發(fā)布時(shí)間：2018-06-01 15:26

  本文選題：MEMS-IMU + 標(biāo)定模型��； 參考：《西安微電子技術(shù)研究所》2017年碩士論文

【摘要】：MEMS-IMU由于其體積占用小、價(jià)格低廉、功耗低等諸多優(yōu)點(diǎn)越來(lái)越廣泛的應(yīng)用于中低精度導(dǎo)航領(lǐng)域。為了充分發(fā)揮MEMS-IMU的導(dǎo)航精度,必須對(duì)影響其精度的各種因素加以控制和補(bǔ)償,包括系統(tǒng)誤差、元件誤差、隨機(jī)誤差等。其中,由慣性器件受到環(huán)境溫度變化的影響而造成的元件誤差不可忽視。本文主要研究通過(guò)建立MEMS-IMU的標(biāo)定模型和溫度誤差模型(MEMS陀螺和MEMS加速度計(jì)),對(duì)MEMS-IMU進(jìn)行標(biāo)定補(bǔ)償,可以提高M(jìn)EMS-IMU的精度,從而達(dá)到提高導(dǎo)航精度的目的。具體實(shí)現(xiàn)方案分為以下幾步。首先,分別對(duì)MEMS加速度計(jì)、MEMS陀螺建立零偏非線性溫度誤差模型,并對(duì)MEMS-IMU建立標(biāo)定模型。其次,設(shè)計(jì)有效的溫度標(biāo)定方案和系統(tǒng)標(biāo)定方案,標(biāo)定慣性器件的溫度誤差和系統(tǒng)誤差。接著,用多元線性回歸和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩種方法,辨識(shí)非線性模型的參數(shù),并且通過(guò)比較兩種方法的辨識(shí)結(jié)果,分析辨識(shí)方法的有效性。最后,利用得到的非線性模型補(bǔ)償慣性器件的溫度誤差,得到補(bǔ)償后慣性器件的輸入輸出模型。
[Abstract]:Because of its small size, low cost and low power consumption, MEMS-IMU is more and more widely used in the field of low precision navigation. In order to give full play to the navigation accuracy of MEMS-IMU, it is necessary to control and compensate the various factors that affect its accuracy, including system error, component error, random error and so on. Among them, the error caused by the influence of the environment temperature on the inertial device can not be ignored. In this paper, the calibration model and temperature error model of MEMS-IMU gyroscope and MEMS accelerometer are established to calibrate and compensate MEMS-IMU, which can improve the accuracy of MEMS-IMU and achieve the purpose of improving navigation accuracy. The concrete realization scheme is divided into the following steps. Firstly, the zero-bias nonlinear temperature error model of MEMS accelerometer gyroscope is established, and the calibration model of MEMS-IMU is established. Secondly, the effective temperature calibration scheme and system calibration scheme are designed to calibrate the temperature error and system error of inertial device. Then, the parameters of the nonlinear model are identified by multivariate linear regression and BP neural network, and the validity of the identification method is analyzed by comparing the identification results of the two methods. Finally, the temperature error of the inertial device is compensated by the nonlinear model, and the input and output model of the inertial device after compensation is obtained.
【學(xué)位授予單位】：西安微電子技術(shù)研究所
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：TN96

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1964664