数字式压电陀螺设计及信号处理

微压电陀螺论文 角速度信号采集论文 卡尔曼滤波论文 粒子滤波论文 ARIMA模型论文
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在智能车辆中,当车辆转弯以及进行GPOS补偿、底盘控制等时,都需要进行姿态(角度、角加速度或者角速度)信号采集。陀螺仪作为一个角速率传感器,在姿态信号的采集中起着重要的作用。本文在参阅大量文献基础上,对压电陀螺的结构原理、工作原理以及信号的特征等研究的基础上,选取日本村田公司研制的ENC-03MA系列的压电振动式微机械陀螺芯片,并以这个陀螺芯片为基础,设计了数字式的转换电路,这个电路包括硬件的滤波电路和放大、积分、微分和A/D转换电路,通过这些电路可以滤除陀螺输出信号的直流分量和高频噪声,并对输出信号进行放大,将陀螺输出的模拟信号转换为数字的信号等。研究了滤波的基本原理和算法,利用输出信号的原始漂移数据建立了线性的ARMA模型,并采用经典卡尔曼滤波的方法进行了滤波处理,通过和原始漂移信号的方差对比,验证了卡尔曼滤波能有效地抑制噪声信号,提高陀螺的精度。但是,实际中采集的信号大部分都是非线性的,针对这个问题,进一步研究了基于非线性滤波的粒子滤波算法,并对采集的原始漂移信号经差分后,建立了非线性滤波的模型,即ARIMA( 1,1,1)模型,并将它改写为粒子滤波算法的系统状态方程和量测方程。最后,利用标准粒子滤波算法对它进行了降噪处理,通过同原始漂移信号、卡尔曼滤波后的信号的方差对比,明显地可以看出,它在提高陀螺的精度方面具有优势。这也为我们提供了一种在提高低精度陀螺精度方面的新思路。
摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第一章 绪论第10-16页
    1.1 课题的研究背景及意义第10-11页
    1.2 微压电陀螺传感器的研究现状第11-12页
    1.3 陀螺信号处理方面的研究现状第12-15页
    1.4 本文的主要研究内容和章节安排第15-16页
第二章 数字式压电陀螺设计第16-35页
    2.1 微压电陀螺简介第16-17页
    2.2 科氏效应振动式陀螺基本原理第17-20页
    2.3 数字陀螺系统总体方案设计第20页
    2.4 信号调理模块设计第20-26页
        2.4.1 滤波电路设计第20-23页
        2.4.2 信号放大电路设计第23-26页
    2.5 信号变换模块设计第26-29页
        2.5.1 角度信号输出电路设计第26-27页
        2.5.2 角加速度信号输出电路设计第27-29页
    2.6 数据采集模块设计第29-32页
        2.6.1 A/D 器件的简介第29-31页
        2.6.2 数据采集电路设计第31-32页
    2.7 总的系统设计电路图第32-34页
    2.8 小结第34-35页
第三章 实验平台及数据的采集、标定第35-45页
    3.1 实验平台介绍第35-36页
    3.2 陀螺数据的采集及标定第36-44页
    3.3 小结第44-45页
第四章 数字式压电陀螺的信号处理方法第45-70页
    4.1 卡尔曼滤波理论第45-48页
        4.1.1 连续型经典卡尔曼滤波基本方程第46-47页
        4.1.2 离散型经典卡尔曼滤波基本方程第47-48页
    4.2 粒子滤波基本理论第48-53页
        4.2.1 蒙特卡罗方法第49-50页
        4.2.2 递推贝叶斯估计理论第50-52页
        4.2.3 重要性重采样第52-53页
    4.3 粒子滤波基本算法第53-60页
        4.3.1 序贯性重要性采样算法第54-57页
        4.3.2 重要性重采样算法第57-59页
        4.3.3 粒子滤波存在的问题及解决的方法第59页
        4.3.4 粒子滤波基本算法流程第59-60页
    4.4 粒子滤波几种改进算法第60-65页
        4.4.1 辅助变量粒子滤波第60-62页
        4.4.2 MCMC 粒子滤波算法第62-64页
        4.4.3 UPF 粒子滤波算法第64-65页
    4.5 算法仿真第65-69页
    4.6 小结第69-70页
第五章 基于时间序列的微压电陀螺测试信号的建模第70-82页
    5.1 时间序列基本知识第70-71页
    5.2 微陀螺测试信号的时间序列分析建模第71-78页
        5.2.1 建模的步骤第71页
        5.2.2 测试信号数据的采集第71-73页
        5.2.3 平稳性检验第73页
        5.2.4 正态性检验第73-74页
        5.2.5 数据的预处理第74-76页
        5.2.6 模型的适用性检查第76-77页
        5.2.7 模型参数的估计第77-78页
    5.3 基于卡尔曼滤波的陀螺测试信号的降噪处理第78-81页
        5.3.1 卡尔曼滤波算法第78-79页
        5.3.2 基于卡尔曼滤波的陀螺测试信号的降噪处理第79-81页
    5.4 小结第81-82页
第六章 基于粒子滤波的微压电陀螺测试信号的处理第82-89页
    6.1 ARIMA 模型第82-83页
    6.2 微压电陀螺随机漂移的 ARIMA 模型第83-84页
    6.3 基于粒子滤波的微压电陀螺测试信号的降噪处理第84-87页
        6.3.1 粒子滤波基本算法及模型第84-86页
        6.3.2 基于粒子滤波的陀螺测试信号的降噪处理第86-87页
    6.4 小结第87-89页
第七章 总结与展望第89-91页
    7.1 总结第89-90页
    7.2 展望第90-91页
参考文献第91-96页
攻读硕士学位期间发表的论文第96-97页
致谢第97页
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