批量MEMS陀螺的設(shè)計與實現(xiàn).pdf

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(shè)計制作、數(shù)據(jù)融合與故障診斷（Fault Detection and Isolation，F(xiàn)DI）問題進行了研究。具體內(nèi)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(zhuǎn)角速率的影響，通過最小二乘方法得到陀螺輸出的標(biāo)定因數(shù)。針對隨機誤差，建立了ARMA(p，q)模型，并敘述了模型參數(shù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)融合與FDI總體設(shè)計方案。研究了系統(tǒng)的可靠性、融合精度和算法的時間復(fù)雜

3、度，并提出了優(yōu)化陀螺數(shù)量的性能指標(biāo)。利用商用MEMS陀螺及相關(guān)元器件，設(shè)計并制作了工程樣機，并使用C語言編制了相關(guān)程序，實現(xiàn)了測量單元和控制單元的功能。最后，在單軸氣浮轉(zhuǎn)臺上驗證了工程樣機的功能。
　　研究了批量MEMS陀螺的數(shù)據(jù)融合方法。設(shè)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(yù)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(gòu)，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(yù)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(jié)果，提出了一種基于KMOD核函數(shù)的改進數(shù)據(jù)加權(quán)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(shè)計了基于奇偶向量和支持向量分類機（Support Ve