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基于EMD的MEMS陀螺仪随机漂移分析方法

李文华 汪立新 沈强 李成

李文华, 汪立新, 沈强, 等 . 基于EMD的MEMS陀螺仪随机漂移分析方法[J]. 北京航空航天大学学报, 2021, 47(9): 1927-1932. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2020.0681
引用本文: 李文华, 汪立新, 沈强, 等 . 基于EMD的MEMS陀螺仪随机漂移分析方法[J]. 北京航空航天大学学报, 2021, 47(9): 1927-1932. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2020.0681
LI Wenhua, WANG Lixin, SHEN Qiang, et al. Random drift analysis method of MEMS gyroscope based on EMD[J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 2021, 47(9): 1927-1932. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2020.0681(in Chinese)
Citation: LI Wenhua, WANG Lixin, SHEN Qiang, et al. Random drift analysis method of MEMS gyroscope based on EMD[J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 2021, 47(9): 1927-1932. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2020.0681(in Chinese)

基于EMD的MEMS陀螺仪随机漂移分析方法

doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2020.0681
基金项目: 

陕西省自然科学基础研究计划 2020JQ-491

详细信息
    通讯作者:

    汪立新, E-mail: wlxxian@sina.com

  • 中图分类号: V241.5

Random drift analysis method of MEMS gyroscope based on EMD

Funds: 

Natural Science Basic Research Program of Shaanxi 2020JQ-491

More Information
  • 摘要:

    为了抑制微机械电子系统(MEMS)陀螺仪的随机漂移,基于经验模态分解(EMD)和模态集合选择标准,结合时间序列建模滤波法,提出了一种改进的MEMS陀螺仪随机漂移分析方法。首先,通过EMD将MEMS陀螺仪原始数据分解为多个本征模态函数(IMF),利用模态集合选择标准将IMF分为噪声IMF、噪声与信号混合IMF和信号IMF三类;然后,对混合IMF进行重构、时间序列建模及自适应卡尔曼滤波(AKF);最后,将3类信号重构,实现MEMS陀螺仪信号去噪。实验表明:所提方法有更好的去噪效果和实时性,提高了MEMS陀螺仪的使用精度。

     

  • 图 1  EMD分解结果

    Figure 1.  Empirical mode decomposition results

    图 2  各阶IMF自相关函数

    Figure 2.  Autocorrelation function of each order of IMF

    图 3  改进EMD-AKF方法去噪结果

    Figure 3.  Denoising result of improved EMD-AKF method

    图 4  不同方法去噪结果

    Figure 4.  Denoising results of different methods

    图 5  Allan方差曲线

    Figure 5.  Allan variance curves

    图 6  动态数据去噪结果

    Figure 6.  Denoising results of dynamic data

    表  1  相关程度判断标准

    Table  1.   Judgment criteria of correlation degree

    相关系数 相关程度
    0.8~1.0 极强相关
    0.6~0.8 强相关
    0.4~0.6 中度相关
    0.2~0.4 弱相关
    0~0.2 极弱相关或无相关
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    表  2  各阶IMF分量的相关系数值

    Table  2.   Correlation coefficient of each order of IMF

    IMF 相关系数 IMF 相关系数
    1 0.961 8 6 0.011 4
    2 0.256 8 7 0.006 4
    3 0.077 8 8 0.003 8
    4 0.032 2 9 0.002 5
    5 0.014 5 10 0.002 9
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    表  3  各阶IMF自相关函数方差

    Table  3.   Variance of autocorrelation function of each order of IMF

    IMF 方差 IMF 方差
    1 3.13×10-5 6 4.82×10-4
    2 2.72×10-5 7 0.001 0
    3 5.20×10-5 8 0.001 9
    4 1.09×10-4 9 0.004 5
    5 2.24×10-4 10 0.006 1
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    表  4  AR模型系数

    Table  4.   Coefficientof AR model

    模型 a1 a2 a3 FPE AIC
    AR(1) -0.935 1 0 0 3.693 6×10-4 -5.065 9×105
    AR(2) -1.750 0 0.870 8 0 8.927 3×10-5 -6.485 9×105
    AR(3) -2.353 0 2.083 3 -0.692 0 4.644 4×10-5 -7.139 4×105
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    表  5  Allan方差误差项对比分析

    Table  5.   Comparison analysis on Allan variance error terms

    原始数据和方法 量化噪声/(°) 角度随机游走/ ((°)·h 零偏不稳定性/ ((°)·h-1) 角速率游走/ ((°)·h 速率斜坡/ ((°)·h-2)
    原始数据 77.996 1 1.371 4 95.828 5 261.649 9 203.768 0
    KF 26.262 5 1.394 9 36.813 8 100.523 7 78.284 4
    EMD-KF 6.527 1 0.577 5 46.413 7 122.321 9 94.460 9
    改进EMD-AKF 3.422 5 0.302 7 29.132 0 71.074 3 53.691 5
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出版历程
  • 收稿日期:  2020-12-07
  • 录用日期:  2021-02-02
  • 网络出版日期:  2021-09-20

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