Matlab程序設(shè)計(jì)49-51
• 5.2.2 結(jié)果分析51-53
• 5.3 濾波器測(cè)試53-55
• 5.3.1 濾波器形式53-54
• 5.3.2 Matlab程序框圖54-55
• 5.4 結(jié)果分析55-63
• 5.4.1 AR模型系數(shù)? 對(duì)Kalman濾波效果的影響56-59
• 5.4.2 Q/R對(duì)Kalman濾波效果的影響59-61
• 5.4.3 下位機(jī)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)濾波效果61-63
• 5.5 本章小結(jié)63-64
• 結(jié)論64-66
• 參考文獻(xiàn)66-70
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果70-72
• 致謝72

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前3條

1 鄒學(xué)鋒;盧新艷;;基于Allan方差的MEMS陀螺儀性能評(píng)價(jià)方法[J];微納電子技術(shù);2010年08期

2 叢麗;秦紅磊;邢菊紅;;小波閾值去噪和FAR建模結(jié)合的MEMS陀螺數(shù)據(jù)處理方法[J];電子技術(shù)應(yīng)用;2010年12期

3 趙世峰;張海;沈小蓉;范耀祖;;MEMS陀螺隨機(jī)噪聲的多尺度時(shí)間序列建模[J];中國(guó)慣性技術(shù)學(xué)報(bào);2006年05期

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前2條

1 梁鋒;基于MEMS慣性器件的小型姿態(tài)測(cè)量系統(tǒng)設(shè)計(jì)[D];哈爾濱工程大學(xué);2011年

2 張目;激光陀螺零偏誤差補(bǔ)償技術(shù)研究[D];重慶大學(xué);2006年

  本文關(guān)鍵詞：MEMS陀螺儀組合系統(tǒng)及濾波算法設(shè)計(jì)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：252937