基于非直角MEMS惯性传感器阵列的MIMU最佳冗余结构和信号融合算法
Liang Xue1, Bo Yang1, Xinguo Wang1
1Department of Control Engineering, Xi'an Research Institute of High Technology, Hongqing Town, No. 2 Tongxin Road, Xi'an 710025, China.
Micromachines
|July 8, 2023
概括
这项研究通过使用多个MEMS陀螺仪在具有最佳卡尔曼波器的非直角阵列中提高了微惯性测量单元 (MIMU) 的精度. 这种冗余系统显著降低了陀螺仪的噪音,并改善了航母的运动传感.
科学领域:
- 航空航天工程 航空航天工程
- 电气工程 电气工程
- 机械电子学是什么意思 机械电子学
背景情况:
- 微惯性测量单元 (MIMU) 对于在航母中感知角率和加速至关重要.
- 现有的MIMU系统由于固有的传感器噪声和错误而面临精度限制.
研究的目的:
- 在空间非直角阵列中使用多个MEMS陀螺仪开发冗余的MIMU系统.
- 通过将数组信号与最佳的卡尔曼波器 (KF) 算法相结合来提高MIMU的准确性.
- 分析噪声相关性和几何布局对系统性能的影响.
主要方法:
- 构建了一个多余的MIMU系统,在一个非直角阵列中使用多个MEMS陀螺仪.
- 开发了一个最佳的KF算法,利用稳态KF增益来进行信号融合.
- 基于噪声相关性分析的优化数组几何布局.
- 设计和分析了4,5,6和8个陀螺阵列的形配置.
- 验证了系统具有冗余的4-MIMU配置.
主要成果:
- 冗余的MIMU系统准确地估计了输入信号速率.
- 陀螺仪误差通过融合非直角阵列信号来有效地减少.
- 在一个4MIMU系统中,角度随机步行 (ARW) 和速率随机步行 (RRW) 噪声分别减少了大约3.5和2.5倍.
- 与单个陀螺仪相比,X,Y和Z轴的估计误差减少了4.9,4.6和2.9的因素.
结论:
- 一个多余的MIMU系统与非直角陀螺仪阵列和最佳KF显著提高了准确性.
- 提出的方法有效地减轻了陀螺仪噪声 (ARW和RRW),并减少了整体估计误差.
- 优化阵列几何和利用噪声相关性是提高MIMU系统性能的关键.
