基于参考模型的加速度传感器动态补偿器设计

摘要

加速度传感器由于具有能耗低、体积小等诸多优点，被广泛应用到各种加速度测量场合。随着测量技术的发展，对加速度传感器的测量能力要求不断提高，要求加速度传感器要有较快的动态响应速度和足够宽的工作频带。但由于加速度传感器结构特点，使它的测量频率上限受到很大限制，当加速度传感工作频带较小，而所测加速度具有较高频率时，测量结果的动态误差较大，不能满足加速度测量需求。例如在冲击碰撞实验中产生的冲击加速度的频率一般较高，但现有加速度传感器的工作频带一般较小，小于冲击加速度频率上限，使测量结果的动态测量误差较大，不能满足冲击加速度测量需求。因此为了减小动态测量误差，迫切需要对加速度传感器进行动态误差补偿。
　　对加速度传感器进行动态误差补偿常采用串接动态补偿器的方法，现有的加速度传感器动态补偿方法以二阶模型为基础，采用零极点配置方法和参数辨识算法给出补偿器结构参数，能够达到一定补偿效果。加速度传感器二阶动态模型能够准确描述低频范围内的动态性能，但在较高频率范围内，加速度传感器二阶模型不能准确描述其动态性能，建立的二阶补偿器不能达到理想补偿效果。为全面准确补偿加速度传感器动态误差，需要建立加速度传感器高阶模型，并设计相应的高阶动态补偿器。因此，研究加速度传感器高阶模型建立方法和高阶动态补偿器的设计具有重要意义和应用价值。
　　本文针对拓宽加速度传感器工作频带，加快其动态响应的问题，设计了一种加速度传感器高阶动态补偿器;研究了加速度传感器高阶ARX建模方法，利用加速度传感器实验数据建立了其四阶ARX模型;研究了利用加速度传感器极点和补偿后期望的工作频带等指标来确定补偿器阶次的方法，在获得加速度传感器模型极点的基础上计算了补偿器的阶次;利用误差白化算法辨识得到了补偿器参数;提出了利用有色Kalman滤波算法消除补偿器输出噪声的方法;最后完成了加速度传感器高阶补偿器的设计。
　　实验研究表明，建立的加速度传感器高阶ARX模型数据匹配度较高，能够全面准确描述其动态特性;利用加速度传感器模型极点给出的动态补偿器阶次能够满足补偿要求，且阶次小;误差白化算法可以消除噪声对参数的影响，能够获得补偿器参数的无偏估计值;高阶动态补偿器的补偿效果优于低阶动态补偿器的补偿效果;有色Kalman滤波器能够有效消除补偿器输出噪声。

目录

声明

摘要

第一章 绪论

1．1 引言

1．2 加速度传感器动态建模方法研究现状

1．2．1 参数模型辨识法建立加速度传感器动态模型

1．2．2 机理分析结合参数模型辨识法建立加速度传感器动态模型

1．3 加速度传感器动态补偿器设计方法研究现状

1．3．1 基于零、极点配置的加速度传感器动态补偿器设计方法

1．3．2 基于参考模型的加速度传感器动态补偿器设计方法

1．4 补偿器的输出噪声处理方法研究现状

1．5 课题的研究意义和主要研究内容

1．5．1 课题的研究意义

1．5．2 课题的主要研究内容

第二章 加速度传感器高阶补偿器设计

2．1 引言

2．2 加速度传感器动态补偿方法

2．2．1 参考模型的确定方法

2．2．2 ARX模型建立方法

2．3 加速度传感器高阶补偿器设计

2．3．1 高阶补偿器阶次确定

2．3．2 高阶补偿器参数辨识

2．3．3 高阶补偿器格型结构设计

2．3．4 高阶补偿器稳定性及阶次最优分析

2．4 小结

第三章 加速度传感器高阶补偿器输出去噪方法

3．1 引言

3．2 高阶补偿器输出去噪方法

3．2．1 有色噪声条件下的Kalman滤波算法

3．2．2 基于有色Kalman滤波的高阶补偿器输出去噪

3．3 小结

第四章 实验与分析

4．1 引言

4．2 加速度传感器动态实验平台

4．3 基于加速度传感器高阶补偿器的实验

4．3．1 加速度传感器模型建立及补偿实验

4．3．2 基于有色Kalman的滤波实验

4．3．3 补偿器的格型结构实现

4．4 加速度传感器补偿器特性分析

4．4．1 稳定性分析

4．4．2 高阶补偿器阶次最优分析

4．5 小结

第五章 结论与展望

5．1 结论

5．2 展望

参考文献

致谢

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