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文檔簡介
1、MEMS(Micro-Electro-Mechanical System,MEMS)器件體積小、重量輕、成本低,能夠有效提高衛(wèi)星姿態(tài)測量單元功能密度,縮短研制周期。但由于工藝水平的限制,MEMS陀螺在精度和可靠性方面尚存在劣勢。因此,本文針對批量MEMS陀螺系統(tǒng)的設計制作、數據融合與故障診斷(Fault Detection and Isolation,FDI)問題進行了研究。具體內容如下:
陳述了MEMS陀螺的誤差組成模式。針
2、對系統(tǒng)誤差,輸入多組相同絕對值的正負角速率,對每對輸出值求期望并做差,消除量測噪聲、零偏和地球自轉角速率的影響,通過最小二乘方法得到陀螺輸出的標定因數。針對隨機誤差,建立了ARMA(p,q)模型,并敘述了模型參數的確定方法。
研究了批量MEMS陀螺的總體方案。將系統(tǒng)分為測量單元、控制單元和數據處理單元三個部分,并提出了批量MEMS陀螺系統(tǒng)的兩級、多小組的數據融合與FDI總體設計方案。研究了系統(tǒng)的可靠性、融合精度和算法的時間復雜
3、度,并提出了優(yōu)化陀螺數量的性能指標。利用商用MEMS陀螺及相關元器件,設計并制作了工程樣機,并使用C語言編制了相關程序,實現了測量單元和控制單元的功能。最后,在單軸氣浮轉臺上驗證了工程樣機的功能。
研究了批量MEMS陀螺的數據融合方法。設計了基于具有可觀性的ARMA(p,q)狀態(tài)空間表達式的Kalman濾波器。針對較小的角加速度,提出了一種基于支持向量回歸機(Support Vecter Regression,SVR)的濾波趨
4、勢項預測補償算法。為了克服以樣本點序號為自變量時較弱的泛化能力,通過相空間重構,以樣本點的若干歷史值為自變量,有效地提高了SVR模型的泛化能力。預測補償算法在大角加速度下失效。為了融合各陀螺的處理結果,提出了一種基于KMOD核函數的改進數據加權融合算法。最后,使用工程樣機驗證了融合算法的性能。
研究了批量MEMS陀螺的FDI方法。針對單故障系統(tǒng)中真實角速率對FDI的影響,設計了基于奇偶向量和支持向量分類機(Support Ve
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