本文選題：陀螺儀　切入點：加速度計　出處：《閩南師范大學》2014年碩士論文

【摘要】：隨著科學技術(shù)日新月異的發(fā)展，MEMS慣性傳感器在傾角測量系統(tǒng)中具有一定的應用價值。慣性系統(tǒng)的精度主要取決于陀螺儀和加速度計的精度，之前許多關(guān)于慣性系統(tǒng)精度的研究都是通過改善硬件結(jié)構(gòu)或加工工藝技術(shù)提高精度，雖然在某種程度上提高了慣性傳感器的精度，但也造成了技術(shù)困難和成本昂貴的局面。因此有必要尋求一種軟件方法替代慣性傳感器信號處理系統(tǒng)，以降低工藝要求和成本。利用軟件優(yōu)化算法提高信號的精度是慣性傳感器一個重要研究方向。 本論文主要以微機械A(chǔ)D系列加速度計ADXL203和陀螺儀ADXRS622為研究對象，從理論分析、電路設(shè)計、算法仿真、試驗驗證等方面展開工作，探討微慣性器件的工作特性和信號處理方法。論文研究的重點從兩個方面出發(fā)，即MEMS慣性傳感器的信號調(diào)理電路設(shè)計和軟件消噪算法試驗。實驗結(jié)果表明小波變換閾值消噪算法優(yōu)于卡爾曼濾波算法，，在實際應用獲得良好的效果。論文主要工作有： 首先，根據(jù)MEMS慣性傳感器的工作原理和結(jié)構(gòu)特點分析ADXL系列加速度計和ADXRS系列陀螺儀的工作性能，完成MEMS慣性傳感器與數(shù)據(jù)采集之間的信號調(diào)理電路、DSP處理器與A/D轉(zhuǎn)換接口以及電源模塊等具體設(shè)計與物理實現(xiàn)，并通過實驗驗證設(shè)計方案的可行性。 其次，建立陀螺儀信號的檢測裝置，選用TMS320F28335作為測量系統(tǒng)的處理器，編寫相關(guān)程序，研究卡爾曼濾波算法和小波變換閾值消噪算法在AD系列MEMS慣性傳感器信號的應用，且做了相關(guān)試驗。借助CCS4.2軟件開發(fā)平臺，在F28335DSP開發(fā)板上實時實現(xiàn)陀螺儀信號的卡爾曼濾波處理，有一定的消噪效果。MEMS陀螺儀信號的小波閾值消噪建立在陀螺儀漂移分析基礎(chǔ)上，借助MATLAB仿真平臺，選出最佳小波函數(shù)、分解層數(shù)和匹配閾值，編寫小波變換閾值消噪相關(guān)MATLAB程序。多次試驗結(jié)果表明sym4小波函數(shù)6層分解和啟發(fā)式硬閾值的消噪效果最佳。 最后，將所設(shè)計的AD系列MEMS慣性傳感器測量系統(tǒng)應用于兩輪自平衡小車中，通過比較兩種軟件消噪算法優(yōu)缺點，選擇小波變換閾值算法作實時消噪，實驗結(jié)果表明算法的實時性能滿足兩輪自平衡小車平衡控制的需要，小車的車體平衡效果良好。
[Abstract]:With the rapid development of science and technology, MEMS inertial sensors have certain application value in inclination measurement system.The precision of inertial system mainly depends on the precision of gyroscope and accelerometer.Although the precision of inertial sensor is improved to some extent, it also causes technical difficulties and high cost.Therefore, it is necessary to find a software method to replace the inertial sensor signal processing system in order to reduce the process requirements and costs.It is an important research direction of inertial sensor to improve the signal precision by software optimization algorithm.In this paper, the micromechanical AD series accelerometer ADXL203 and gyroscope ADXRS622 are taken as the research objects. The work is carried out from the aspects of theoretical analysis, circuit design, algorithm simulation and experimental verification, and the working characteristics and signal processing methods of micro-inertial devices are discussed.This paper focuses on two aspects: the design of signal conditioning circuit of MEMS inertial sensor and the experiment of software de-noising algorithm.The experimental results show that the wavelet transform threshold denoising algorithm is better than the Kalman filter algorithm and has good effect in practical application.The main work of the thesis is as follows:First of all, according to the working principle and structural characteristics of MEMS inertial sensors, the performance of ADXL series accelerometers and ADXRS series gyroscopes is analyzed.The signal conditioning circuit between MEMS inertial sensor and data acquisition is completed. The interface between DSP processor and A / D converter and the power module are designed and realized. The feasibility of the design is verified by experiments.Secondly, the gyroscope signal detection device is established, the TMS320F28335 is selected as the processor of the measurement system, and the related program is written. The application of Kalman filter algorithm and wavelet transform threshold de-noising algorithm in AD series MEMS inertial sensor signal is studied.The related experiments were also done.With the help of CCS4.2 software development platform, the Kalman filter processing of gyroscope signal is realized in real time on F28335DSP development board. The wavelet threshold de-noising of MEMS gyroscope signal is established on the basis of gyroscope drift analysis, and the simulation platform of MATLAB is used.The optimal wavelet function, the number of decomposition layers and the matching threshold are selected, and the wavelet transform threshold denoising related MATLAB program is written.The experimental results show that the sym4 wavelet function with 6 layers decomposition and heuristic hard threshold denoising is the best.Finally, the AD series MEMS inertial sensor measurement system is applied to the two-wheel self-balancing vehicle. By comparing the advantages and disadvantages of the two software de-noising algorithms, the wavelet transform threshold algorithm is selected for real-time de-noising.Experimental results show that the real-time algorithm can meet the needs of two-wheel self-balancing vehicle balance control, and the car body balance effect is good.
【學位授予單位】：閩南師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TP212;TN911.7

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本文編號：1723580