Kalman滤波在MEMS陀螺仪测量船舶回转率中的应用*

2021-03-26宰德广陈永冰李文魁

传感器与微系统 2021年3期

宰德广, 周岗, 陈永冰, 李文魁

(海军工程大学导航工程系,湖北武汉 430033)

0 引言

目前微机电系统(micro-electro-mechanical system,MEMS)陀螺仪的应用越来越普遍,关于如何提高陀螺仪的测量精度也越来越引起人们的关注。通常是对陀螺仪的随机噪声进行建模分析,比如利用时间序列分析的方法对噪声建立ARMA模型,获得相应的参数并设计Kalman滤波器来滤除噪声[1～3]。但对于低成本MEMS陀螺仪来说,造成其误差的因素复杂,随机性较大,很难建立准确的、具有普遍适用性的数学模型[4,5]。实验室现有一船舶回转运动模拟测量系统,其工作原理是通过驱动马达转动来模拟船舶回转运动,同时采用MEMS角速率陀螺仪敏感转台转动测得角速率(即实验室条件下模拟出的船舶回转率),但测量结果不稳定,数据波动较大,需要对测量数据进行滤波处理,以获得较为稳定的输出,实现进一步的船舶操纵控制。

本文从实际应用考虑,对测量数据直接进行滤波处理。

首先通过平均滤波和校正零偏的方法对原始采集信号进行预处理,之后设计了Kalman滤波器对信号进一步滤波,并借助船舶回转运动模拟测量系统,分别在静态、稳定回转率和回转率发生改变的情况下验证Kalman滤波器的效果,针对其动态响应较差的问题,在原有滤波器的基础上改进并设计了量测噪声方差自适应的Kalman 滤波器[6],同样情况下对其验证,以检验所设计的滤波器是否有效可行。