本文關鍵詞：MEMS陀螺儀組合系統(tǒng)及濾波算法設計，，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,成為當前國際空間技術研究的熱點。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,因此有望廣泛地應用在微小衛(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,主要為了實現(xiàn)MEMS陀螺儀在微小衛(wèi)星姿軌控制系統(tǒng)中的應用。為實現(xiàn)對MEMS陀螺儀數(shù)據(jù)的采集、分析、濾波與儲存,構建了一套MEMS陀螺儀組合系統(tǒng),主要包括下位機數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)與上位機數(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系列處理器實現(xiàn)對高精度MEMS陀螺儀CRG20數(shù)據(jù)的采集與濾波功能,后者主要實現(xiàn)數(shù)據(jù)接收、解算、顯示及儲存功能。為了便于調試、移植、應用并減小系統(tǒng)電路板的面積,下位機系統(tǒng)采用模塊化設計思想,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、無線模塊等均能插于底板上。最終實現(xiàn)了CRG20信號的采集、濾波、實時顯示與存儲。針對MEMS陀螺精度低、隨機噪聲大等應用瓶頸問題,設計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CRG20測量數(shù)據(jù)進行噪聲分析,建立了CRG20隨機漂移誤差的AR數(shù)學模型;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),進而得到Kalman濾波器狀態(tài)方程;CRG20的輸出數(shù)據(jù)作為測量信號,建立Kalman濾波器測量方程。系統(tǒng)過程噪聲項和測量噪聲項的方差Q、R,分別選取陀螺儀速率隨機游走噪聲系數(shù)和角度隨機游走系數(shù)。然后對Kalman濾波器進行Matlab仿真,并分析AR模型參數(shù)和Q、R參數(shù)的取值對Kalman濾波器的濾波效果的影響。最后,將Kalman濾波匯編為c語言程序移植到下位機中,實現(xiàn)實時在線濾波。仿真結果表明,本文設計的Kalman濾波器參數(shù)選取得當,可以有效地濾除高頻噪聲,顯著提高信號的輸出精度和平滑性,能夠跟蹤上對快速性要求不高的衛(wèi)星姿態(tài)變化信號。
【關鍵詞】：MEMS陀螺 Kalman濾波 AR模型 SmartFusion2 隨機噪聲
【學位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：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 國內外MEMS陀螺儀研究現(xiàn)狀及分析10-17
• 1.2.1 MEMS陀螺儀主要應用10-13
• 1.2.2 國內外MEMS陀螺儀主要型號13-14
• 1.2.3 國外使用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用實例18-19
• 1.4 本文主要研究內容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陀螺儀各項隨機誤差辨識23-25
• 2.2.3 Allan方差測試要點25
• 2.3 本章小結25-26
• 第3章 MEMS陀螺儀組合應用系統(tǒng)構建26-41
• 3.1 硬件系統(tǒng)總體設計26-28
• 3.2 系統(tǒng)CPU設計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片內邏輯設計30-32
• 3.3 MEMS陀螺儀CRG20 模塊硬件設計32-34
• 3.4 MEMS陀螺儀數(shù)據(jù)采集程序設計34-37
• 3.4.1 CRG20 通信時序34-36
• 3.4.2 采集程序設計36-37
• 3.5 上位機數(shù)據(jù)采集設計37-40
• 3.5.1 與上位機通信接口設計37-38
• 3.5.2 上位機采集軟件設計38-39
• 3.5.3 上位機采集軟件功能39-40
• 3.6 本章小結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)學模型41-45
• 4.1.1 時間序列模型結構41
• 4.1.2 AR模型建模流程41-43
• 4.1.3 陀螺儀殘差信號建模43-45
• 4.2 Kalman濾波器設計45-47
• 4.2.1 離散型kalman濾波方程45-46
• 4.2.2 Kalman濾波器設計46-47
• 4.3 本章小結47-48
• 第5章 測試與分析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陀螺儀各項性能49-53
• 5.2.1 Matlab程序設計49-51
• 5.2.2 結果分析51-53
• 5.3 濾波器測試53-55
• 5.3.1 濾波器形式53-54
• 5.3.2 Matlab程序框圖54-55
• 5.4 結果分析55-63
• 5.4.1 AR模型系數(shù)? 對Kalman濾波效果的影響56-59
• 5.4.2 Q/R對Kalman濾波效果的影響59-61
• 5.4.3 下位機實現(xiàn)實時濾波效果61-63
• 5.5 本章小結63-64
• 結論64-66
• 參考文獻66-70
• 攻讀碩士學位期間發(fā)表的論文及其它成果70-72
• 致謝72

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前3條

1 鄒學鋒;盧新艷;;基于Allan方差的MEMS陀螺儀性能評價方法[J];微納電子技術;2010年08期

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

3 趙世峰;張海;沈小蓉;范耀祖;;MEMS陀螺隨機噪聲的多尺度時間序列建模[J];中國慣性技術學報;2006年05期

中國碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 梁鋒;基于MEMS慣性器件的小型姿態(tài)測量系統(tǒng)設計[D];哈爾濱工程大學;2011年

2 張目;激光陀螺零偏誤差補償技術研究[D];重慶大學;2006年

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

本文編號：252937