CN110032220A - 一种基于传感器与模型融合的加速度前馈方法 - Google Patents

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何秋农
毛耀
段倩文
聂康
乔琦
邓久强
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    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D13/00—Control of linear speed; Control of angular speed; Control of acceleration or deceleration, e.g. of a prime mover
    • G05D13/62—Control of linear speed; Control of angular speed; Control of acceleration or deceleration, e.g. of a prime mover characterised by the use of electric means, e.g. use of a tachometric dynamo, use of a transducer converting an electric value into a displacement

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Abstract

本发明提供一种基于传感器与模型融合的加速度前馈方法。针对光电跟踪系统的跟踪能力受到目标脱靶量滞后的制约，且无法直接提供目标的实时准确的位置、速度、加速度等信息这一问题，本发明将安装在系统上的线加速度的传感器信息和系统探测到的目标脱靶量信息进行融合和预测滤波，得到的目标相对平台的加速度信息，最后将此信息馈入到系统的加速度闭环以构成加速度前馈。本发明通过对系统馈入实时的目标加速度估计信息能够有助于提高系统中低频的跟踪能力。

Description

一种基于传感器与模型融合的加速度前馈方法
技术领域
本发明属于光电系统的跟踪控制领域，具体涉及一种基于传感器与模型融合的加速度前馈方法，主要用于当系统传感器受限时，对系统具有一定跟踪性能要求的光电跟踪系统所实现的加速度前馈控制。
背景技术
光电跟踪系统广泛应用于量子通信、自适应光学、天文观测、目标跟踪等科学领域，对于目标的跟踪技术而言，目前研究最多的并且有效的控制算法仍然是经典控制理论中的前馈控制和高型的多闭环反馈控制。在多闭环的反馈控制中，内回路主要是用来抑制内部的扰动，提高系统的线性度，针对目标跟踪性能主要还是靠外回路基于图像传感器的反馈控制，由于光电跟踪系统中图像传感器的低采样率和时间滞后的影响，系统很难通过提高系统增益来提高系统的跟踪能力，系统也很难去达到一个比较宽的跟踪带宽。反馈所能依靠的目标信息只有图像传感器提供的位置偏差信号，而前馈需要对目标的高阶信息，包括速度、加速度信息进行预测估计，然后作为前馈量输入到控制系统中，因此前馈比反馈采用了更多的目标信息量，相当于给系统预判了目标的运动。从而理论上跟踪效果要比单纯的反馈效果好。但是如基于电视传感器的光电跟踪系统只能提供目标的位置偏差即脱靶量信息，系统只能够用脱靶量信息和平台本身的位置信息进行合成目标对于平台的轨迹信息，因此由此构成的复合控制能够提高系统的跟踪性能也是有限的，不过对于机动性较弱速度慢的目标已经能够满足跟踪要求。
此外，随着光电跟踪系统的广泛应用，在尽量保证系统性能前提下，降低系统的复杂度、成本成为一个不可逃避的问题。系统的传感器性能决定着系统的跟踪能力的上限。而降低成本就意味着传感器的数量或者质量的降低。所以如何在传感器有限制的情况下提高系统的跟踪能力成为一个不可避免的问题。近年来，随着微机电系统工业的迅速发展，其惯性传感器的性能有了很大的提升，比如MEMS加速度计，MEMS陀螺，它们体积小，重量轻，价格便宜，功耗低。特别是MEMS加速度计，它们的带宽可以达到1Kz。在此背景下，MEMS加速度计就给系统的小型化和轻量化提供了巨大的可能性。
发明内容
本发明要解决的技术问题是：如何提高一个仅有图像传感器和加速度计的光电跟踪系统的跟踪精度，并且图像传感器存在低采样率和时间滞后，而加速度存在低频漂移和噪声。
本发明解决上述技术问题采用的技术方案为：一种基于传感器与模型融合的加速度前馈实现方法，其具体步骤为：
步骤(1)、系统利用MEMS加速度计来完成一个加速度闭环
其中，所述步骤(1)中，MEMS加速度计是一种线加速度计，此加速度闭环主要的作用是抗扰以及提高系统的线性度，加速度环控制器的设计不采用零极点对消的方式，控制器由一个比例环节、一个积分环节、一个低通滤波器、一个一阶微分环节组成，此控制器避免零极点对消方式产生的积分饱和，消除加速度计的噪声；
步骤(2)、在加速度闭环的基础上利用图像传感器传递的目标位置偏差完成位置外环
其中，所述步骤(2)中，此闭环的控制器称为位置环控制器，此控制器由一个比例环节，一个二阶微分环节，一个积分环节，一个低通滤波器位置环控制器，二阶微分环节主要是为了尽量去抵消系统的一阶谐振，积分环节提高系统的无静差度，低通滤波器滤除高频噪声；
步骤(3)、利用加速度计测得的平台加速度信息进行二次积分得到平台的位置信息，利用平台的位置信息和脱靶量信息进行合成得到目标对于平台的位置信息，然后利用合成得到的目标位置信息作为卡尔曼滤波器的测量值对目标的加速度信息进行预测滤波，最后将预测得到的目标加速度信息前馈到系统的加速度环，最终构成等效复合控制系统；
其中，所述步骤(3)中，由于加速度计低频存在漂移和噪声，平台的加速度信息并不是直接通过系统的加速度计测来的，首先是对系统加速度特性进行物理建模，然后通过实测的加速度开环特性，由于加速度计在中高频是比较精确的，因此利用建好的加速度模型，调整其具体的参数来拟合实测的加速度开环特性。然后将视系统的驱动信号和加速度模型为一个虚拟的加速度计，取虚拟加速度计的低频信号和实际加速度计的中高频信号来进行频域融合，融合后的加速度可以有效的消除低频的漂移和噪声，最后利用融合后的加速度来进行二次微分获得平台的位置。由于脱靶量的滞后，平台位置和脱靶量合成的时候需手动滞后平台的位置信息使之在时间轴上脱靶量对齐，然后再利用卡尔曼滤波器对其进行滤波和预测。
利用以上三个步骤，即完成一种基于传感器与模型融合的加速度前馈实现方法。
本发明与现有技术相比的优点为：
1、为光电跟踪系统的小型化和轻量化提供了的可能性。
2、采用了一种先进的传感器优化技术来获得全频段都较好的加速度信号。
3、在传感器受限的条件下提升系统的跟踪性能。
4、相比传统的加速度度前馈实现方法，本发明的跟踪性能更好。
附图说明
图1为模拟光电跟踪系统的惯性稳定平台示意图；
图2为本发明方法的控制框图；
图3为系统加速度特性测量与模型拟合；
图4为实验结果对比图；
图5为光电跟踪系统的示意图。
具体实施方式
以下结合附图说明本发明的实施例。但以下的实施例仅限于解释本发明，本发明的保护范围应包括权利要求书限定的全部内容；而且通过以下实施例对本领域的技术人员即可以实现本发明权利要求书的全部内容。
本发明实施例的研究对象为图1所示的模拟光电跟踪系统的惯性稳定平台，该系统的传感器有图像探测器和加速度计，由音圈电机驱动。本系统的控制框图如图2所示，系统的加速度特性由一个比例环节，一个二次微分环节，二阶谐振环节和一个电气惯性环节组成，其传递特性可描述为：
式中，K表示系统加速度特性的比例系数，ωn和ξ分别表示二阶震荡环节的自然频率和阻尼系数，Te是电气常数。
首先，根据系统的加速度开环特性，设计一个加速度环控制器，其传递函数形式的描述为：
其中，kCa为加速度控制器的增益，Ta为加速度控制器的低通滤波器的系数。
然后，根据加速度环闭环后的位置特性，设计位置环的控制，其传递函数形式的描述为：
其中，kCp位置控制器的增益，ω'n和ξ'分别表示在加速度闭环后系统新的一阶谐振的自然频率和阻尼系数，Tp位置控制器的低通滤波器的系数；
接着，根据实测和拟合得到的系统的加速度模型，如图3所示，之后利用加速度模型的低频和实际加速度计的中高频进行频域融合得到低频和中高频都比较好的融合加速度，融合的频域描述为：
其中，drive_out表示驱动信号，表示系统加速度模型，ACCsensor表示加速度计的测量值，T表示融合是的滤波器的系数，根据加速度的频域特性来决定。
最后，将融合加速度进行二次积分得到平台位置信息，然后手动滞后后于目标的位置偏差信号合成一个滞后的目标对于平台的轨迹信息，最后通卡尔曼对其滤波和预测得到目标的加速度预测信将其前馈到系统中，构成等效的复合控制系统，以提高系统的跟踪能力。
利用以上四个步骤，即完成光电跟踪系统的加速度前馈方法的实现。在传感器受限的情况下，提高系统的跟踪精度，实验结果对比如图4所示。
本发明未详细阐述的部分属于本领域公知技术。

Claims (3)

1.一种基于传感器与模型融合的加速度前馈方法，其特征在于：具体步骤如下：
步骤(1)、系统利用MEMS加速度计来完成一个加速度闭环
其中，所述步骤(1)中，MEMS加速度计是一种线加速度计，此加速度闭环主要的作用是抗扰以及提高系统的线性度，加速度环控制器的设计不采用零极点对消的方式，控制器由一个比例环节、一个积分环节、一个低通滤波器、一个一阶微分环节组成，此控制器避免零极点对消方式产生的积分饱和，消除加速度计的噪声；
步骤(2)、在加速度闭环的基础上利用图像传感器传递的目标位置偏差完成位置外环
其中，所述步骤(2)中，此闭环的控制器称为位置环控制器，此控制器由一个比例环节，一个二阶微分环节，一个积分环节，一个低通滤波器位置环控制器，二阶微分环节主要是为了尽量去抵消系统的一阶谐振，积分环节提高系统的无静差度，低通滤波器滤除高频噪声；
步骤(3)、利用加速度计测得的平台加速度信息进行二次积分得到平台的位置信息，利用平台的位置信息和脱靶量信息进行合成得到目标对于平台的位置信息，然后利用合成得到的目标位置信息作为卡尔曼滤波器的测量值对目标的加速度信息进行预测滤波，最后将预测得到的目标加速度信息前馈到系统的加速度环，最终构成等效复合控制系统。
2.根据权利要求1所述的一种基于传感器与模型融合的加速度前馈方法，其特征在于：所述步骤(3)中，由于加速度计低频存在漂移和噪声，平台的加速度信息并不是直接通过系统的加速度计测来的，首先是对系统加速度特性进行物理建模，然后通过实测的加速度开环特性，由于加速度计在中高频是比较精确的，因此利用建好的加速度模型，调整其具体的参数来拟合实测的加速度开环特性；然后将视系统的驱动信号和加速度模型为一个虚拟的加速度计，取虚拟加速度计的低频信号和实际加速度计的中高频信号来进行频域融合，融合后的加速度可以有效的消除低频的漂移和噪声，最后利用融合后的加速度来进行二次微分获得平台的位置；由于脱靶量的滞后，平台位置和脱靶量合成的时候需手动滞后平台的位置信息使之在时间轴上脱靶量对齐，然后再利用卡尔曼滤波器对其进行滤波和预测。
3.根据权利要求1所述的一种基于传感器与模型融合的加速度前馈方法，其特征在于：利用以上三个步骤，即可完成基于传感器与模型融合的光电跟踪系统的加速度前馈的实现，在传感器受限的条件下提升系统的跟踪性能，并且为光电跟踪系统的小型化和轻量化提供了可能性。
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