CN109855653A - 一种冗余式mems-imu的降噪处理后的标定方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于捷联惯导系统技术领域，具体涉及一种冗余式MEMS‑IMU的降噪处理后的标定方法。本发明方法采用器件级冗余配置的MEMS捷联惯导系统，针对冗余式MEMS‑IMU特别设计了结合降噪技术的标定方案。根据冗余配置方案计算在载体系上等效的三轴冗余式MEMS‑IMU量测值，进行降噪处理，根据降噪后的数据进行标定，对冗余式MEMS‑IMU量测值进行降噪后的标定补偿。本发明方法不仅能够提高MEMS捷联惯导系统的可靠性，并且降低了噪声对量测数据的干扰，可以标定出冗余式MEMS‑IMU的误差参数，进行标定补偿，提高了冗余式MEMS‑IMU的精度，实现了MEMS惯导系统的可靠性和精度的提高，提升了导航性能，保证了系统可以长期有效的工作。

Description

一种冗余式MEMS-IMU的降噪处理后的标定方法

技术领域

本发明属于捷联惯导系统技术领域，具体涉及一种冗余式MEMS-IMU的降噪处理后的标定方法。

背景技术

传统的捷联惯导系统采用三个惯性器件两两正交的安装方式，通过测量载体的角运动，进行导航参数的解算，当任一惯性器件故障时，无法继续进行导航参数的解算，可靠性不能满足实际工作需要。另外，惯性器件的常值误差，标度因数等误差是影响器件精度的重要因素，惯性器件需要进行标定后才能使用，由于冗余配置方式复杂，提高了冗余式MEMS-IMU的标定的难度，且量测值常受到环境的噪声干扰，对于中低精度惯性器件噪声干扰尤为明显，影响到标定的精度。增加惯性器件进行冗余配置，可以提高系统的可靠性，同时，采用EMD方法对冗余式MEMS-IMU进行降噪，减小环境噪声对量测值的干扰，并且对冗余式MEMS-IMU进行在线标定，可以得到冗余式MEMS-IMU的误差参数，进行误差补偿，提高冗余式MEMS-IMU的精度，从而提高系统导航精度。因此冗余式MEMS-IMU高精度标定方法，可以提高系统的可靠性和精度，提升了导航性能，保证了系统可以长期有效的工作，具有很高的工程应用价值。

现有的提升捷联惯导性能的方法，采用冗余技术或标定技术，仅能单一的提高系统的可靠性或导航精度。程建华等人在发表于期刊《传感器与微系统》的《一种对称斜置式四陀螺惯导冗余配置方案》一文中，提出了四陀螺对称斜置的配置方案，符合导航特性最优的条件，提高了系统的可靠性。但是该方法没有考虑到惯性器件误差对导航精度的影响，仅仅提高了系统的可靠性。

刘万科等人在发表于期刊《中国惯性技术学报》的《基于匀速率26位置法的iIMU-FSAS光纤陀螺仪标定》一文中，设计实验室标定方案，提出了由外框轴提供稳定转速的匀速率26位置法标定方案，对惯性器件的误差参数进行了标定。但是该方案为实验室标定，有一定的局限性，没有考虑到环境噪声的干扰对陀螺仪标定的影响，对于中低精度的MEMS惯导系统，无法得到正确的标定结果，并且存在陀螺仪出现故障时，系统失效的问题。综上所述，现有的捷联惯导性能提升方法没有兼顾可靠性和精度，没有考虑到环境噪声对冗余配置下陀螺仪的标定效果的影响，限制了实际的工作效果。

发明内容

本发明的目的在于提供一种提高系统可靠性和精度的冗余式MEMS-IMU的降噪处理后的标定方法。

本发明的目的是这样实现的：

一种冗余式MEMS-IMU的降噪处理后的标定方法，包括以下步骤：

(1)增加MEMS捷联惯导惯性器件的数目，采用冗余配置方案，构成冗余式捷联惯导系统，进行误差分析，完成冗余式MEMS-IMU的误差建模；

(2)安装冗余MEMS捷联惯导系统，构建MEMS-IMU处理器的硬件平台，采用FPGA采集MEMS传感器的数据，将采集到的数据发送给ARM进行数据处理；

(3)采用限幅EMD方法，对步骤2中的冗余MEMS捷联惯导系统采集的数据进行降噪处理；

(4)采用降噪后的冗余式MEMS-IMU量测数据进行标定试验，对MEMS-IMU的常值误差，标度因数和安装误差进行在线标定；

(5)将步骤4计算得到的误差参数代入冗余式MEMS-IMU误差模型，对MEMS陀螺降噪后的量测值进行补偿，得到降噪后的标定补偿值：

步骤3的限幅EMD降噪方法具体包括：

(3.1)依赖已有的时域采样结果，将本次采样值与上次采样值进行比较，若它们的差值超出允许范围，则认为本次采样值受到了干扰，除去；

(3.2)初始化，令r₁(t)＝x(t),i＝1,k＝0；

(3.3)获得i个IMF信号，初始化，令h₁(t)＝r₁(t)；找出h_k(t)的所有极大值和极小值点；通过三次样条插值函数分别对极大值点和极小值点进行拟合，得到上下包络线；计算上下包络线的均值m_k(t)；h_k+1(t)＝h_k(t)-m_k(t)；若SD为门限值，则imf_i(t)＝h_k(t)，否则k＝k+1，转到步骤3.4；

(3.4)r_k+1(t)＝r_k(t)-imf_k+1(t)，判断余量是否为单调函数或是常量，如果是，则EMD分解结束，分解结果为

(3.5)在冗余式MEMS-IMU降噪处理中，x(t)为输出信号，进行EMD分解后，去除高频imf_i(t)噪声，选取采集的低频有效数据令进行下一步的标定试验。

步骤4的标定具体包括：

(4.1)状态方程为：

其中k，b分别为标度因数，常值误差，m_u，m_v为安装误差；

(4.2)量测方程为：

Δω_m为冗余式MEMS-IMU量测误差即陀螺仪和加速度计量测误差，ω_m为冗余式MEMS-IMU量测值即陀螺仪和加速度计量测值，H为冗余配置矩阵，ω_b为三轴理想数值；

(4.3)确定状态矩阵和量测矩阵后，采用Kalman算法估计冗余式MEMS-IMU的误差参数。

本发明的有益效果在于：

本发明创新的将冗余技术、降噪技术和标定技术有效的设计结合，在某一惯性器件发生故障时仍能提供准确的量测数据进行导航解算，采用限幅EMD降噪技术，减小环境噪声对量测的干扰，设计了冗余式MEMS-IMU标定方案，在线标定了冗余式MEMS-IMU的误差参数，并且进行标定补偿，提高了冗余式MEMS-IMU量测精度，同时提高了系统的可靠性和导航精度，具有低成本、通用性强和环境适应性好的优势，因此本发明具有很高的工程应用价值。

附图说明

图1为本发明提出的冗余MEMS捷联惯导系统性能提升方法的基本流程框图；

图2为本发明验证试验所采用的四面体冗余配置MEMS；

图3为Matlab仿真下载体在线标定机动方案；

图4为Matlab仿真下陀螺仪标度因数误差估计；

图5为Matlab仿真下陀螺仪常值漂移误差估计；

图6为冗余MEMS陀螺仪采集数据；

图7为采用未处理MEMS陀螺仪数据标定出的陀螺仪的标度因数；

图8为采用未处理MEMS陀螺仪数据标定出的陀螺仪的常值误差；

图9为限幅EMD降噪处理后MEMS陀螺仪数据；

图10为MEMS陀螺仪数据降噪处理后标定出的陀螺仪标度因数；

图11为MEMS陀螺仪数据降噪处理后标定出的陀螺仪的常值误差；

图12为四面体冗余配置下理想四个陀螺仪的角速率数值；

图13为限幅EMD降噪后MEMS陀螺仪标定补偿值。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步的详细描述。

本发明提出了一种冗余式MEMS-IMU的降噪处理后的标定方法，其流程图如附图1所示，系统结构如图2所示，以冗余式MEMS-IMU陀螺仪标定为例，本发明方法的主要步骤如下：

(1)增加MEMS捷联惯导陀螺仪的数目，采用冗余配置方案，构成冗余式捷联惯导系统，进行陀螺仪的误差分析，完成陀螺仪的误差建模。

(1.1)常值误差

当敏感元件没有输入时，所输出的值即为常值误差。冗余配置中陀螺仪的常值误差定义为b：

b＝[b₁ b₂ … b_i]^T

i＝1,2,…,n，b₁、b₂、…、b_i为安装在不同轴向的陀螺仪常值误差引起的量测误差。

(1.2)标度因数

输出信号变化量与被测输入角速率变化量之比的误差。标度因数误差般用输出信号的误差与输入角速率的比值表示，用k_i。

设ω_mk为由标度因数产生的陀螺仪量测误差：

i＝1,2,…,n，k₁、k₂、…、k_i为安装在四个轴向的陀螺仪标度因数误差，ω_m1、ω_m2、…、ω_mi为n个冗余陀螺的量测值。

(1.3)安装误差

在冗余陀螺仪安装的时候，由于工艺水平的限制，各个陀螺装配后的位置与预期位置之间存在安装误差，影响量测精度。

ω_mq为安装误差：第i个陀螺仪敏感轴的实际指向与设计指向ω_i存在偏差,其关系可表示为：

i＝1,2,…,n，其中m_ui、m_vi为第i个陀螺仪敏感轴不对准误差，u_i、v_i分别为第i个陀螺仪的自转轴与输出轴在体坐标系中的指向，根据不对准误差的定义，u_i、v_i、ω_i三个矢量之间是相互正交的。

U＝[u₁ u₂ … u_i]

V＝[v₁ v₂ … v_i]

W＝[w₁ w₂ … w_i]

由上式得到

其中m_v＝[m_v1 m_v2 … m_vi]^T、m_u＝[m_u1 m_u2 … m_ui]^T为四个冗余配置陀螺安装误差。

当考虑常值误差b、标度因数误差K及安装误差m_u、m_v时，四冗余陀螺仪输出角速度ω_m为如下向量形式：

ω_m＝(I+K)(W^Tω_b+R_vm_u-R_um_v)+b+η_m

其中K＝diag(k₁,k₂,…,k_i)，b＝[b₁ b₂ … b_i]^T，η_m为随机误差。至此，建立了冗余惯导系统陀螺仪的误差模型。

(2)安装冗余MEMS捷联惯导系统，设计MEMS-IMU处理器的硬件平台，采用FPGA采集MEMS传感器的数据，将采集到的数据发送给ARM进行数据处理。

(3)提出限幅EMD方法，对步骤2中的冗余MEMS捷联惯导系统采集的陀螺仪数据进行降噪处理；

所涉及的限幅EMD降噪方法为：

(3.1)依赖已有的时域采样结果，将本次采样值与上次采样值进行比较，若它们的差值超出允许范围，则认为本次采样值受到了干扰，应该除去。

已滤波的采样结果：

若本次采样值为x_n。则本次滤波的结果由下式确定：

其中a为相邻采样值最大允许增量。其数值可根据x的最大变化速率V_max及采样间隔T_s确定，即a＝V_maxT_s。

(3.2)初始化，令r₁(t)＝x(t),i＝1,k＝0；

(3.3)获得i个IMF信号，初始化，令h₁(t)＝r₁(t)；找出h_k(t)的所有极大值和极小值点；通过三次样条插值函数分别对极大值点和极小值点进行拟合，得到上下包络线；计算上下包络线的均值m_k(t)；h_k+1(t)＝h_k(t)-m_k(t)；若SD为门限值，则imf_i(t)＝h_k(t)，否则k＝k+1，转到步骤3.4。

(3.4)r_k+1(t)＝r_k(t)-imf_k+1(t)，判断余量是否为单调函数或是常量，如果是，则EMD分解结束。分解结果为

(3.5)在MEMS陀螺仪的降噪处理中，x(t)为输出信号，进行EMD分解后，去除高频imf_i(t)噪声，选取陀螺仪采集的低频有效数据令进行下一步的标定试验。

(4)采用降噪后的陀螺仪量测数据进行在线标定试验。

所涉及的在线标定方法如下：

采用Kalman滤波对陀螺仪的常值误差，标度因数和安装误差进行估计。

(4.1)状态方程如下：

其中k，b分别为标度因数，常值误差，m_u，m_v为安装误差。

(4.2)量测方程如下：

为了在提高状态变量的观测性的同时，减少计算量，更好的估计误差参数，这里采用冗余陀螺仪量测误差作为观测量：

Δω_m为冗余陀螺仪量测误差，ω_m为冗余陀螺量测值，H为冗余配置矩阵，ω_b为陀螺仪三轴理想数值。

(4.3)确定状态矩阵和量测矩阵后，按照如下算法进行估计。

陀螺误差项的一步预测：

一步预测均方误差：

滤波增益的计算：

陀螺误差项的估计：

误差协方差的更新：

(5)将步骤4计算得到的陀螺仪误差参数代入陀螺仪误差模型，对MEMS陀螺降噪后的量测值进行补偿，得到降噪后的标定补偿值。

为验证本发明的合理性、可行性，以四面体冗余配置MEMS为例，利用VisualStudio 2010程序对所发明的基于冗余配置的MEMS陀螺仪高精度在线标定方法进行了仿真分析，并且进行了基于四面体冗余配置MEMS的陀螺仪降噪试验和转台模拟的在线标定试验。

Visual Studio 2010程序仿真的方案、条件及结果如下所示：

1)仿真时间设置

仿真时长为360秒，仿真步长为0.01s。

2)载体运动设置

采用三轴转停方案，均匀角速度的方案机动进行标定，转动角速度为2°/s，静止50s，x轴以2°/s角速率转动50s，静止50s，y轴以2°/s角速率转动50s，静止50s，z轴以2°/s角速率转动60s。

3)误差参数设置

表1初始位置

表2陀螺误差参数设定

4)仿真结果

表3在线标定仿真结果

如图3、图4、图5、表所示，通过0.1小时的标定试验，在300s到360s四个陀螺仪的标度因数误差收敛到给定数值，在200s到300s四个陀螺仪的常值漂移误差收敛到给定数值，在300s到360s四个陀螺仪的安装误差收敛到给定数值，整体收敛时间在6分钟左右，图6到图13给出了四个陀螺各自误差参数的估计情况，在试验结束前，能估计出误差数值，陀螺仪的常值误差估计误差在0.0001°/s以内，陀螺仪的标度因数估计误差在10ppm以内，安装误差在0.003°以内，在试验结束时，可以看到，各个误差参数的估计趋于0，可见滤波器的估计精度很高。

转台模拟在线标定试验的方案、条件及结果如下所示：

1.仿真时间设置

采样频率设置为150HZ，采样时间设置为300s。

2.载体运动设置

采用三轴转停方案，均匀角速度的方案机动进行标定，转动角速度为2°/s，静止50s，x轴以2°/s角速率转动50s，静止50s，y轴以2°/s角速率转动50s，静止50s，z轴以2°/s角速率转动50s，

3.四面体冗余配置MEMS设置

本次实验陀螺仪的是ADXRS450陀螺仪，进行四面体冗余配置，采用低成本SOIC_CAV封装，能够检测高达±300°/s的角速率，工作温度在-40℃至+125℃。实验前，在ARM中写入MEMS陀螺仪降噪后的标定补偿程序。

四面体冗余配置方式为：安装框架为四面体结构，底面为正三角形，三个侧安装面相同个侧安装面相同，均为等腰三角形，侧面和底面的夹角均为α＝70.53°。陀螺仪1测量轴与oz_b轴重合，装配于四面体底面，陀螺仪2、陀螺仪3、陀螺仪4测量轴与oz_b轴的夹角均为α，分别垂直于三个侧面装配，其中陀螺仪2的测量轴位于x_boz_b平面，陀螺仪3和陀螺仪4测量轴在x_boy_b平面的投影与ox_b轴的夹角分别为β₃＝120°，β₄＝240°。

4.试验结果

表4四面体配置陀螺仪标定结果

标定结果及陀螺实时量测的数据，按照误差模型带入，解算得到标定后的角速率补偿值，如图12。

通过计算四个冗余的陀螺量测的平均误差绝对值和信噪比的方法对限幅EMD的降噪后的标定效果进行具体比较。

表5平均误差绝对值比较

表6信噪比对比

从表3中可以看出，在采用了限幅EMD降噪后的标定补偿方法，四个冗余陀螺仪的平均误差绝对值和信噪比差都有了显著的改善，平均误差绝对值降低，信噪比得到提高。验证了限幅EMD降噪后的标定补偿方法的有效性，处理后的数据结果更加接近真实数值，达到降低噪声，提高冗余陀螺仪量测精度的目的。

结合上述分析，得到如下的分析结果：通过本发明提出的一种冗余式MEMS-IMU的降噪处理后的标定方法，不仅可以有效地提升系统的可靠性，同时还可以降低环境噪声的干扰，在线标定冗余式MEMS-IMU，提高了冗余式MEMS-IMU的量测精度。因此，本发明可以更为全面地提升导航系统性能，满足冗余MEMS捷联惯导系统长时间工作对可靠性和精度的实际应用需求。

Claims (3)

1.一种冗余式MEMS-IMU的降噪处理后的标定方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)增加MEMS捷联惯导惯性器件的数目，采用冗余配置方案，构成冗余式捷联惯导系统，进行误差分析，完成冗余式MEMS-IMU的误差建模；

(2)安装冗余MEMS捷联惯导系统，构建MEMS-IMU处理器的硬件平台，采用FPGA采集MEMS传感器的数据，将采集到的数据发送给ARM进行数据处理；

(3)采用限幅EMD方法，对步骤2中的冗余MEMS捷联惯导系统采集的数据进行降噪处理；

(4)采用降噪后的冗余式MEMS-IMU量测数据进行标定试验，对MEMS-IMU的常值误差，标度因数和安装误差进行在线标定；

(5)将步骤4计算得到的误差参数代入冗余式MEMS-IMU误差模型，对MEMS陀螺降噪后的量测值进行补偿，得到降噪后的标定补偿值：

2.根据权利要求1所述的一种冗余式MEMS-IMU的降噪处理后的标定方法，其特征在于，步骤3的限幅EMD降噪方法具体包括：

(3.1)依赖已有的时域采样结果，将本次采样值与上次采样值进行比较，若它们的差值超出允许范围，则认为本次采样值受到了干扰，除去；

(3.2)初始化，令r₁(t)＝x(t),i＝1,k＝0；

(3.3)获得i个IMF信号，初始化，令h₁(t)＝r₁(t)；找出h_k(t)的所有极大值和极小值点；通过三次样条插值函数分别对极大值点和极小值点进行拟合，得到上下包络线；计算上下包络线的均值m_k(t)；h_k+1(t)＝h_k(t)-m_k(t)；若SD为门限值，则imf_i(t)＝h_k(t)，否则k＝k+1，转到步骤3.4；

(3.4)r_k+1(t)＝r_k(t)-imf_k+1(t)，判断余量是否为单调函数或是常量，如果是，则EMD分解结束，分解结果为

(3.5)在冗余式MEMS-IMU降噪处理中，x(t)为输出信号，进行EMD分解后，去除高频imf_i(t)噪声，选取采集的低频有效数据令进行下一步的标定试验。

3.根据权利要求1所述的一种冗余式MEMS-IMU的降噪处理后的标定方法，其特征在于，步骤4的标定具体包括：

(4.1)状态方程为：

其中k，b分别为标度因数，常值误差，m_u，m_v为安装误差；

(4.2)量测方程为：

Δω_m为冗余式MEMS-IMU量测误差即陀螺仪和加速度计量测误差，ω_m为冗余式MEMS-IMU量测值即陀螺仪和加速度计量测值，H为冗余配置矩阵，ω_b为三轴理想数值；

(4.3)确定状态矩阵和量测矩阵后，采用Kalman算法估计冗余式MEMS-IMU的误差参数。