如何降低硅微陀螺漂移对微惯性测量系统精度的影响,是当前微惯性测量技术领域的研究热点,通过信号处理方法比从改进微陀螺的设计、制造和加工水平来提高其测量精度更具现实意义。项目通过合理空间分布的硅微陀螺阵列原理样机及其数字化测控电路的研制,采用信号盲分离技术降低阵列信号相互间干扰,实现微陀螺角速度信号的冗余检测。基于阵列中各陀螺间的相关性,利用系统辨识方法,对微陀螺阵列包括温度在内的结构动力学模型、测量模型、误差模型等进行建模,对其测量运用Kalman滤波等方法进行数据融合,较大幅度地抑制微陀螺的随机漂移;通过对陀螺驱动、敏感信号的控制,让其中一些陀螺监控自身和其他陀螺的常值漂移,利用信号差分技术,间接获取每个陀螺的常值漂移,克服微陀螺逐次启动重复性差的显著缺陷,较大幅度提高微陀螺的动态测量精度。本项目为应用基础研究,对微陀螺进入实际应用具有重要意义,研究成果在航空、军事等方面有很好的应用前景。
silicon micro gyroscope array(;structure design and simulatio;digital circuit;signal processing and fusion;measuring accuracy
开展了硅微陀螺阵列技术研究,自主设计了基于双质量结构形式的四质量块的单片集成的硅微陀螺阵列结构,进行了计算机仿真分析,并进行了制版、加工和封装,完成了硅微陀螺阵列样机的研制。分析比较了数字自激驱动和数字锁相环驱动电路,设计了基于FPGA和数字锁相环技术的硅微陀螺阵列测控电路,并完成了软硬件设计,进行了调试。深入探索了硅微陀螺阵列信号处理的各种新方法。开展了基于时间序列分析的滤波方法研究。基于样机的测量数据,利用ALLAN方差对硅微阵列陀螺仪的静态漂移信号进行了误差分析。基于硅微陀螺阵列的随机漂移信号模型和多传感器的数据融合方法,通过对噪声的模型化,建立相应的滤波方程,利用Kalman滤波和最优加权法对硅微陀螺仪阵列的输出信号进行信息融合,融合后硅微陀螺阵列的漂移可以降低一个数量级。对动态信号进行了测试,利用信号差分技术和数据融合技术对陀螺漂移的动态信号进行了Kalman滤波处理,测量噪声得到了有效降低。用研制的硅微陀螺阵列测控电路对所研制的硅微陀螺阵列样机进行了测试和信号处理与融合,测试与处理结果表明,硅微陀螺阵列和单个陀螺相比,其静态精度能提高60倍以上,动态精度能提高4.4倍。达到了预想的要求。说明本课题提出的研究思路和技术路线是可行的。