MHD角速度传感器随机漂移误差补偿方法研究

为了补偿磁流体动力学(MHD)角速度传感器的随机漂移误差,在对其建立时间序列模型的基础上,采用卡尔曼滤波算法对MHD角速度传感器的漂移数据进行了处理,并用方差和Allan方差分析的方法,对滤波前后的数据进行了分析对比.实验结果表明此方法能有效地提高MHD角速度传感器的测量精度.     

石英挠性加速度计中补偿环的优化设计

温度对石英挠性加速度计力矩器磁路的稳定性有着极大的影响,进而使标度因数发生变化。为了提高石英挠性加速度计的稳定性和测量精度,首先利用ANSYS有限元仿真分析磁路中气隙处的磁场分布,确定了力矩线圈最优工作位置,减少因摆片上下摆动引起的测量误差;然后对比了在-20℃~60℃时有无补偿环对工作气隙磁通密度的影响,验证了补偿环的温度补偿作用;最后结合实验数据,对温度在20℃~60℃范围内变化时补偿环的尺寸进行了优化。结果表明,在线圈最优工作位置以及补偿环适当尺寸下,工作气隙磁场的温度稳定性得到了很大提高。     

脑电神经信号处理及传输系统的研究

以TMS320VC5420 DSP为核心,设计了脑电神经信号处理及传输系统。包括信号处理电路、神经刺激信号产生电路及USB传输电路。以大白鼠为试验对象验证了方案的可行性。     

远心镜头在回转体测量系统中的应用

介绍了一种接触测量和非接触测量相结合的回转体测量系统,分析了远心镜头在非接触测量部分的应用。阐述了回转体测量系统的结构和测量方案;讨论了待测回转体的特性参数,指出为了提高测量速度需尽可能采用非接触测量方法;使用远心镜头和平行光源进行了相关实验。结果表明:远心镜头的平行投影能有效地解决回转体工件平面特征成像轮廓线的干扰问题。     

MHD角速度传感器微弱噪声的测量方法

为了解决现有噪声测量方法测量下限高、耦合噪声大,无法与MDH角速度传感器实现噪声匹配的问题,研究了MDH角速度传感器亚ｎＶ/（Ｈｚ）^0.5量级噪声的测量方法,并设计了一种噪声测量系统。通过使用噪声匹配变压器,将噪声匹配原理与双通路互谱测量原理相结合,优化测量系统的噪声系数,有效抑制了测量过程中的通路噪声和耦合噪声。通过理论和仿真分析了测量系统的固有噪声,实验证明测量系统的等效输入电压噪声谱密度为0.1ｎＶ/（Ｈｚ）^0.5。最后,采用该测量方法,精确测量出低至0.06ｎＶ/（Ｈｚ）^0.5的 MDH角速度传感器的微弱噪声。     

基于EMD-DFA-NLM的电涡流传感器信号去噪方法

针对电涡流位移传感器输出信号中的非稳态噪声,提出一种基于经验模态分解(EMD) －去趋势分析(DFA)－非局部均值(NLM)原理的去噪方法。该方法解决了EMD去噪方法信号、噪声模态不易确定的问题,并且可在滤除高频背景噪声的同时保留信号细节。首先通过EMD将信号分解得到若干本征模态(IMF)分量,然后使用DFA区分噪声主导IMF分量和信号,主导的IMF分量,对噪声主导分量进行NLM去噪处理,最后与信号主导分量一起重构信号,分别对仿真信号和电涡流传感器输出信号进行去噪处理。结果表明,相较EMD去噪法和EMD－小波阈值去噪法,所提方法去噪性能更优SNR(MSE)值提升(减小)明显,去噪后信号的毛刺与高频震荡大大减少。     

参数辨识在陀螺仪性能分析中的应用

基于挠性陀螺仪动力学模型, 研究参数辨识在陀螺仪性能分析中的应用方法。在论述挠性陀螺仪性能指标和力学模型的基础上, 利用伪随机多谐波信号作为激励信号, 通过零阶保持器将离散模型转换为连续模型进行参数辨识。实验结果显示, 模型预测输出与实际测量数据的拟合度达到95. 3%, 残差在合理的公差带以内。因此, 参数辨识是陀螺仪性能分析中的一个有效性方法, 可为陀螺仪故障分析和控制回路设计提供一种技术手段和理论依据。     

动力调谐陀螺仪子空间辨识

针对传统子空间辨识法(SIM)用于动力调谐陀螺仪(DTG)建模过程中存在的结构参数复杂、干扰因素未知、建模精度不高等问题,提出了一种改进的子空间辨识方法。首先,确定辨识对象DTG的状态空间模型集,分析DTG输出信号中存在的固有有色噪声。然后,针对有色噪声的干扰问题,对传统SIM进行改进,通过数据Hankel矩阵的正交投影消除传统SIM的有偏性。最后,在数值仿真中引入置信椭圆,对改进算法进行统计特性分析。仿真结果表明:在不同强度有色噪声干扰下,改进算法无偏,方差特性与有色噪声强度和数据长度有关。辨识实验表明:改进SIM的辨识效果明显优于传统SIM,辨识拟合度优于90%。得到的结果显示改进算法能够应用于DTG系统建模。     

全相位谱分析在自混合干涉位移测量中的应用

提出基于全相位谱分析的自混合干涉信号处理方法,用于减小激光自混合干涉位移测量的误差。首先,基于三镜法布里-珀罗腔模型介绍了自混合干涉系统的数学模型,分析了自混合干涉信号的产生机理和特性。然后,研究了弱反馈条件下自混合干涉位移测量方法,采用全相位谱分析算法进行相位测量,重构外部反射体位移曲线;讨论了信号处理算法原理并进行了算法仿真。最后,进行自混合干涉位移测量实验,并给出压电陶瓷位移测量实验结果。结果表明,全相位谱分析算法可将自混合干涉位移测量误差减小到4.4nm;应用全相位谱分析算法分析自混合干涉信号,可在不增加外部光学元件的前提下将位移测量误差减小到纳米量级。     

一种基于ADSP-2188M的多传感器数据采集系统

在移动智能体的研制中,能够实时地探测周围环境信息的传感器系统是至关重要的.本文介绍了一种以DSP-ADSP-2188M为核心的传感器数据采集系统的软、硬件设计和工作原理,以及与上位机通信的设计和实现过程.该系统可以应用于移动机器人、智能轮椅、自动制导车辆等移动智能系统中.