基于QMEMS陀螺的自适应滤波方法研究
微机械(MEMS)陀螺外围信号数字处理系统研究的开题报告
微机械（MEMS）陀螺外围信号数字处理系统研究的开题报告一、研究背景MEMS陀螺作为一种微型化的惯性传感器，具有体积小、成本低、重量轻、响应速度快等优点，广泛应用于导航、姿态控制、机器人等领域。
但MEMS陀螺本身存在噪声、漂移等问题，对信号处理系统提出了高要求。
本研究旨在研究微机械陀螺外围信号数字处理系统，提高MEMS陀螺的精度和可靠性。
二、研究内容1. MEMS陀螺信号采集模块的设计与实现：采用AD转换器进行模拟信号的数字化处理，设计合理的电路布局，提高信号采集精度。
2. MEMS陀螺数据处理算法的研究：针对MEMS陀螺信号存在的噪声、漂移等问题，采用滤波器等算法对信号进行处理和优化，提高MEMS陀螺的精度和可靠性。
3. MEMS陀螺数据通信模块的设计与实现：采用串口通信等技术，将数字信号传输到上位机进行数据处理，实现数据的实时监测和信息提醒。
三、研究意义通过对微机械陀螺外围信号数字处理系统的研究，可以提高MEMS陀螺的精度和可靠性，为导航、姿态控制、机器人等领域的应用提供更为客观、准确的数据，具有重要的研究意义和应用前景。
四、研究方法本研究采用实验研究和理论分析相结合的方法，通过仿真实验和实际实验来验证MEMS陀螺外围信号数字处理系统的性能，同时结合理论分析来探讨MEMS陀螺信号处理算法的优化和实现。
五、研究进度安排第一年：完成MEMS陀螺信号采集模块的设计与实现，得到实验数据并进行初步分析。
第二年：针对MEMS陀螺信号的噪声、漂移等问题，进行数据处理算法的研究和优化，同时进一步完善数据通信模块。
第三年：进行实际实验，并进行结果分析和总结，撰写毕业论文。
六、预期成果1. 完成MEMS陀螺外围信号数字处理系统的设计与实现，提高MEMS陀螺的精度和可靠性。
2. 发表相关学术论文，提高学术水平和学术影响力。
3. 培养和提高科研能力和创新能力，为未来的科研和工作打下坚实的基础。
基于Kalman滤波的MEMS陀螺仪滤波算法
第3l卷第9期哈尔滨工程大学学报V01．3l№．92010年9月Journal of Har bin Engi neer ing Un iver sity Se p．2010d o i：10．3969／j．i s s n．1006-7043．2010．09．015基于Kalman滤波的MEMS陀螺仪滤波算法钱华明1，夏全喜2，阙兴涛1，张强1(1．哈尔滨工程大学自动化学院，黑龙ix．哈尔滨150001；2．解放军信息工程大学测绘学院，河南郑州450002)摘要：针对MEMS陀螺仪精度不高、随机噪声复杂的问题，研究了某MEMS陀螺仪的随机漂移模型．应用时问序列分析方法，采用AR(1)模型对经过预处理的MEMS陀螺仪测量数据噪声进行建模，进而基于该AR模型并采用状态扩增法设计Kalman滤波器．速率试验和摇摆试验仿真结果表明，在静态和恒定角速率条件下，采用该算法滤波后的MEMS 陀螺仪的误差均值和标准差都比滤波前有了明显的降低．针对摇摆基座下该算法随摆动幅度的增大效果变差的问题，从提高采样率和选择自适应Kalman滤波2个方面对算法进行改进．仿真结果表明，2种方法都能改善滤波效果，然而考虑到系统采样频率和CPU计算速度的限制，自适应滤波有更高的实用性．关键词：随机漂移；微机电系统；Kalman滤波；自适应Ka lman滤波；陀螺仪中图分类号：V241．5文献标志码：A文章编号：1006-7043(2010)09-1217-05Algorithm for a ME M S g y r o sc o p e b as e d on Kalman filterQIAN Hua．min91，XIA Quan．xi2，QUE Xing—ta01，ZHANG Qian91(1．College of A u t om a ti o n，Ha r bi n E n gi n ee r i ng U n iv e r si t y，Ha r bi n150001，Ch i na；2．I n st i t ut e of S ur v e yi n g and Ma pp ing，I nf or ma-tion Engineering University of PLA，Zh en gzh ou450002，Ch in a)A b s tr a c t：I n order t o imp rov e the performance of gyroscop es，the rando m drift of a mi cr o—e le ct ro—me cha ni ca l sy stem (MEM S)g yro w a s analyzed and modele d．Based the basic p ri nc ip le s of time series analysis，AR(1)was a-dop te d t o mod el the p r ep r o c e s s ed data mea sur ed b y M E MS gyroscope．An augmenti ng st at e v e c t o r w a s used to de—sign the Kal ma n filter．By si mu l at i ng r a t e t e s t a n d a n oscillating test，it w a s demonstrated that in the c a s e s of stat-ic s t a t e c o n s t a n t ang u l a r r a t e，t h e m ea u value a n d s t a n d a r d d e v i at i o n of the e r r o r s w e r e much s ma l l er after fihe—ring than before f i lt e r i n g．H o w ev e r，t h e effect decre ased w hen i t W as in a n oscillating state．With amplitude in—cr e a se，t h e m e a n values and s ta n da r d de v ia t io ns of elT o rs also increased．The problem Was analysed and tw o meth—ods wer e adop te d t o re du ce the e f fe c t．T h es e i n vo l ve d i nc r ea si n g the sample r at e and adopting a ll adaptive Ka l m a nfi lt er．Th e si m ul a t io n d em o n st r a t ed that both me tho ds could improve the performance of the f i lt e r．H ow e v er，c o n—sidering of practical limits to sampling r a t e s a s well the ca l c ul a ti o n s p e ed of the CPU，an adaptive Kalman fil te r is more practical．Ke yw or ds：ra nd o m dr if t；M E MS；Ka lm an f il ter；a da pti ve K a lm a n filt er；gyro scop e微机电系统(micro—electro—mechanical system，陀螺仪精度的主要因素．对其进行模型辨识并滤波ME M S)惯性器件在低成本惯性系统中获得越来越是提高陀螺仪性能的主要途径L11．采用神经网络、广泛的应用，但目前M EMS陀螺仪的精度仍然较小波分析等方法对陀螺仪的随机误差进行建模可以低，限制了其进一步应用．通过有效的降噪方法改善达到这个目的，但这些方法得到的模型通常具有较陀螺仪性能，以满足较高精度的应用需求，是目前研高的阶数，并不十分适合于低成本系统的实时在线究的重要问题．研究表明，随机噪声是影响MEMS估计旧引．通过时序分析方法，采用AR模型同样可以对陀螺随机误差进行建模，其使用条件要简单得收稿日期：2009-04-10．多．在正确地建立了陀螺的随机误差模型之后需要作者简介：钱华明(1964一)。
改进的MEMS陀螺随机噪声自适应滤波算法
改进的MEMS陀螺随机噪声自适应滤波算法唐晓红;赵鲁阳;李鲁明;何为;王沛【期刊名称】《传感器与微系统》【年(卷),期】2018(37)10【摘要】针对微机电系统(MEMS)陀螺仪随机噪声建模时,自回归滑动平均(ARMA)模型中有色噪声白化问题,提出了将有色噪声作为系统状态方程控制项,以改进解耦自适应Kalman滤波算法,从而提高MEMS陀螺仪的噪声补偿效果.实验结果表明:经改进算法滤波后,MEMS陀螺仪噪声均方差减小85.1％,随机误差项减小41.9％;与标准Kalman滤波算法、解耦自适应Kalman滤波算法相比,改进算法的随机误差项分别减小30.5％,10.1％,能更好地降低MEMS陀螺仪随机噪声.【总页数】4页(P133-136)【作者】唐晓红;赵鲁阳;李鲁明;何为;王沛【作者单位】中国科学院上海微系统与信息技术研究所宽带无线技术实验室,上海200050;上海师范大学信息与机电工程学院,上海200234;中国科学院上海微系统与信息技术研究所宽带无线技术实验室,上海200050;中国科学院上海微系统与信息技术研究所宽带无线技术实验室,上海200050;中国科学院大学,北京100049;中国科学院上海微系统与信息技术研究所宽带无线技术实验室,上海200050;上海师范大学信息与机电工程学院,上海200234【正文语种】中文【中图分类】TP212【相关文献】F在MEMS陀螺随机噪声补偿的应用 [J], 吴小文;李擎2.MEMS陀螺随机噪声的多尺度时间序列建模 [J], 赵世峰;张海;沈小蓉;范耀祖3.基于改进总方差法的MEMS陀螺随机误差分析 [J], 曹立佳;王国庆;刘洋;胡宇4.基于改进极限学习机的MEMS陀螺随机误差补偿方法研究 [J], 杨辉;杨川;姜湖海;王晶;毛锐5.改进的MEMS陀螺随机噪声自适应Kalman实时滤波方法 [J], 傅军;韩洪祥因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于自适应Kalman滤波的MEMS陀螺随机误差分析
基于自适应Kalman滤波的MEMS陀螺随机误差分析王辛望;沈小林;刘新生【摘要】In order to improve performance of a certain type MEMS gyroscope,based on the principles of time series analysis,ARMA model is established and ARMA(2,1)is used to establish MEMS gyroscope random error model. The Kalman filter is designed and the result of static test and the constant rate test show that under the classic Kal-man filter,the mean and mean square deviation of the MEMS gyroscope random error is reduced by 32.62% and 66.31% in the static test;the mean is much smaller and the mean square deviation is decreased by an order of mag-nitude in the constant rate test. Based on the fact that the classic Kalman filter can not adapt to the vibration test of large amplitude,a new adaptive Kalman filter is proposed in this paper by looking for the adaptive calibration factors to deal with the problem of the divergence in the classic Kalman filter. The results of vibration test show that the mean and the mean square deviation after filtering is reduced by 8.25% and 8.36% when the amplitude is 100°.%针对某型MEMS陀螺随机误差较大、精度不高的问题,通过时间序列分析法,建立自回归滑动平均 ARMA(Auto-Regressive and Moving Average)模型,采用ARMA(2,1)模型将预处理后的MEMS陀螺随机误差进行建模.设计基于ARMA模型的经典Kalman滤波器.静态试验和恒定速率试验结果表明在经典Kalman滤波器作用下,静态试验下其均值与均方差下降32.62%和66.31%;恒定速率试验下,其均值有明显的降低,其均方差减小了一个数量级.针对经典Kalman 滤波器不能解决振动试验中大振幅时滤波发散问题,提出一种新的自适应Kalman滤波法,通过寻找合适的标定因子s解决滤波发散问题.振动试验结果表明,当振幅为100°时,滤波后的均值和均方差分别下降8.25%和8.36%.【期刊名称】《传感技术学报》【年(卷),期】2017(030)011【总页数】5页(P1666-1670)【关键词】MEMS陀螺;随机误差;自适应Kalman滤波;时间序列分析;自回归滑动平均;Allan方差【作者】王辛望;沈小林;刘新生【作者单位】中北大学计算机与控制工程学院,太原030051;中北大学计算机与控制工程学院,太原030051;江苏曙光光电有限公司,江苏扬州225009【正文语种】中文【中图分类】V241.5微机电系统(Micro-Electro-Mechanical System)惯性器件在无人机、精确制导武器、低成本惯导系统等领域得到大量应用。
MEMS陀螺仪随机漂移误差滤波处理研究
本导航系统中获得了越来越广泛的应用 [ 1 ]. M EM S 陀螺是采用微机械加工技术制造出来的微型角速 度传感器. 目前 ,硅微机械陀螺性能还比较低 ,只 能接近或达到战术级导航水平. 如何降低硅微陀 螺的漂移误差 ,尤其是其中的随机漂移误差 ,成为 提高硅微陀螺仪精度的关键. 建立合适的硅微陀 螺随机漂移误差模型并对其进行补偿 ,是提高硅
+ a7 t1 /2 + a8 t- 1 /2 + a9 e- t + a10 ln t
(1)
式中 : a0 , a1 …a10为模型参数 , t为时间.
考虑非平稳随机序列中可能存在的多种长期
变化趋势 ,用函数 ( 1)作为实际趋势项的近似来拟
合非平稳随机序列. 利用逐步回归算法 , 给定舍选
预报因子的 F检验值 ,挑选 f ( t)的函数形式 , 估计
1 M EM S陀螺仪输出数据的均值处 理
在实际应用中 , M EM S陀螺仪的数据输出频 率要大于系统对 M EM S陀螺仪数据的使用频率 , 在每次使用陀螺仪数据的时间间隔内 , M EM S陀 螺仪实际上输出了多个数据 ,对数据进行实时均 值处理后再使用可以提高精度. 将 M EM S陀螺仪 的随机误差看成是以白噪声为输入的线性时不变 系统的输出 ,白噪声是零均值的 ,因此以白噪声作 为输入的线性时不变系统的输出也是零均值的. 因此 ,先将每次使用陀螺仪数据的时间间隔内陀 螺仪输出的数据进行实时均值处理 ,将均值作为 使用值 ,可以显著抑制 M EM S陀螺仪的随机误差.
ADXR S150 陀螺仪上 电 后所 记 录 的一 段 输 出 数据如图 1所示.
MEMS陀螺的模糊自适应卡尔曼滤波
W k - 1是系统过程噪声 , Vk 是观测噪声 , Xk 和 Zk 分别
是系统状态向量和观测向量 。卡尔曼方程如下 :
X^k k - 1 = <k k - 1 X^k - 1
(3)
< < = + Pk k - 1
PT
kk- 1 k- 1 kk- 1
Qk - 1
(4)
X^k = X^k k - 1 + Kk [ Zk - Hk X^k k - 1 ]
统噪声过大时 ,表现为信息方差增加过大 ,新息均值
出现跳变或新息均值变化率幅度过大 , 此时认为系 统出现故障 , 需要将加权因子 α值调整减小 , 从而
降低新息变化对滤波器的影响 。因此模糊自适应
Kalm an滤波器设计 [ 4 - 6 ]的主要问题就是怎样合理 调整参数 α值 , 使新的测量值得到更高的加权 , 防
从图 5中可以看出模糊自适应卡尔曼滤波更好 的反映了转台的转速实际变化 ,而且角速率的均值 更加稳定 。
图 2 输入角速率为 100°/ s时的 MEMS陀螺输出
图 5 摇摆实验时的 MEMS陀螺输出
(下转第 77页 )
第 1期 常 城等 :基于图象处理的布氏硬度测试系统研究
ρ vv
= Rδkj ,ρww
=Qδkj;互相关函数 :ρvv
= 0。
4 实验验证
通过 M EM S陀螺在两种工作状态下的输出数 据滤波来验证模糊自适应卡尔曼滤波的效果 。第一 种工作状态是 M EM S陀螺敏感单轴转台从 0°/ s到 转速为 100°/ s和 80°/ s的过程 ,每间隔 5 m s采集一 个 M EM S陀螺的输出数据 ,共采集 6 000个 ;另外一 种工作状态是 M EM S陀螺敏感单轴转台以振幅为 3°,频率为 20 Hz的摇摆运动过程 ,共采集 2 000个 数据 。从图 1和图 2中看出在模型精确的时候 ,常
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。
微机械陀螺测量精度自适应优化控制方法
微机械陀螺测量精度自适应优化控制方法【摘要】微机械陀螺在测量过程中，其测量精度会随工作环境温度变化而降低，经分析导致测量误差增大的主要原因是工作环境温度偏离标定常温后，MEMS器件的实际频电转换系数会发生变化。
本文提出一种基于工作环境温度插补的自适应优化控制方法，通过实时调整不同环境温度下的频电转换系数，提高MEMS测量精度，实验结果证明该方法可以有效保证MEMS测量精度不受环境温度变化影响。
【关键词】微机械陀螺；频电转换；自适应1、引言半导体产业引发的技术进步使传感器小型化成为可能，新兴的微传感器领域在过去的十年获得了突飞猛进的发展。
当前微传感器一词常用于描述将非电量转换为电信号的微型元件。
这些传感器是利用普遍使用的体微机械加工和面微机械加工技术制作而成。
微传感器具有尺寸小，安装结构布局简单，测量精度高，应用范围广等诸多优势。
本文中所研究的微型传感器为微机械陀螺，简称MEMS。
某探测系统工作在一定频率范围内的自旋状态下，并利用自旋获得较大的静稳定裕度，便于利用简单稳定控制设计获得较好的稳定效果。
MEMS的作用是通过测量探测系统的旋转角速率，将角速率转换成电压信号，进一步得到探测系统的旋转频率。
在获得探测目标位置后，探测系统需要利用MEMS测得的自旋频率将目标位置从旋转探测坐标系转换到惯性坐标系下。
影响MEMS测量旋转频率精度的主要参数是频电转换系数和零位输出电压，MEMS输出电压按频电转换系数成比例解算后即为探测系统所需要的自旋频率。
探测系统工作环境温度范围为：-40℃～+70℃，MEMS零位输出电压随温度变化不明显，频电转换系数在不同温度下通过测试标定结果显示偏移较大。
如果将常温标定的频电转换系数应用在整个工作环境温度条件下，当工作环境温度与常温相差较大时，MEMS测量的旋转频率与探测系统的真实自旋频率的误差增大，在常温条件下标定的MEMS频电转换系数不能适应整个环境工作温度范围。
本文通过分析在不同温度条件下MEMS频电转换系数的变化情况，提出一种在线的自适应调整数字算法，可以根据探测系统的工作环境温度自适应的调整MEMS的频电转换系数，进而提高MEMS的测量精度满足工程使用要求。
MEMS陀螺的抗野值自适应滤波降噪方法
（ １ ．Ｔｈ ｅ Ｒｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ Ｉ ｎ ｓ ｔ ｉ ｔ ｕ ｔ ｅ ｏ ｆ Ｓ ｈ ｉ ｐ ｓ ，Ｎａ ｖ ｙ Ａｃ ａ ｄ ｅ ｍｙ ｏ ｆ Ａｒ ｍａ ｍｅ ｎ ｔ ，Ｂ ｅ ｉ ｊ ｉ ｎ ｇ １ ０ ０ １ ６ １ ， Ｃｈ ｉ ｎ ａ ；
２．Ｃｏ ｌ ｌ ｅ ｇ ｅ ｏ ｆ Ｅｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｉ ｃ ａ ｌ Ｅｎ ｇｉ ｎｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ，Ｎａ ｖ ａ ｌ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ Ｅｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ，Ｗ ｕ ｈ ａ ｎ ４ ３ ０ ０ ３ ３，Ｃｈ ｉ ｎ ａ ）
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ：Ａｉ ｍｅ ｄ ａ ｔ ｔ ｈ ｅ ｐ ｒ ｏ ｂ ｌ ｅ ｍ ｏ ｆ ｌ ａ ｒ ｇ ｅ ｒ ａ ｎ ｄ ｏ ｍ ｄ ｒ ｉ ｆ ｔ ｏ ｆ ｍｉ ｃ ｒ ｏ — ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｏ — ｍｅ ｃ ｈ ａ ｎ ｉ ｃ ａ ｌ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍｓ（ Ｍ ＥＭ Ｓ ）ｇ ｙ ｒ ｏ ｓ ｃ ｏ ｐ ｅ
ＭＥ ＭＳ陀 螺 的 抗 野 值 自适 应 滤 波 降 噪 方 法
李 杨 ， 胡 柏 青 ， 覃 方 君 ， 冯 国利。
（ １ ．海 军 装 备 研 究 院 舰 船 所 ， 北京 １ ０ ０ １ ６ １ ； ２ ．海 军 工 程 大 学 电气 工 程 学 院 ， 湖北 武汉 ４ ３ ０ ０ ３ ３ ）
ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｎ ｅ ｇ ａ ｔ ｉ ｖ ｅ ｉ ｍｐ ａ ｃ ｔ ｏ ｆ ｆ ｉ ｌ ｔ ｅ ｒ ｄ ｕ ｅ ｔ Ｏ ｔ ｈ ｅ ｏ ｕ ｔ ｌ ｉ ｅ ｒ ｓ ｉ ｎ ｍｅ ａ ｓ ｕ ｒ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ，ａ ｎ ｏ ｕ ｔ ｌ ｉ ｅ ｒ ｒ ｅ ｊ ｅ ｃ ｔ ｉ ｎ ｇ ａ ｎ ｄ ａ ｄ ａ ｐ ｔ ｉ ｖ ｅ ｆ ｉ ｌ ｔ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ
微机电陀螺仪的自适应卡尔曼滤波处理(英文)
Figure 2. The gyro signal preprocessed
A. Normality and Stationarity Test Before the modeling, the stationarity and normality tests of the MEMS gyro drift signal preprocessed should made by using the statistical methods, to ensure that the data meet the requirements of time series modeling [1]. There are two kinds of methods for the stationarity test, including the parametric test and nonparametric test. However, the Rounds testing method is mainly used in practice [2]. Tested by this method, we found that the MEMS gyro random signal have the stationary characteristic.
TABLE I. USE CONDITIONS FOR MODELS
From the viewpoint of the system, Gyro zero drift can be regarded as the system output corresponded to the system input is white noise. The state equation of the system can be set as:
阐述微机械陀螺测量自适应优化控制方法
阐述微机械陀螺测量自适应优化控制方法1、引言半导体产业引发的技术进步使传感器小型化成为可能，新兴的微传感器领域在过去的十年获得了突飞猛进的发展。
当前微传感器一词常用于描述将非电量（如压力、温度或旋转频率）转换为电信号的微型元件。
这些传感器是利用普遍使用的体微机械加工和面微机械加工技术制作而成。
微传感器具有尺寸小，安装结构布局简单，测量精度高，应用范围广等诸多优势。
本文中所研究的微型传感器为微机械陀螺，简称MEMS。
某探测系统工作在一定频率范围内的自旋状态下，并利用自旋获得较大的静稳定裕度，便于利用简单稳定控制设计获得较好的稳定效果。
MEMS的作用是通过测量探测系统的旋转角速率，将角速率转换成电压信号，进一步得到探测系统的旋转频率。
在获得探测目标位置后，探测系统需要利用MEMS测得的自旋频率将目标位置从旋转探测坐标系转换到惯性坐标系下。
影响MEMS测量旋转频率精度的主要参数是频电转换系数和零位输出电压，MEMS输出电压按频电转换系数成比例解算后即为探测系统所需要的自旋频率。
探测系统工作环境温度范围为：-40℃～+70℃，MEMS零位输出电压随温度变化不明显，频电转换系数在不同温度下通过测试标定结果显示偏移较大。
如果将常温标定的频电转换系数应用在整个工作环境温度条件下，当工作环境温度与常温相差较大时，MEMS测量的旋转频率与探测系统的真实自旋频率的误差增大，在常温条件下标定的MEMS频电转换系数不能适应整个环境工作温度范围。
本文通过分析在不同温度条件下MEMS频电转换系数的变化情况，提出一种在线的自适应调整数字算法，可以根据探测系统的工作环境温度自适应的调整MEMS的频电转换系数，进而提高MEMS的测量精度满足工程使用要求。
2、微机械陀螺工作原理MEMS依据谐振器陀螺原理工作。
两个多晶硅敏感结构，每一个含有一个高频振动的框架，这个框架被静电式地驱动而谐振，形成了必要的速度元件。
框架的两个外端组成一个电容敏感结构，利用科里奥利力的作用能量从一个传至另外一个谐振器，两个框架轴为x轴和y轴，其上由弹簧支撑的单一质量块m则围绕z轴旋转，其角速度Ω符合下列运动方程式：测试中发现在探测系统工作环境下MEMS零位输出电压随温度变化不明显，公式7中括号内的项近似为一常数。
基于深度循环神经网络的MEMS陀螺仪信号处理研究
基于深度循环神经网络的MEMS陀螺仪信号处理研究基于深度循环神经网络的MEMS陀螺仪信号处理研究陀螺仪是一种常见的惯性传感器，用于测量物体的角速度和方向。
在许多领域，如导航、飞行控制和运动感知中都有广泛应用。
近年来，随着MEMS(Micro-Electro-Mechanical Systems)技术的发展，MEMS陀螺仪逐渐成为主流，因其小型化、低成本和易集成性等优势。
然而，MEMS陀螺仪由于其特有的物理特性和制造工艺等因素，其输出信号往往包含一定的随机噪声和漂移。
这些噪声和漂移会对陀螺仪的测量精度和稳定性造成不利影响，限制了其在一些高精度应用中的应用范围。
因此，对陀螺仪输出信号进行有效的信号处理和滤波是十分重要的。
传统的MEMS陀螺仪信号处理方法主要包括数字滤波和传感器融合等技术。
然而，传统方法存在一些局限性，例如滤波器设计复杂、参数调整不易以及对信号变化较快的情况适应能力较弱等。
为了更好地提高陀螺仪信号处理的效果，近年来，深度学习技术被引入到陀螺仪信号处理领域。
深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，具有良好的特征学习和模式识别能力。
其中，循环神经网络(RNN)是一种特殊的神经网络结构，能够处理序列数据，对于时序信号的处理具有很大的优势。
因此，将深度学习与循环神经网络应用于MEMS陀螺仪信号处理成为一种新的研究方向。
基于深度循环神经网络的MEMS陀螺仪信号处理方法主要包括两个步骤：特征提取和信号预测。
在特征提取阶段，通过将陀螺仪信号输入到深度循环神经网络中进行学习和训练，从而提取出有效的特征。
在信号预测阶段，通过利用已学到的特征模型，对新的陀螺仪信号进行预测和滤波，以提高信号的精度和稳定性。
深度循环神经网络的优势主要体现在两个方面。
首先，通过多层神经网络的堆叠，深度循环神经网络能够对陀螺仪信号的抽象层次进行学习，捕捉更高级别的特征。
其次，循环神经网络能够在处理序列信号时具备一定的记忆能力，能够有效利用历史信息进行预测，从而提高信号处理的效果。
基于区间数据激励的MEMS陀螺仪参数辨识自适应驱动控制方法[发明专利]
![基于区间数据激励的MEMS陀螺仪参数辨识自适应驱动控制方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/6eece155960590c69fc376ac.png)
专利名称：基于区间数据激励的MEMS陀螺仪参数辨识自适应驱动控制方法
专利类型：发明专利
发明人：许斌,张睿,寿莹鑫
申请号：CN201910648278.2
申请日：20190718
公开号：CN110456638A
公开日：
20191115
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明涉及一种基于区间数据激励的MEMS陀螺仪参数辨识自适应驱动控制方法，属于智能化仪器仪表领域。
该方法将陀螺仪动力学模型转化为无量纲的动力学线性参数化模型；并基于历史数据构造预测误差，结合预测误差和跟踪误差设计参数更新律，实现参数精确辨识；参数更新律采用区间激励的方式松绑了参数辨识对持续激励条件的苛刻要求；设计控制器实现陀螺驱动控制。
本发明设计的基于区间数据激励的MEMS陀螺仪参数辨识自适应驱动控制方法可解决参数辨识难以获取真值且对持续激励条件要求严苛的问题，获取精确的动力学模型，同时实现高精度陀螺仪驱动控制，进一步改善MEMS陀螺仪性能。
申请人：西北工业大学
地址：710072陕西省西安市友谊西路127号
国籍：CN
代理机构：西北工业大学专利中心
代理人：刘新琼
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基于DSP的MEMS陀螺误差建模与滤波方法研究
基于DSP的MEMS陀螺误差建模与滤波方法研究∗王昌刚;刘强;刘晓川【期刊名称】《微型机与应用》【年(卷),期】2016(035)024【摘要】针对微机电系统( MEMS)陀螺测量精度低、随机噪声复杂的问题，根据MEMS陀螺的实测数据，分析其噪声特性，研究MEMS陀螺的随机噪声模型。
应用时间序列分析方法，采用时间序列分析( AR)模型对MEMS陀螺测量数据噪声进行建模，该模型反映陀螺的噪声特性，基于该随机噪声模型，采用Kalman滤波技术有效降低了随机噪声对MEMS陀螺测量精度的影响。
通过对MEMS陀螺实测数据的仿真试验结果表明：提出的建模与滤波方法能够有效地抑制其随机噪声误差，提高实际应用中的测量精度。
%For the problem of low accuracy and complex random noise of MEMS gyroscope, according to the measured data of MEMS gyroscope, the noise characteristics are analyzed, and the MEMS gyro’ s drift model is designed. Time series analysis method is used. MEMS gyro noise measurement data are analyzed using AR model. Kalman filtering is adopted to decrease the effect of random noise of MEMS gyroscope, based on the AR model. The measured data of MEMS gyroscope simulation test results show that the proposed modeling and filtering method can ef-fectively restrain the noise error and improve the measuring precision in practical application.【总页数】3页(P81-83)【作者】王昌刚;刘强;刘晓川【作者单位】江苏自动化研究所，江苏连云港222000;江苏自动化研究所，江苏连云港222000;江苏自动化研究所，江苏连云港222000【正文语种】中文【中图分类】TP212.9【相关文献】1.MEMS陀螺随机误差建模与Kalman滤波方法 [J], 张伟2.MEMS陀螺误差建模与滤波方法 [J], 蒙涛;王昊;李辉;贺光红;金仲和3.基于Sage-Husa自适应滤波器的MEMS陀螺\r随机误差建模补偿 [J], 索艳春4.基于QMEMS陀螺的自适应滤波方法研究 [J], 康臻;郭栓运;马忠孝;张琬琳5.基于EMMAP的MEMS陀螺噪声估计与滤波方法研究 [J], 陈光武;于月;李文元;刘昊因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
MEMS射流陀螺的研究与工艺实现
MEMS射流陀螺的研究与工艺实现
射流陀螺是一种基于MEMS技术的微型陀螺仪，广泛应用于导航、惯性导航和姿态控制等领域。
其研究与工艺实现一直是微电子学领域的热点之一。
射流陀螺利用射流效应实现高精度的角速度测量。
其基本原理是通过气体射流对陀螺仪进行驱动和测量，从而获得陀螺仪的角速度信息。
相比传统的机械陀螺仪，射流陀螺具有体积小、重量轻、功耗低和抗振动等优点，适用于微型化和集成化的应用环境。
在射流陀螺的研究中，首先需要进行陀螺仪的设计与模拟。
通过对陀螺仪的结构和参数进行优化，可以提高其灵敏度和稳定性。
同时，利用MEMS技术制备陀螺仪的关键元件，如微型喷嘴和微流道等。
这些元件的制备工艺需要精确控制各种工艺参数，如温度、压力和流量等。
其中，微喷嘴的设计与制备是射流陀螺的关键环节，直接影响到射流陀螺的灵敏度和精度。
在工艺实现方面，射流陀螺的制备过程主要包括清洗、光刻、薄膜沉积、离子刻蚀和封装等步骤。
这些工艺步骤需要在洁净室中进行，以保证陀螺仪的制备质量。
同时，还需要进行严格的工艺控制和质量检测，以确保射流陀螺的性能和可靠性。
在射流陀螺的应用中，其主要面临的挑战是陀螺仪的稳定性和精度。
由于射流陀螺对环境的敏感性，如温度变化和振动干扰
等，会影响陀螺仪的性能。
因此，需要进一步研究并改进射流陀螺的抗干扰能力和自适应能力。
总的来说，MEMS射流陀螺的研究与工艺实现是一个复杂而具有挑战性的过程。
通过对射流陀螺的设计、模拟和制备工艺的优化，可以提高陀螺仪的性能和可靠性，进一步推动射流陀螺技术在导航和姿态控制等领域的应用。
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程 中产生 的异 常值 ， 并增 强 惯性 导航 系统的 实 时性和稳 定 性 。通过 对 ＱＭＥＭＳ陀螺 实 际输 出数
据 的 滤波 仿真 显 示 ， 方 法去噪 效 果 明显好 于卡 尔 曼滤 波 方 法 ， 用该 方 法 对 ＱＭＥ 该 利 ＭＳ陀螺 的 采样数 据 进行 处理 ， 以为惯性 导航 解 算提供 更 为 准确 的数 据 ， 高惯性 导航 系统 的精 度 。 可 提
引 言
ＱＭ ＥＭ Ｓ （ ｕ ｒｚ ｑ ａ ｔ ｍｉｒ ｅｅ ｔｏ ｃ ｏ ｌｃｒ ｍｅ ｈ ｎｃ ｌ ｃ ａ ｉａ
知识 ， 于惯 性导 航 系 统 来说 ， 其 工 作 环 境 和 测 对 随
量条 件 的 变 化 ， 扰 噪声 和 观 测 噪声 的 统 计 特 性 干 可 能是 未 知 的且 时 变 的 ， 就 使 原 有 系 统 滤 波 效 这 果 不好 甚 至于发 散 。 自适 应 滤 波 是 一 种 具 有 抑 制 滤波器 发 散 作 用 的滤 波 方 法 ， 在 滤 波 计 算 过 程 它
关键 词 ： ＱＭＥ ＭＳ陀螺 ； 惯性 导航 ； ＵＤ 分解 ； 自适应 滤波
中图分类号 ： ＴＮ２ ２ Ｏ３ ８ ０ ； １ 文 献 标 志码 ： Ａ
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ｓ ｓｅ ， ｙ ｔｍｓ 石英 微机 械 电子 系 统 ） 螺 以其 体 积 小 、 陀 质量 轻 、 本 低 、 靠 性 好 、 耗 低 、 量 范 围大 、 成 可 功 测 易 于数 字 化 和 智 能 化 等 特 点 ， 未 来 的 惯 性 传 感 在 器 市场 中具 有广 阔 的应 用 前 景 。但 由于 制 造 工 艺
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第３ ２卷 第 ３期
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文 章 编 号 ：０ ２ ２ ８ （ ０ １ ０ — ５ ６ ０ １ ０ —０ ２ ２ １ ） ３ ０ ２ — ４
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基 于 ＱＭＥＭＳ陀 螺 的 自适 应 滤 波 方 法 研 究
康 臻 ，郭栓 运 ，马 忠 孝 ，张 琬琳
（ 安 应 用 光 学 研 究 所 ，陕 西 西 安 ７ ０ ６ ） 西 １ ０ ５
摘 要 ： 根据 Ｑ ＭＥ ＭＳ陀螺 的特 性 ， 对 现有 卡 尔曼滤波 方 法分析 的基础 上 ， 在 根据 自适 应 滤波 理
ｓ ｓｅ ｙ ｔ ｍ． Ｔｈ ｓｍｕ ａ ｉｎ ｒ ｓ ｌｓ ｏ ＱＭ ＥＭ Ｓ ｇ ｒ ｕ ｐ ｔ ｈ ｗ ｔ ａ ｈ ｍｐ ｏ ｅ ｄ ｐ ｉｅ ｅ ｉ ｌｔ ｅ ｕｔ ｆ ｏ ｙ ｏ ｏ ｔ ｕ ｓ ｏ ｈ ｔ ｔ ｅ ｉ ｒ ｖ ｄ ａ ａ ｔｖ
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