本文選題：航姿測量系統(tǒng) + 微機電系統(tǒng)　； 參考：《哈爾濱工程大學》2014年碩士論文

【摘要】：MEMS技術(shù)的出現(xiàn),引領(lǐng)了慣性導航技術(shù)的巨大變革,使慣性導航系統(tǒng)向著低成本、低功耗、微型化的方向發(fā)展。特別是MEMS-IMU的出現(xiàn),使得慣性導航系統(tǒng)向著集傳感器與處理器于一身的“微系統(tǒng)”方向發(fā)展。鑒于MEMS技術(shù)在航空航天及軍事領(lǐng)域的巨大應用潛力,對MEMS-IMU的研究成為目前慣性導航領(lǐng)域的研究熱點。本文以基于MEMS-IMU的捷聯(lián)式航姿測量系統(tǒng)的硬件平臺為依托,著重研究MEMS-IMU的誤差建模及標定技術(shù)、航姿測量系統(tǒng)的初始對準及基于自適應Kalman濾波的姿態(tài)更新算法。首先,本文簡要介紹了課題研究背景及意義,闡述了 MEMS慣性器件的發(fā)展歷程及其在相關(guān)領(lǐng)域的巨大應用優(yōu)勢;簡要介紹了航姿測量系統(tǒng)中測量單元的構(gòu)成方案,并確定使用加速度計和磁強計來輔助陀螺儀進行測姿,這種測姿方案優(yōu)勢明顯,通過使用加速度計和磁強計分別敏感重力向量和地磁向量來輔助陀螺儀測姿,很好的彌補了陀螺儀測姿時誤差隨時間積累的缺陷。然后,給出了航姿測量系統(tǒng)所使用的坐標系定義及姿態(tài)角定義,闡述了航姿測量系統(tǒng)的捷聯(lián)矩陣的建立及即時修正算法;介紹了本文所依托硬件平臺的基本結(jié)構(gòu),特別是對MEMS-IMU模塊做了詳細介紹,分析了其性能特點及數(shù)據(jù)采集過程;這為后續(xù)的課題研究奠定了基礎(chǔ)。接著,針對MEMS慣性器件的特性,分析了其誤差來源,并根據(jù)本系統(tǒng)要求選取零偏、刻度因子和非正交安裝誤差系數(shù)作為主要誤差源,建立了相應的誤差模型;對于MEMS-IMU的標定,也針對陀螺儀、加速度計和磁強計的不同特點分別給出了具體的方法步驟;通過對陀螺儀和加速度計進行標定實驗,給出了標定結(jié)果,并根據(jù)標定結(jié)果驗證了 MEMS-IMU的建模及標定方法是可行的。然后,介紹了 Kalman濾波基本理論并做了簡要分析,針對本課題的濾波算法流程分析了系統(tǒng)的初始對準過程,給出了初始捷聯(lián)矩陣的求解方法;在Kalman濾波基本原理的基礎(chǔ)上,本文使用四元數(shù)誤差和陀螺儀零偏誤差作為狀態(tài)變量,以加速度計誤差和磁強計誤差作為觀測變量,完成了航姿測量系統(tǒng)的自適應Kalman濾波器設計,實現(xiàn)了姿態(tài)角的最優(yōu)估計,并給出了濾波器自適應參數(shù)的調(diào)節(jié)規(guī)則。最后,通過仿真實驗具體分析了陀螺儀零偏對系統(tǒng)性能的影響;對系統(tǒng)在受擾情況下的性能進行了定性測試;并進一步確定了濾波器的自適應參數(shù)值;對系統(tǒng)的動靜態(tài)性能測試表明系統(tǒng)可以在中低動態(tài)環(huán)境下穩(wěn)定工作,驗證了系統(tǒng)算法是切實可行的。
[Abstract]:The emergence of MEMS technology leads to a great change in inertial navigation technology and makes inertial navigation system develop in the direction of low cost, low power consumption and miniaturization. In particular, the emergence of MEMS-IMU makes inertial navigation system (ins) develop towards a "microsystem" which combines sensors and processors. In view of the great application potential of MEMS technology in aerospace and military fields, the research on MEMS-IMU has become a hotspot in inertial navigation field. Based on the hardware platform of strapdown attitude measurement system based on MEMS-IMU, this paper focuses on the error modeling and calibration technology of MEMS-IMU, the initial alignment of attitude measurement system and the attitude updating algorithm based on adaptive Kalman filter. First of all, this paper briefly introduces the research background and significance of the subject, describes the development of MEMS inertial devices and its great application advantages in related fields, and briefly introduces the configuration of the measurement unit in the attitude measurement system. It is determined to use accelerometers and magnetometers to assist gyroscopes in attitude determination. This kind of attitude determination scheme has obvious advantages. By using accelerometers and magnetometers to sensitive gravity vectors and geomagnetic vectors respectively to assist gyroscopes in attitude determination, A good remedy for the gyroscope attitude measurement error with time accumulation of defects. Then, the definition of coordinate system and attitude angle used in attitude measurement system is given, the establishment of strapdown matrix of attitude measurement system and the algorithm of instant correction are expounded, and the basic structure of hardware platform based on this paper is introduced. In particular, the MEMS-IMU module is introduced in detail, and its performance characteristics and data acquisition process are analyzed, which lays a foundation for further research. Then, according to the characteristics of MEMS inertial devices, the error sources are analyzed, and the zero offset, calibration factor and non-orthogonal installation error coefficient are selected as the main error sources according to the requirements of the system, and the corresponding error model is established for the calibration of MEMS-IMU. According to the different characteristics of gyroscopes, accelerometers and magnetometers, the specific methods and steps are given, and the calibration results are given through the calibration experiments of gyroscopes and accelerometers. According to the calibration results, the modeling and calibration method of MEMS-IMU is proved to be feasible. Then, the basic theory of Kalman filter is introduced and briefly analyzed. The initial alignment process of the system is analyzed according to the filtering algorithm flow of this subject, and the solution method of initial strapdown matrix is given, which is based on the basic principle of Kalman filtering. In this paper, quaternion error and gyroscope zero bias error are used as state variables, accelerometer error and magnetometer error are used as observation variables, adaptive Kalman filter design of attitude measurement system is completed, and the optimal attitude angle estimation is realized. The regulation of adaptive parameters of filter is also given. Finally, the effect of gyroscope bias on the system performance is analyzed by simulation experiments, the system performance under disturbance is tested qualitatively, and the adaptive parameters of the filter are further determined. The dynamic and static performance test of the system shows that the system can work stably in low and low dynamic environment, and the algorithm is feasible.
【學位授予單位】：哈爾濱工程大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TN96

【參考文獻】

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本文編號：1954905