基于Kalman滤波的MEMS陀螺测量误差估计研究

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MEMS陀螺误差模型标定实验与分析

MEMS陀螺误差模型标定实验与分析李勋;张欣;孙朔冬;鲍其莲【摘要】In this paper, two simplified linear and nonlinear models were established for MEMS gyroscopes static errors as well as a random model for random errors exiting in gyroscopes. Parameters of static models were estimated by least square method. The parameters of random error models were given by Allan variance analysis. The experiment results of two MEMS gyroscopes showed that the characteristic parameters are determined by given methods.%陀螺仪的误差模型与标定对于陀螺仪误差补偿非常关键.本论文针对陀螺仪的误差,分别建立了静态一阶与二阶简化模型以及随机误差模型,通过采用最小二乘法与Allan方差分析法进行了参数标定.最后,通过MEMS陀螺的实验结果获得了陀螺的特性参数,验证了模型及标定方法的有效性.【期刊名称】《电子设计工程》【年(卷),期】2017(025)017【总页数】4页(P164-167)【关键词】陀螺仪;误差模型;最小二乘法;Allan方差【作者】李勋;张欣;孙朔冬;鲍其莲【作者单位】深圳供电局有限公司广东深圳 518048;深圳供电局有限公司广东深圳 518048;上海交通大学电子信息与电气工程学院,上海200240;上海交通大学电子信息与电气工程学院,上海200240【正文语种】中文【中图分类】TN967.2微惯性器件是MEMS发展的重点，如硅微加速度计、硅微陀螺仪和硅微惯性测量组合等，硅微惯性器件相较于传统陀螺，具有轻便易于安装、使用寿命长、可靠性高、耐冲击、易于批量生产等特点，在汽车、无人机、等导航系统中具有广泛应用。

基于卡尔曼滤波和互补滤波的AHRS系统研究

本栏目责任编辑：梁书计算机工程应用技术基于卡尔曼滤波和互补滤波的AHRS 系统研究蔡阳，胡杰❋（长江大学计算机科学学院，湖北荆州434023）摘要：AHRS 航姿参考系统中通常需要融合MEMS 传感器数据来进行姿态解算，由于MEMS 传感器自身的一些缺陷导致在姿态解算中会出现较为严重的误差。

AHRS 中常见对加速度计、陀螺仪和磁力计进行卡尔曼滤波、互补滤波的方法，由于使用单一的滤波算法时会出现误差，导致姿态角解算精度不高。

本文采用卡尔曼滤波融合互补滤波的滤波算法，通过卡尔曼滤波对加速度计和陀螺仪起抑制漂移作用，进而得到最优估计姿态角，减小传感器引起的误差，再由估计值和磁力计经过互补滤波滤除噪声，提高姿态角的解算精度。

仿真实验表明：融合滤波算法可以抑制漂移和滤除噪声，在静态和动态条件下，都有良好表现。

关键词：AHRS;MEMS ；姿态解算；卡尔曼滤波；互补滤波中国分类号：TP301文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2021)10-0230-03开放科学（资源服务）标识码（OSID ）:Research on AHRS System Based on Kalman Filter and Complementary Filter CAI Yang,HU Jie(School of Computer Science,Yangtze University,Jingzhou 434023,China)Abstract:AHRS heading and attitude reference system usually needs to fuse MEMS sensor data for attitude calculation.Due to some defects of MEMS sensor itself,there will be more serious errors in attitude calculation.Kalman filtering and complementary filtering methods for accelerometers,gyroscopes,and magnetometers are common in AHRS.Due to errors when a single filtering al⁃gorithm is used,the accuracy of the attitude angle calculation is not high.In this paper,the Kalman filter fusion complementary fil⁃ter filter algorithm is used to suppress drift of the accelerometer and gyroscope through Kalman filter,and then obtain the optimal estimated attitude angle,reduce the error caused by the sensor,and then pass the estimated value and the ple⁃mentary filtering filters out noise and improves the accuracy of attitude angle calculation.Simulation experiments show that the fu⁃sion filtering algorithm can suppress drift and filter noise,and it performs well under static and dynamic conditions.Keywords:AHRS;MEMS;attitude calculation;Kalman filter;complementary filter航姿参考系统AHRS(Attitude and Heading Reference Sys⁃tem)由MEMS(Micro-Electro Mechanical System)惯性传感器三轴陀螺仪、三轴加速度计和磁力计的数据融合来进行姿态解算[1]。

MEMS-IMU误差分析补偿与实验研究共3篇

MEMS-IMU误差分析补偿与实验研究共3篇MEMS-IMU误差分析补偿与实验研究1MEMS-IMU误差分析补偿与实验研究MEMS-IMU是现代导航技术中不可或缺的部分。

在导航、飞行控制、车载导航、医疗设备等领域中，MEMS-IMU已经被广泛应用。

MEMS-IMU的核心是由加速度计和陀螺仪构成的惯性测量单元，可以测量物体在三个方向的加速度和角速度。

但是由于受到多种因素影响，如环境温度、加速度计和陀螺仪的制造工艺和精度等等，MEMS-IMU的测量结果中存在着各种误差，因此在实际应用中需要进行误差分析和补偿。

MEMS-IMU误差来源主要有几部分：零偏误差、尺度因数误差、非正交误差、温度漂移误差以及振动干扰误差。

其中，零偏误差是指在静止时，MEMS-IMU的输出不为零值，可能是由于制造工艺等原因导致的。

尺度因数误差是指MEMS-IMU的输出信号与实际物理量之间的比例误差。

非正交误差是指MEMS-IMU的三个方向之间存在一定的耦合，导致误差的传输，造成角速度或加速度量纲的不一致。

温度漂移误差是指在不同温度环境下，MEMS-IMU的输出信号会发生变化。

振动干扰误差是指由于外部环境的振动、冲击等干扰，导致MEMS-IMU的输出出现异常。

为了准确测量物体在三个方向的加速度和角速度，需要对MEMS-IMU的误差进行分析和补偿。

误差分析的目的是找出每种误差源并对其进行定量分析。

误差补偿的目的是根据误差分析结果对MEMS-IMU的测量结果进行修正，提高其测量精度。

误差补偿方法主要有两种：基于标定的补偿方法和基于模型的补偿方法。

前者通过根据实验数据拟合出误差模型参数，再降低误差的影响。

后者通过模型分析和仿真，推导出误差模型，然后根据模型进行误差补偿。

为了验证误差分析和补偿方法的效果，我们在实验室中进行了多组实验。

首先，我们对MEMS-IMU进行了标定，得到了相应的误差模型。

然后，通过基于标定的补偿方法和基于模型的补偿方法对误差进行了补偿。

基于小波滤波方法的光纤陀螺信号误差分析的开题报告

基于小波滤波方法的光纤陀螺信号误差分析的开题报告一、选题背景及意义光纤陀螺作为一种高精度的惯性测量仪器，广泛应用于导航、制导、控制等领域。

而陀螺信号的精度往往决定了陀螺的整体性能，因此对陀螺信号的误差进行准确的分析具有重要意义。

目前常见的陀螺信号误差分析方法主要有卡尔曼滤波、小波滤波、样条插值等。

其中，小波滤波方法凭借其对非平稳信号的较好适应性和精度，以及较强的时频分析能力，在信号处理中得到了广泛应用。

因此，基于小波滤波方法对光纤陀螺信号误差进行深入研究，具有较高的研究价值和应用意义。

二、研究内容及方法本文将基于小波滤波方法，对光纤陀螺信号中的误差进行分析。

具体研究内容包括：1. 对光纤陀螺信号误差的来源进行深入分析；2. 研究小波分析在光纤陀螺信号处理中的基本原理和具体实现方法；3. 基于小波分析方法，筛选适当的小波基函数，对光纤陀螺信号进行滤波处理；4. 比较小波滤波方法与其他常见滤波方法的优缺点，并对小波滤波方法在陀螺信号处理中的应用进行评价。

研究方法包括文献综述、理论分析及实验验证。

具体实验流程分为：采集光纤陀螺信号，通过小波分析方法对信号进行滤波，比较滤波后的信号精度和对比实验结果进行分析。

三、研究预期结果及创新点本文旨在通过基于小波滤波方法的光纤陀螺信号误差分析研究，取得以下预期结果：1. 对光纤陀螺信号的误差来源进行详细的分析和总结，从而为陀螺信号精度的提高提供理论指导；2. 研究小波分析方法在光纤陀螺信号处理中的应用，为信号滤波和数据分析提供了新思路和方法；3. 实验结果表明，基于小波滤波方法的光纤陀螺信号处理能够避免信号中的高频干扰，提高信号精度和可靠性，具有实际应用价值。

本文的创新点主要在于：1. 对光纤陀螺信号的误差来源进行深入分析，并建立了误差分析的理论模型；2. 将小波滤波方法应用于光纤陀螺信号处理中，取得了较好的滤波效果；3. 与文献现有方法进行比较，综合评价了小波滤波方法在光纤陀螺信号处理中的优劣。

mems陀螺仪误差

MEMS陀螺仪的误差主要来源于以下几个方面：
1. 偏置不稳定性：这是MEMS陀螺仪最主要的误差来源之一。

由于器件固有的不足和噪声，陀螺仪的初始零点读数会随时间漂移。

偏置可重复性可以在IMU 的已知温度范围内进行校准。

然而，恒定偏置不稳定性的积分会引起角度误差。

此类误差会随着陀螺仪旋转或角度估计的长期漂移而累积，导致航向计算的误差持续增加而不减退。

2. 温度对陀螺仪的影响：温度会对陀螺仪的精度产生影响。

在较高的温度下，陀螺仪的零点漂移和灵敏度会发生变化，从而影响其精度。

因此，在设计和使用陀螺仪时，需要考虑温度的影响。

3. 其他误差来源：除了上述两个主要的误差来源，MEMS陀螺仪还可能受到其他因素的影响，例如非线性误差、随机误差等。

这些因素可能会导致陀螺仪的输出结果与实际值之间存在偏差。

为了降低MEMS陀螺仪的误差，可以采取以下措施：
1. 在设计和制造过程中，选择性能稳定的材料和制造工艺，以提高陀螺仪的精度和稳定性。

2. 通过校准和补偿方法，消除偏置不稳定性等误差因素的影响。

例如，可以在已知温度范围内对陀螺仪进行校准，或者采用数字信号处理技术对输出结果进行补偿。

3. 通过算法优化和数据处理技术，减小温度对陀螺仪的影响。

例如，可以采用温度传感器对温度进行监测和补偿，或者采用先进的滤波和数据处理算法来减小温度对输出的影响。

4. 在使用过程中，需要注意使用环境和使用方法对陀螺仪的影响。

例如，避免在极端温度或高湿度的环境下使用陀螺仪，同时在使用过程中避免对陀螺仪产生过大的冲击或振动。

Kalman滤波误差分析

基于卡尔曼滤波的陀螺仪降噪处理

本文针对ＭＥＭＳ陀螺仪随机漂移误差严重的问题，提出一种基于ＢＰ神经网络建模的卡尔曼滤波算法。统计ＭＥＭＳ陀螺仪随机漂移误差内部蕴含的规律，提高卡尔曼算法对外界输入的适应能力和滤波精度，在ＭＥＭＳ陀螺仪的数据处理方面具有一定的应用价值。
模型。基于ＢＰ神经网络的基本原理，首先利用ＢＰ神经网络对系统进行学习，获得系统状态方程，然后建立了基于ＢＰ神经网
络的滤波模型，最后应用于卡尔曼滤波对ＭＥＭＳ陀螺仪信号进行降噪。半实物模拟仿真实验表明：基于ＢＰ神经网络的卡尔
曼滤波后的数据的速率随机游走等系数比原始数据下降６．８９倍，验证了本方法的降噪性能优于基本卡尔曼模型。在ＭＥＭＳ陀
第３１卷第２期２０１８年２月
传感技术学报
ＣＨＩＮＥＳＥＪＯＵＲＮＡＬＯＦＳＥＮＳＯＲＳＡＮＤＡＣＴＵＡＴＯＲＳ
Ｖ０１．３ｌＮｏ．２Ｆｅｂ．２０１８
ＴｈｅＮｏｉｓｅＲｅｄｕｃｔｉｏｎｏｆＧｙｒｏｓｃｏｐｅＢａｓｅｄｏｎＫａｌｍａｎＦｉｌｔｅｒ
ｏｆＭＥＭＳｇｙｒｏｓｃｏｐｅ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｔｈｅｒａｎｄｏｍｄｒｉｆｔｅｒｒｏｒｏｆＭＥＭＳｇｙｒｏｓｃｏｐｅ；Ｋａｌｍａｎｆｉｌｔｅｒ；ＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ；Ａｌｌａｎｖａｒｉａｎｃｅｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ
ＥＥＡＣＣ：７３２０
ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００４－１６９９．２０１８．０２．０１２

MEMS陀螺仪发展综述及技术研究

MEMS陀螺仪发展综述及技术研究MEMS陀螺仪是一个基于微机电系统（MEMS）技术的传感器，用于测量和检测物体的转动或转动速度。

它具有体积小、重量轻、功耗低、精度高等优点，广泛应用于惯性导航、姿态控制、无人机、智能手机以及虚拟现实等领域。

MEMS陀螺仪的发展可以追溯到20世纪60年代，当时最早的陀螺仪是由机械零件构成的大型设备，体积庞大、制造成本高。

随着MEMS技术的发展，研究者开始尝试将陀螺仪制造成微型化的晶片，以满足更小型化、更便携的应用需求。

在20世纪90年代，研究者们成功地将MEMS陀螺仪制造成了微小的晶片，采用了表面微加工技术以及集成电路制造工艺。

这样的设计使得陀螺仪能够迅速地发展，并广泛应用于各个领域。

目前市场上的MEMS陀螺仪大多是基于表面微加工技术和压电效应制作的。

在技术方面，MEMS陀螺仪主要有两种原理，分别是压电陀螺仪和振动陀螺仪。

压电陀螺仪是利用压电效应来测量转动速度的，当陀螺仪旋转时，产生的角速度会导致陀螺片产生弯曲，进而改变电极之间的电容值，从而测量出角速度。

振动陀螺仪则是通过测量旋转物体在转动时产生的惯性力来获得转动信息的。

同时，MEMS陀螺仪的精度也得到了大幅提高。

随着微加工工艺的进步和传感器设计的改良，MEMS陀螺仪的噪声水平得到了显著降低，从而提高了测量精度。

此外，MEMS陀螺仪的应用领域不断拓展。

除了传统的航天、导航等领域外，MEMS陀螺仪还被广泛应用于智能手机、游戏手柄、运动追踪设备等消费电子产品中。

MEMS陀螺仪在这些领域中发挥着关键的作用，如智能手机中的姿态控制、游戏手柄中的运动感应等。

尽管MEMS陀螺仪已经取得了重大的进展，但仍面临一些挑战。

其中之一是温度漂移的问题，即在不同温度下，陀螺仪的测量结果可能会有所偏差。

另外，MEMS陀螺仪在高加速度、高震动环境下的稳定性也需要进一步提高。

综上所述，MEMS陀螺仪在技术发展和应用拓展方面取得了显著的进展。

随着对陀螺仪应用场景要求的不断提升，人们对MEMS陀螺仪的研究和改进将继续进行，以满足更广泛的应用需求。

MEMS陀螺仪参数校准方法研究

MEMS陀螺仪参数校准方法研究
传统的MEMS陀螺仪校准方法主要包括静态校准和动态校准两种。

静态校准主要包括偏移误差校准和比例因子误差校准。

偏移误差是指
在无旋转运动时，陀螺仪输出的非零偏移量，比例因子误差是指由于不同
轴上的灵敏度不一致而引起的误差。

静态校准的基本思路是通过测量陀螺
仪在没有旋转运动时的输出值，然后对输出值进行线性修正。

该方法相对
简单直观，但存在单次校准结果不准确的问题。

动态校准主要包括了温度漂移误差校准和交叉敏感误差校准。

温度漂
移误差是指陀螺仪输出随温度变化而发生的变化，交叉敏感误差是指陀螺
仪输出受其他轴上旋转运动的影响。

动态校准的基本思路是通过模型拟合
和参数辨识来减小动态误差。

该方法相对复杂，需要根据实际情况进行参
数调整，但具有较高的校准精度。

除了传统的静态和动态校准方法，还有一些新的校准方法逐渐被引入。

例如，基于粒子滤波的校准方法利用滤波算法对陀螺仪输出数据进行处理，提取出准确的旋转信息。

同时，还有一些自适应校准方法根据实时测量的
数据来动态调整校准参数，实现更准确的校准结果。

总体而言，MEMS陀螺仪的参数校准方法是一个较为复杂的问题，需
要结合具体的实际情况和应用需求来选择合适的方法。

随着技术的发展和
研究的深入，相信将会有更多更精确的参数校准方法被提出并得到应用。

卡尔曼滤波估计误差和测量误差

卡尔曼滤波估计误差和测量误差
卡尔曼滤波是一种用于估计系统状态的算法，它通过结合系统
模型和测量数据，可以有效地估计出系统的状态。

在卡尔曼滤波中，估计误差和测量误差是两个重要的概念。

首先，让我们来谈谈估计误差。

估计误差是指在估计系统状态时，由于模型简化、测量噪声等因素所引入的误差。

在卡尔曼滤波中，我们通常会对系统的状态进行预测，然后通过与实际测量进行
比较来修正预测值，这个修正过程中的误差即为估计误差。

估计误
差的大小直接影响着滤波器对系统状态的估计精度，因此在设计滤
波器时需要对估计误差进行合理的建模和处理。

其次，测量误差是指实际测量值与系统真实状态之间的差异所
引入的误差。

在卡尔曼滤波中，我们通常假设测量误差服从高斯分布，并通过协方差矩阵来描述其大小。

测量误差的大小直接影响着
滤波器对测量值的权重分配，即在融合预测值和测量值时，滤波器
会根据测量误差的大小来决定各自的权重，从而影响最终的估计结果。

在实际应用中，我们需要对估计误差和测量误差进行合理的估
计和处理，以确保滤波器能够准确地估计系统的状态。

通常情况下，我们会通过实验数据或者系统特性来估计这些误差，并将其纳入滤
波器的设计中。

同时，针对不同的应用场景，我们也可以采用不同
的方法来处理估计误差和测量误差，以获得更好的滤波效果。

总的来说，估计误差和测量误差是卡尔曼滤波中需要重点关注
和处理的两个重要因素，它们直接影响着滤波器的性能和精度。

因此，在实际应用中，我们需要对这两个误差进行合理的建模和处理，以确保滤波器能够准确地估计系统的状态。

Kalman滤波在MEMS陀螺仪测量船舶回转率中的应用

2021年第40卷第3期传感器与微系统（Transducer and MicrosystemTechnologies)157D O I：10. 13873/J.1 000-9787(2021)03-0157-04K a l m a n滤波在M E M S陀螺仪测量船舶回转率中的应用宰德广，周岗，陈永冰，李文魁(海军工程大学导航工程系，湖北武汉430033)摘要：针对实验室条件下微机电系统（M E M S)陀螺仪测得的船舶回转率数据波动较大的问题，对采集到的原始信号进行平均滤波和校正零偏等预处理,再利用设计的K a l m a n滤波器实现进一步滤波，实验发现船舶回转率发生变化的情况下,K a l m a n滤波器响应滞后不再适用，在此基础上改进并提出了一种简单有效的自适应K a l m a n滤波方法。

经实验验证:所设计的自适应K a l m a n滤波器是有效可行的，能够在实现数据滤波的同时较好地满足动态性能。

关键词：微机电系统（M E M S)陀螺仪；船舶回转率；平均滤波；K a l m a n滤波；自适应K a l m a n滤波中图分类号：U666.12 文献标识码：A文章编号：1000-9787(2021)03-0157-04A p p l i c a t i o n o f K a l i m a n f i l t e r i n g i n M E M S g y r o s c o p em e a s u r i n g t u r n i n g r a t e o f s h i p*Z A I D e g u a n g,Z H O U G a n g,C H E N Y o n g b i n g,LI W e n k u i(D e p a r t m e n t of Navigation Engineering，N a val University of Engineering，W u h a n430033,C h i n a)Abstract：Aiming at t he problem that the turning rate of ship measured by M E M S groscope under the laboratoryconditions fluctuated greatly,p r eprocess the original signal by average filtering and correct zero offset,and designedK a l m a n filter is used to realize further filtering,experiments show that once turnin K a l m a n filter is no longer applicable due to response lag,then improve the filter and propos adaptive K a l m a n filtering method.Experimental results prove that the designed adaptive K a l m a and feasible,it can achieve data filtering while satisfying the dynamic performance.K e y w o r d s：M E M S gyroscope;t urning rate of ship；average filtering;K a l m a n filtering；adaptive K a l m a n filtering〇引言目前微机电系统（micro-electro-mechanical system，M E M S)陀螺仪的应用越来越普遍，关于如何提高陀螺仪的测量精度也越来越引起人们的关注。

惯性导航技术中的陀螺仪原理与误差补偿

惯性导航技术中的陀螺仪原理与误差补偿惯性导航技术是一种常见的导航方式，它通过测量物体在空间中的加速度和角速度，从而确定物体的位置和方向。

在惯性导航中，陀螺仪是一个关键的设备，用于测量物体的角速度。

本文将探讨陀螺仪的原理以及在惯性导航中的误差补偿。

陀螺仪是一种利用物体的陀螺效应进行测量的仪器。

陀螺效应是指在物体自转时会出现的一种现象，这种现象可以借助陀螺仪进行测量。

陀螺仪通常由一个旋转的转子和感测器组成，转子的旋转轴与物体的旋转轴平行。

当转子自身旋转时，会产生一个稳定的旋转轴，这个旋转轴可以用来测量物体的角速度。

陀螺仪工作的原理很简单。

当物体发生旋转时，陀螺仪感测到的角速度与物体旋转的角速度相同。

这是因为陀螺仪中的旋转转子会受到物体的角速度的影响而产生偏转，感测器则会测量到这个偏转的角速度。

通过测量这个角速度，可以确定物体的旋转方向和角速度大小。

然而，陀螺仪在实际使用中存在着一些误差。

其中最主要的误差是漂移误差。

漂移误差是指在没有旋转的情况下，陀螺仪仍然会测量到一个非零的角速度。

这种误差是由于陀螺仪内部的一些因素导致的，比如传感器的非线性、噪声和温度变化等。

漂移误差会导致惯性导航系统的误差累积，进而影响到导航的准确性。

为了解决陀螺仪误差的问题，研究人员提出了一系列的误差补偿方法。

其中一种常用的方法是基于卡尔曼滤波算法的误差补偿。

卡尔曼滤波算法是一种利用状态估计的方法来预测和校正误差的算法。

在陀螺仪误差补偿中，卡尔曼滤波算法可以利用惯性测量单元（IMU）的其他传感器数据，比如加速度计和磁力计的数据，来对陀螺仪的测量结果进行校正。

另一种常见的陀螺仪误差补偿方法是基于零偏校正。

零偏是陀螺仪中的一种系统误差，它会导致测量结果的偏离真实值。

通过对陀螺仪进行定期的零偏校正，可以使陀螺仪的测量结果更加准确。

零偏校正可以通过多种方式进行，比如利用静态校准和动态校准方法。

静态校准是在不进行运动的情况下校正陀螺仪，而动态校准则是在物体运动时进行校正。

陀螺仪简介及MEMS陀螺仪的误差分析

陀螺仪简介及MEMS陀螺仪的误差分析什么是陀螺仪早在17世纪，在牛顿生活的年代，对于高速旋转刚体的力学问题已经有了比较深入的研究，奠定了机械框架式陀螺仪的理论基础。

1852年，法国物理学家傅科为了验证地球的自转，制造了最早的傅科陀螺仪，并正式提出了“陀螺”这个术语。

但是，由于当时制造工艺水平低，陀螺仪的误差很大，无法观察、验证地球的自转。

到了19世纪末20世纪初，电动机和滚珠轴承的发明，为制造高性能的陀螺仪提供了有力的物质条件。

同时，航海事业的发展推动陀螺仪进入了实用阶段。

在航海事业蓬勃发展的20世纪初期，德国探险家安休茨想乘潜艇到北极去探险，他于1904年制造出世界上第一个航海陀螺罗经，开辟了陀螺仪表在运动物体上指示方位的道路。

与此同时，德国科学家舒勒创造了“舒勒调谐理论”，这成为陀螺罗经和导航仪器的理论基础。

中国是世界文明发达最早的国家之一，在陀螺技术方面，我国也有很多发明创造。

比如在传统杂技艺术中表演的快速旋转的转碟节目，就是利用了高速旋转的刚体具有稳定性的特性。

在将高速旋转的刚体支承起来的万向架的应用方面，西汉末年，就有人创造了与现在万向支架原理完全相同的“卧褥香炉”。

这种香炉能“环转四周而炉体常平，可置被褥中”。

实际上是把这种香炉放在一个镂空的球内，用两个圆环架起来，利用互相垂直的转轴和香炉本身的质量，在球体做任意滚动时，香炉始终保持平稳，而不会倾洒。

随着航空事业的发展，到了20世纪30年代，航空气动陀螺地平仪、方向仪和转弯仪等已经被制造出来了。

在第二次世界大战末期，陀螺仪作为敏感元件被用于导弹的制导系统中。

特别是20世纪60年代以来，随着科学技术的发展，为了满足现代航空、航海特别是宇宙航行的新要求，相继出现了各种新型陀螺仪。

目前，陀螺仪正朝着超高精度、长寿命、小体积和低成本等方向发展。

那么，究竟什么是陀螺仪呢？传统的陀螺仪定义是：对称平衡的高速旋转刚体（指外力作用下没有形变的物体），用专门的悬挂装置支承起来，使旋转的刚体能绕着与自转轴不相重合（或不相平行）的另一条（或两条）轴转动的专门装置。

MEMS陀螺正交误差分析与仿真

MEMS陀螺正交误差分析与仿真MEMS陀螺是一种基于微机电系统(MEMS)技术制造的陀螺仪，广泛应用于导航、飞行控制、惯导系统等领域。

然而，由于制造过程和外部环境的影响，MEMS陀螺存在一定的正交误差，对其性能和精度造成了一定的影响。

因此，对MEMS陀螺的正交误差进行分析与仿真，有助于进一步优化设计和提高性能。

首先，我们来介绍下MEMS陀螺的正交误差。

MEMS陀螺的正交误差主要包括三个方面：比例误差、零偏误差和比例零偏耦合误差。

比例误差是指完成一个旋转周期，陀螺输出的角度与实际旋转角度之间的偏差。

零偏误差是指在无旋转情况下，陀螺输出的角度不为零。

比例零偏耦合误差是指比例误差和零偏误差之间的相互影响。

为了准确分析和仿真MEMS陀螺的正交误差，首先需要建立相应的数学模型。

MEMS陀螺的运动方程可以由角速度和角位移之间的关系来描述。

常用的数学模型有马宏陀螺运动方程和欧拉利用方程。

马宏陀螺运动方程是通过陀螺输出信号和陀螺器件的几何参数来建立陀螺的数学模型。

它将陀螺的转动运动分解为三个轴向的旋转运动，即偏航、俯仰和横滚。

通过求解这些方程可以得到陀螺的输出角速度和角位移。

欧拉利用方程则是通过陀螺的角速度和初始条件来描述陀螺的转动运动。

根据欧拉利用方程，可以得到陀螺的转动角速度与初始条件之间的关系。

通过比较模型输出值与实际测量值，可以进一步分析陀螺的正交误差。

在实际的分析和仿真过程中，可以使用软件工具例如MATLAB或者Simulink来建立数学模型，并进行正交误差的仿真分析。

通过调整模型参数和输入条件，可以模拟不同工作状态下的MEMS陀螺性能和误差变化情况。

此外，为了更准确地分析MEMS陀螺的正交误差，还可以进行实验验证。

通过与实际测量数据进行比较，可以验证仿真模型的准确性，并优化模型参数，提高其精度和可靠性。

总结起来，MEMS陀螺的正交误差分析与仿真是对其性能和精度进行优化的重要步骤。

通过建立数学模型，利用仿真工具进行仿真分析，并结合实际实验验证，可以全面了解MEMS陀螺的正交误差特性，并为进一步的设计和优化提供参考依据。

MEMS陀螺仪研究综述(1)

MEMS 陀螺仪研究综述摘要：从MEMS 陀螺仪的基本工作原理、发展历程和相关的技术介绍，回顾了MEMS 微陀螺仪的研究进展，并简单介绍了MEMS 微陀螺仪的市场应用。

一、引言MEMS 是微电子机械系统（Micro-Electro-Mechanical Systems ）的英文缩写，MEMS 技术是建立在微米/纳米技术（micro/nanotechnology ）基础上，对微米/纳米材料进行设计、加工、制造、测量和控制的技术。

它可以将机械构件、光学系统、驱动部件、电控系统整合为一个整体单元，集微型机构、微型传感器、微型执行器以及信号处理和控制电路、直至接口、通信和电源等于一体的微型器件或系统。

如果采用与集成电路工艺类似的硅加工技术，便可利用IC 生产中的成熟技术、工艺，进行大批量、低成本生产，使性价比相对于传统的机械制造技术大幅度提高，实现大规模集成产业化。

而其中，MEMS 陀螺仪（gyroscope ）又是MEMS 的一个重要发展方向。

随着MEMS 技术的发展，惯性微陀螺仪以其尺寸小、精度高等特点，越来越受到人们的关注。

在汽车导航、消费电子和移动应用等民用领域，航空航天以及现代和可预见的未来高科技战场上都拥有着广阔的发展和市场前景。

二、基本工作原理传统的陀螺仪主要是利用角动量守恒原理，因此它主要是一个不停转动的物体，它的转轴指向不随承载它的支架的旋转而变化。

但是 MEMS 陀螺仪的工作原理不是这样的，因为要用微机械技术在硅片衬底上加工出一个可转动的结构并不是一件容易的事。

MEMS 陀螺仪利用了科里奥利力——旋转物体在径向运动时所受到的切向力。

在空间设立动态坐标系（图一）。

可以计算得到三项加速度：径向加速度、科里奥利加速度和向心加速度。

如果物体在圆盘上没有径向运动，科里奥利力就不会产生。

因此，在 MEMS 陀螺仪的图一设计上，这个物体被驱动，不停地来回做径向运动或者振动，与此对应的科里奥利力就是不停地在横向来回变化，并有可能使物体在横向作微小振动，相位正好与驱动力差90度（图二）。

基于MEMS技术的陀螺仪设计及其性能优化研究

基于MEMS技术的陀螺仪设计及其性能优化研究MEMS，即微机电系统，是一种集微电子、光学、机械、热学、生物和化学等学科于一体的微小结构。

它具有小巧精致、可集成化、多功能性、低成本等优点，逐渐成为各个领域的研究热点之一。

其中，MEMS陀螺仪通过精密和超微观的工作原理，可以实现对物体的姿态变化等信息的测量，因此在导航、航空航天、车辆控制、医疗设备和工业自动化等领域有着重要的应用。

一、MEMS陀螺仪的基本原理MEMS陀螺仪的基本原理是通过利用微机电技术，制造微小结构的振动元件或超微观的结构平台，并采用压电效应或微机电自感应等方法，将微小的转动或振动信号转化为电信号输出。

其最基本的工作原理可以分为两种类型：一种是基于角位移的MEMS陀螺仪，另一种是基于角速度的MEMS陀螺仪。

对于基于角位移的MEMS陀螺仪，其主要原理是通过惯性力矩的作用，实现对物体的角位移进行测量。

由于MEMS陀螺仪的结构特殊，可以实现微小的角度位移的检测。

其具体实现方式是利用位移传感器检测陀螺仪自身的角度变化，然后将检测到的微小信号放大并进行解算，得到准确的角度变化值。

而基于角速度的MEMS陀螺仪，则通过测量物体的角速度进行相应的测量。

其工作原理是利用光学或机械传感器等装置，将物体的旋转速度转化为绕着某个轴的力矩，然后将这个力矩转化为一个输出电压。

由于MEMS陀螺仪的响应速度特快，可以实时测量出物体的角速度，并通过数字电路或计算机进行数据处理，以获得更加准确的测量结果。

二、MEMS陀螺仪的设计方案根据MEMS陀螺仪的工作原理，其最基本的设计框架包括振动系统、传感器和数据处理系统三个部分。

对于振动系统，其关键在于采用高精密的微机电制造工艺，设计出具有高精度和高稳定性的振动元件或结构平台。

而对于传感器，需要采用高灵敏度、高精度的传感器，如压电传感器、光学传感器、力传感器、磁传感器等，以实现对物体微小姿态的精确检测。

而在数据处理系统方面，则需要利用数字电路、计算机、微控制器等设备，对从陀螺仪传感器获取到的数据进行采集、处理和分析。

卡尔曼滤波模型误差的影响分析

第28卷第1期2008年2月大地测量与地球动力学J O U R N A LO FG E O D E S YA N DG E O D Y N A M I C SV o l .28N o .1　F e b .,2008 文章编号:1671-5942(2008)01-0101-04卡尔曼滤波模型误差的影响分析＊许阿裴1)　归庆明1,2)　韩松辉1)1)解放军信息工程大学理学院,郑州　4500012)解放军信息工程大学测绘学院,郑州　450052摘　要　鉴于现实模型系数矩阵和随机模型含有误差,推导了K a l m a n 滤波模型现实滤波值与真实滤波值之间的差异,讨论了系数矩阵和随机模型的误差对滤波值和残差的影响。

关键词　Ka l m a n 滤波;模型误差;系数矩阵;随机模型;仿真中图分类号:P 227 文献标识码:AA N A L Y S I S O FMO D E LE R R O RE F F E C TO NK A L MA NF I L T E R I N GX u A p e i 1),G u i Q i n g m i n g1,2)a n d H a n S o n g h u i1)1)I n s t i t u t e o f S c i e n c e ,P L A I n f o r m a t i o n E n g i n e e r i n g U n i v e r s i t y ,Z h e n g z h o u 4500012)I n s t i t u t e o f S u r v e y i n g a n d M a p p i n g ,P L A I n f o r m a t i o n E n g i ne e r i n g U n i v e r s i t y ,Z h e n g z h o u 450002A b s t r a c t T h e d i f f e r e n c e b e t w e e n t h e p r a c t i c a l f i l t e r i n g v a l u e a n d t h e r e a l f i l t e r i n g v a l u e i s d e d u c e d i n v i e wo ft h e f a c t t h a t t h e r e a r e e r r o r s i n t h e c o e f f i c i e n t m a t r i x a n d t h e s t o c h a s t i c m o d e l i n p r a c t i c e .T h e i n f l u e n c e s o f t h e e r -r o r s o f t h e c o e f f i c i e n t m a t r i x a n d t h e s t o c h a s t i c m o d e l o n t h e f i l t e r i n g v a l u e a n d t h e r e s i d u a l s a r e d i s c u s s e d .K e y w o r d s :K a l m a n f i l t e r i n g ;m o d e l e r r o r ;c o e f f i c i e n t m a t r i x ;s t o c h a s t i c m o d e l ;s i m u l a t i o n1　引言目前,K a l m a n 滤波已被广泛应用于动态大地测量数据处理中[1-3]。

微机械陀螺仪的误差分析与补偿技术

零值偏移误差补偿
随机漂移误差补偿
MEMS陀螺仪的误差分析
以100 Hz的采样频率进行
采样，采样时间为3 h
量化噪声系数很小
角度随机游走系数较低
零值偏移不稳定系数较
大
零值偏移误差补偿
一般地对零值偏移误差的补偿都比较简单，通常采
用陀螺仪工作稳定后一段静止数据的均值来补偿陀螺仪
在整个运行过程中的零值偏移误差。但是随着陀螺仪的
Allan方差分析法的基本原理
构造Allan方差曲线：
(1)采样间隔，采样总时间为。则总数据点
数为N= /，将N分位K个子集，每个子集的
平均时间为
=
Allan方差分析法的基本原理
(2)每个子集的均值可以表示为

1
Ω = ෍ Ω

=1
其中Ω 表示第k个子集的均值，Ω 表示第k
为非平稳信号。则应跳
过此次更新。
机漂移误差补偿
陀螺仪输出信号:
true + 0 +
最终测量信号：
true
使补偿因子：
= −
机漂移误差补偿
为了加快收敛速度，较好的识别微小的角度输入，
减小了理论上存在的误差，提高算法的准确性，改进阈
值函数

|−1 |
|−1 |
1−
,
≤1

提高MEMS陀螺仪精度主要方法
1.提高加工工艺的精度
周期较长且易于增加成本
2.对陀螺仪的误差做精准的补偿
目前比较可行
MEMS陀螺仪的误差主要包括零位误差和动态
误差。一般重点对零位误差做处理。
零位误差=零值偏移误差+随机漂移误差
= 0 +

mems陀螺随机误差建模与补偿

mems陀螺随机误差建模与补偿MEMS陀螺（微机电系统陀螺仪）是一种具有极高灵敏度以及精确度的设备，是现今微机电系统技术在航空、航天、自动控制等领域的一项重要应用。

传统陀螺仪在外界环境变化、测量量程较大时，随机误差会增大，而MEMS陀螺仪在采用微机电系统技术之后，其误差可控性及精确度得到了显著提高。

因此，MEMS陀螺仪在航空、航天及自动控制等领域的应用也显著增加。

可是，MEMS陀螺仪的误差并不能完全控制，其误差模型及补偿技术也在不断发展和完善。

本文研究了MEMS陀螺随机误差模型以及基于BLDC马达控制系统的MEMS陀螺随机误差补偿研究，为航空、航天及自动控制等陀螺仪应用提供技术支持。

1.MEMS陀螺的概述MEMS陀螺仪是一种新型的精密测量仪器，它相较于传统的陀螺仪，可以提供更高的精度和灵敏度，这种仪器的优点是其小巧的体积以及低成本的制造，这是由于其利用微机电系统技术，并运用了特定的晶体和显微结构，以及其他小型元件，来实现陀螺仪的检测功能。

MEMS陀螺仪是一种数字传感器，它可以较高精度的测量方向和角速度信号。

它可以用来测量角速度及其变化，从而获得某对象的运动轨迹状态，而且它也可以提供重力检测，和检测环境中占据主导地位的磁场改变等信号。

MEMS陀螺仪可用于实时指示物体在空间中的运动及角度，甚至能指示物体在水池中的游动以及在航空中的运动轨迹。

2.MEMS陀螺随机误差模型分析MEMS陀螺仪随机误差模型是对MEMS陀螺仪表征数据的重要计算。

它可以帮助我们理解陀螺仪的抗干扰能力以及它的精度和精确度。

MEMS陀螺仪的随机误差分为三个主要的模型，分别是抖动误差模型、备用度误差模型以及系统误差模型。

（1）抖动误差模型抖动误差是指MEMS陀螺的角位移和角速度的不稳定性，也就是随机的瞬时变化。

一般来说，抖动误差是由电子零件的静电失效和热分解作用产生的，可由噪声波动来表征。

（2）备用度误差模型备用度误差是由MEMS陀螺仪在温度变化时所产生的误差。