硅微机械陀螺仪的随机误差建模与补偿

摘要

微机械陀螺具有成本低、体积小、重量轻、功耗低、抗过载能力强等优点，在军事、民用领域具有广阔的应用前景。基于目前的工艺水平，微机械陀螺还处于速率级，提高其可用精度的方法之一是对其进行误差特性分析、建模和补偿。
　　 首先，围绕研制的硅微机械陀螺，开展了工作机理研究。
　　 其次，开展了基于Allan方差的硅微机械陀螺随机误差特性研究。研究了Allan方差的基本理论，并与传统陀螺的标准方差评测方法进行了比较分析。研究了采样频率对Allan方差处理结果的影响分析，提出了合理的采样频率。在此基础上，进行了多个陀螺的静态测试，并利用Allan方差分析法对陀螺的静态数据进行了分析，分离出量化噪声、角度随机游走、零偏不稳定性、速率随机游走以及速率斜坡等随机噪声的系数。分析结果表明目前研制的硅微机械陀螺随机误差主要为角度随机游走和零偏不稳定性。
　　 第三，开展了基于ARMA模型卡尔曼滤波的硅微机械陀螺随机误差抑制技术研究。利用FPE准则、AIC准则，进行了模型的适用性检验，确定了ARMA模型阶数ARMA(2，1)。在此基础上，开展了卡尔曼滤波算法的研究，完成了卡尔曼滤波算法的软件实现。
　　 第四，开展了硅微机械陀螺实时滤波系统设计研究。采用了LPC1768作为核心处理芯片的实时滤波系统。完成了包括实时滤波系统和测控电路的硅微机械陀螺整表组装。在此基础上，进行了整表的性能实验。基于ARMA模型卡尔曼滤波算法的实时滤波系统实验表明，零偏不稳定性提高了60％。同时实验也表明，传统的卡尔曼滤波是通过减小带宽来提高滤波效果。
　　 第五，为了解决实时滤波系统中带宽和性能之间的矛盾问题，开展了基于自适应滤波技术的硅微机械陀螺随机误差抑制技术研究。完成了自适应谱线增强滤波算法的软件实现，并将该算法应用在了实时滤波系统中。完成的基于自适应谱线增强滤波算法的实时滤波系统整表进行了静态性能测试，并利用Allan方差分析滤波前后随机误差系数变化情况。由分析可知，滤波系统对陀螺的标度因数没有衰减，滤波对量化噪声、角度随机游走以及零偏不稳定性都有很好的抑制作用，分别降低了40％、52％和20％。
　　 最后，针对基于自适应谱线增强滤波算法的实时滤波系统整表进行了性能测试。量程：±400°/s；标度因数：19.3mv/°/s；非线性：815.9ppm；零偏不稳定性：2.7°/h；零偏重复性：21.5°/h。