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      獨(dú)立卡爾曼濾波器全加速度計(jì)復(fù)雜振動(dòng)角速度解算

      2017-06-08 05:50:43汪偉歹英杰陳海龍王平
      中國(guó)測(cè)試 2017年5期
      關(guān)鍵詞:積分法加速度計(jì)角速度

      汪偉,歹英杰,陳海龍,王平

      (1.軍械工程學(xué)院,河北 石家莊 050003;2.防空兵學(xué)院,河南 鄭州 450052)

      獨(dú)立卡爾曼濾波器全加速度計(jì)復(fù)雜振動(dòng)角速度解算

      汪偉1,歹英杰2,陳海龍1,王平1

      (1.軍械工程學(xué)院,河北 石家莊 050003;2.防空兵學(xué)院,河南 鄭州 450052)

      對(duì)于運(yùn)動(dòng)體的多自由度振動(dòng)測(cè)試,準(zhǔn)確的振動(dòng)角速度是復(fù)雜振動(dòng)參數(shù)解算的關(guān)鍵。針對(duì)目前解算角速度單一方法測(cè)試精度不理想的問(wèn)題,分析由4個(gè)三軸加速度計(jì)組成傳感器陣列,測(cè)試角速度解算算法,設(shè)計(jì)一種獨(dú)立的卡爾曼濾波器用于角速度解算。通過(guò)仿真及實(shí)驗(yàn)證明:該方法解算結(jié)果的誤差最大值和標(biāo)準(zhǔn)差相對(duì)于單一方法可提高1個(gè)數(shù)量級(jí),其得到的角速度幅值準(zhǔn)確性和曲線平滑度也優(yōu)于其他單一解算方法。

      加速度計(jì);角速度;卡爾曼濾波;復(fù)雜振動(dòng)

      0 引言

      振動(dòng)測(cè)試對(duì)產(chǎn)品的可靠性、工況分析以及機(jī)械故障診斷等都有著重要的參考意義,測(cè)試車輛、艦船、飛機(jī)等運(yùn)動(dòng)體的振動(dòng)狀態(tài)日益受到人們關(guān)注。針對(duì)運(yùn)動(dòng)體6個(gè)自由度運(yùn)動(dòng)同時(shí)進(jìn)行測(cè)試,測(cè)試方法分為接觸式和非接觸式兩種。接觸式測(cè)量可采用3個(gè)陀螺儀和3個(gè)加速度計(jì)同時(shí)測(cè)量3個(gè)方向角速度和加速度,此方法缺點(diǎn)在于陀螺儀動(dòng)態(tài)響應(yīng)范圍小,價(jià)格昂貴且容易損壞。普通的單自由度多點(diǎn)測(cè)量,存在安裝繁瑣、布線復(fù)雜、多個(gè)傳感器之間相對(duì)位置測(cè)量和同步測(cè)試?yán)щy等問(wèn)題[1]。非接觸式測(cè)量多采用多目CCD、光學(xué)經(jīng)緯儀等測(cè)試技術(shù),相比于接觸式測(cè)量,此類方法具有對(duì)被測(cè)物運(yùn)動(dòng)無(wú)干擾、測(cè)試精度高等優(yōu)點(diǎn);缺點(diǎn)在于測(cè)試設(shè)備復(fù)雜、操作困難、數(shù)據(jù)處理量大、動(dòng)態(tài)測(cè)試范圍小,對(duì)于運(yùn)動(dòng)到視場(chǎng)以外的目標(biāo)無(wú)法測(cè)量[2-3]。借鑒無(wú)陀螺捷聯(lián)慣性導(dǎo)航的相關(guān)技術(shù),將傳感器陣列測(cè)試技術(shù)運(yùn)用到振動(dòng)環(huán)境中,可以有效地對(duì)較高頻率下多自由度線振動(dòng)與角振動(dòng)耦合效果進(jìn)行絕對(duì)測(cè)量[4],具有成本低、反應(yīng)快、可靠性高等諸多優(yōu)點(diǎn),在工程上具有較廣闊的發(fā)展前景。本文介紹傳感器陣列測(cè)試技術(shù),分析常用角速度解法優(yōu)缺點(diǎn),設(shè)計(jì)一種獨(dú)立的卡爾曼濾波器,運(yùn)用到角速度解算中,在不需要外部觀測(cè)的情況下提高角速度解算精度。

      1 全加速度計(jì)解算運(yùn)動(dòng)參數(shù)模型

      1.1 空間任意點(diǎn)加速度

      定義OnXnYnZn為慣性系,ObXbYbZb為載體系,如圖1所示。

      圖1 坐標(biāo)系關(guān)系圖

      根據(jù)運(yùn)動(dòng)學(xué)知識(shí)可以得到載體系上任意一點(diǎn)i位置的加速度值[5]為

      Lb——i點(diǎn)在載體坐標(biāo)系中的位置矢量;

      θ——i點(diǎn)傳感器在載體坐標(biāo)系中敏感方向向量;

      1.2 4個(gè)三軸加速度計(jì)配置方式

      現(xiàn)有研究常用的有六加速度計(jì)、九加速度計(jì)、十二加速度計(jì)以及一些其他構(gòu)型的傳感器陣列[5-6]。本文使用的是4個(gè)三軸加速度傳感器組成陣列的方案,不僅減少傳感器陣列中傳感器的使用個(gè)數(shù),而且保證安裝在同一坐標(biāo)軸的敏感方向的正交性,在狹小的空間中也便于安裝[7]。加速度計(jì)配置方式如圖2所示,其中A1~A4為傳感器安裝點(diǎn)位置,a1x~a4z方向?yàn)閭鞲衅鲗?duì)應(yīng)的敏感軸安裝方向。

      4個(gè)三軸加速度計(jì)組成的十二加速度傳感器陣列的具體安裝位置和方向如表1所示。

      圖2 加速度計(jì)陣列構(gòu)型

      表1 十二加速度計(jì)安裝位置方向

      1.3 振動(dòng)參數(shù)的解算

      剛體的運(yùn)動(dòng)可以用3個(gè)自由度的線運(yùn)動(dòng)和3個(gè)自由度的角運(yùn)動(dòng)來(lái)描述[8]。用a1x,a1y,a1z,…,a4z表示傳感器測(cè)試得到的加速度值,將L,θ代入(1)式可以解算得到剛體運(yùn)動(dòng)參數(shù)與測(cè)試加速度值關(guān)系式為

      可以看出,根據(jù)加速度計(jì)值可以得到傳感器陣列繞載體坐標(biāo)系的角加速度項(xiàng)和線加速度項(xiàng)。由角加速度積分等方法得到角速度后,將角速度代入姿態(tài)更新方程中,可以得到陣列任意時(shí)刻姿態(tài),再由姿態(tài)信息和線加速度計(jì)算得到位置信息[8]。

      2 角速度解算

      2.1角速度解算算法

      根據(jù)加速度計(jì)構(gòu)型不同,由參數(shù)解算方程可以得到式(2)、式(3)、式(4)中角速度相關(guān)項(xiàng)的一個(gè)或多個(gè)表達(dá)式。根據(jù)角速度相關(guān)項(xiàng)解算式解算角速度主要有以下3種算法:

      1)積分法。對(duì)角加速度項(xiàng)式(3)直接積分,可以得到繞載體坐標(biāo)軸運(yùn)動(dòng)角速度表達(dá)式為

      式中:t——采樣時(shí)刻;

      T——采樣周期;

      ω(t-T)——上一時(shí)刻積分得到的角速度。

      2)開方法。對(duì)角速度平方項(xiàng)式(4)開方得到角速度的絕對(duì)值,再由通過(guò)式(6)積分得到的角速度確定角速度正負(fù)符號(hào),即:

      3)微分法。根據(jù)微分方程定義,可知

      展開經(jīng)簡(jiǎn)單變換后得到角速度

      此方法也可以利用角速度交叉乘積項(xiàng)獲得。

      2.2角速度解算誤差分析

      由于加速度計(jì)實(shí)際安裝過(guò)程中,安裝位置和方向不可能和理論位置完全重合,存在安裝方向誤差和安裝位置誤差;其中,安裝位置誤差包括三軸加速度計(jì)芯片內(nèi)部的敏感軸位置誤差和芯片整體安裝誤差[9]。在加速度計(jì)安裝、零位電壓和靈敏度等參數(shù)標(biāo)定存在一定誤差時(shí),利用加速度計(jì)測(cè)試得到的加速度值必然存在測(cè)量誤差。設(shè)傳感器理論測(cè)量值為A,測(cè)量誤差為ΔA,則加速度計(jì)實(shí)際測(cè)量值為

      根據(jù)實(shí)際測(cè)量值解算角速度時(shí),假設(shè)角加速度項(xiàng)解算誤差為Δω˙(t),則Δω˙(t)可表示為

      利用積分法解算角速度時(shí),角速度表達(dá)式為

      由式(13)可以看出,積分法角速度每一時(shí)刻的誤差都會(huì)帶到下一時(shí)刻角速度計(jì)算中,當(dāng)角加速度誤差為非零均值時(shí),式(13)得到的角速度會(huì)出現(xiàn)積分誤差,且隨測(cè)試時(shí)間增加誤差迅速增大[8]。

      利用開方法解算角速度時(shí),角速度表達(dá)式為

      其中Δω2(t)表達(dá)式可由式(4)得到。利用式(14)得到的角速度不存在積分誤差問(wèn)題,但隨著測(cè)試時(shí)間增加,由積分法得到的角速度符號(hào)可能越來(lái)越不準(zhǔn)確,在角速度較小時(shí)可能出現(xiàn)符號(hào)誤判。

      利用微分法解算角速度時(shí),角速度表達(dá)式為

      可以看出微分法求解角速度同樣不存在累積誤差,避免開方過(guò)程,不需要判斷符號(hào)。利用相鄰時(shí)刻差值解算,還可以消減一部分加速度計(jì)常值誤差,但在分母較小時(shí)會(huì)出現(xiàn)粗大誤差的情況[7]。

      3 基于獨(dú)立卡爾曼濾波器的角速度解算

      綜上可知,運(yùn)用單一積分法、開方法或微分法求解振動(dòng)角速度都有不可避免的缺陷:積分法得到的角速度誤差會(huì)累積發(fā)散,但誤差波動(dòng)較??;開方法判斷符號(hào)受限于積分法角速度精度;微分法得到的角速度誤差不會(huì)累積發(fā)散,但相對(duì)于積分法,其誤差波動(dòng)較大。雖然可以通過(guò)誤差補(bǔ)償方式,減少加速度計(jì)的測(cè)量誤差,但不可能完全消除測(cè)量誤差對(duì)角速度解算結(jié)果的影響。因此,提出利用積分法得到的角速度作為狀態(tài)變量,微分法得到的角速度作為觀測(cè)值,設(shè)計(jì)一種獨(dú)立的卡爾曼濾波器。

      與從諸多信號(hào)中提取所需要信號(hào)的常規(guī)濾波有著本質(zhì)的區(qū)別,卡爾曼濾波器通過(guò)一系列遞歸數(shù)學(xué)公式描述,從被提取信號(hào)相關(guān)量測(cè)量中通過(guò)算法估計(jì)出所需的信號(hào)[10]。因此,獨(dú)立卡爾曼濾波器適用于振動(dòng)測(cè)試的隨機(jī)信號(hào)處理,而不需提前確定振動(dòng)信號(hào)變化規(guī)律和其他角速度測(cè)量設(shè)備。

      3.1系統(tǒng)狀態(tài)方程建立

      根據(jù)積分法求解角速度的算法,角速度Xk可以表示為

      其中Xk=[ωxkωykωzk]T為繞三軸轉(zhuǎn)動(dòng)角速度,建立系統(tǒng)狀態(tài)方程為

      式中Wk為未知系統(tǒng)噪聲,其協(xié)方差矩陣為Q;uk-1為狀態(tài)轉(zhuǎn)換控制項(xiàng),表達(dá)式為

      3.2觀測(cè)方程建立

      根據(jù)開方法求解角速度法建立系統(tǒng)觀測(cè)方程:

      式中Vk為觀測(cè)噪聲,其協(xié)方差矩陣為R。

      3.3狀態(tài)更新方程

      在得到k-1時(shí)刻角速度最優(yōu)估值后,其更新算法流程[11]如圖3所示。

      圖3 卡爾曼濾波算法流程

      圖4 4種算法角速度及誤差曲線

      1)狀態(tài)一步預(yù)估方程:

      2)一步預(yù)測(cè)均方差:

      3)濾波增益為

      4)由觀測(cè)變量更新狀態(tài)變量:

      5)更新估計(jì)均方差:

      4 仿真驗(yàn)證

      采用如下模型進(jìn)行仿真:仿真采樣頻率10kHz,采樣時(shí)間10s;不考慮加速度計(jì)安裝誤差,加速度傳感器常值誤差0.0001g,隨機(jī)噪聲的均方差為0.001g,安裝距離0.04m。角速度參數(shù)設(shè)置為

      理論角速度,積分法、開方法、微分法和卡爾曼濾波算法4種算法計(jì)算角速度ωz及相應(yīng)誤差如圖4所示。

      由圖可知,積分法角速度誤差隨時(shí)間增長(zhǎng)不斷增大。開方法角速度誤差收斂,角速度值在0附近時(shí)誤差較大,當(dāng)角速度>0且符號(hào)判斷正確時(shí),誤差較小。微分法在角速度變化平緩時(shí),容易造成粗大誤差,需要剔除,角速度變化較大時(shí)誤差較小。設(shè)計(jì)獨(dú)立的卡爾曼濾波器,根據(jù)積分法建立系統(tǒng)狀態(tài)方程,得到前一時(shí)刻的最優(yōu)估計(jì)值后,利用加速度值作為狀態(tài)轉(zhuǎn)換的控制項(xiàng)進(jìn)行一步預(yù)估,利用微分法得到的角速度誤差不發(fā)散的特點(diǎn)作為系統(tǒng)觀測(cè)值,對(duì)角速度值進(jìn)行修正。表2為4種算法得到的角速度誤差統(tǒng)計(jì)。

      表2 角速度解算誤差統(tǒng)計(jì)rad/s

      可以看出,卡爾曼濾波算法精度要高于其他單一解算精度,在誤差最大值和標(biāo)準(zhǔn)差方面準(zhǔn)確度提高了1個(gè)數(shù)量級(jí)。因此可以假設(shè)此方法可以用于振動(dòng)測(cè)試中被測(cè)物振動(dòng)角速度解算。

      5 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

      在角振動(dòng)臺(tái)上進(jìn)行角振動(dòng)實(shí)驗(yàn),傳感器陣列坐標(biāo)原點(diǎn)偏離旋轉(zhuǎn)中心一定距離,安裝位置示意圖如圖5所示。信號(hào)采集頻率1 kHz,時(shí)間20 s。振動(dòng)臺(tái)以幅值30°、頻率2Hz的正弦模式進(jìn)行角轉(zhuǎn)動(dòng)。

      圖6 實(shí)驗(yàn)角速度解算曲線

      測(cè)試得到12組加速度計(jì)輸出后,分別用積分法、開方法、微分法和卡爾曼濾波算法解算載體轉(zhuǎn)動(dòng)角速度,結(jié)果如圖6所示。

      由圖可知,積分法解算得到的角速度,隨時(shí)間增長(zhǎng),按照一定趨勢(shì)不斷增大,偏離了實(shí)際結(jié)果。由于積分角速度已經(jīng)偏離實(shí)際結(jié)果,造成開方法角速度的符號(hào)誤判,解算得到的角速度也偏離了實(shí)際結(jié)果。微分法解算得到的角速度在振動(dòng)開始前,有很大誤差,在振動(dòng)開始后,誤差變?。坏诮撬俣茸兓^小時(shí),其誤差相對(duì)來(lái)說(shuō)也很大??柭鼮V波算法得到的角速度,在振動(dòng)臺(tái)轉(zhuǎn)動(dòng)之前,由于微分法角速度誤差較大,卡爾曼濾波算法得到的角速度誤差較大,振動(dòng)臺(tái)轉(zhuǎn)動(dòng)以后,測(cè)試效果要優(yōu)于其他單一角速度解算算法。在利用開方法解算角速度時(shí),對(duì)于出現(xiàn)的異常值可以通過(guò)預(yù)先判斷進(jìn)行剔除,提高卡爾曼濾波算法角速度解算準(zhǔn)確度。

      6 結(jié)束語(yǔ)

      借鑒無(wú)陀螺捷聯(lián)慣導(dǎo)知識(shí),將加速度傳感器陣列技術(shù)用于運(yùn)動(dòng)體復(fù)雜振動(dòng)測(cè)試。相比慣性制導(dǎo),對(duì)計(jì)算實(shí)時(shí)性要求低,因此數(shù)據(jù)處理方法也更加靈活。本文介紹了傳感器陣列的排布構(gòu)型和振動(dòng)測(cè)試參數(shù)解算的方法,分析3種角速度解算常用方法的優(yōu)缺點(diǎn)后,利用積分法和微分法分別作為系統(tǒng)狀態(tài)方程和觀測(cè)方程,設(shè)計(jì)一種不需要外部觀測(cè)的獨(dú)立卡爾曼濾波器。通過(guò)仿真證明,此方法應(yīng)用于振動(dòng)角速度解算中,其解算結(jié)果的誤差最大值和標(biāo)準(zhǔn)差相對(duì)于單一方法可提高1個(gè)數(shù)量級(jí);通過(guò)實(shí)驗(yàn)也證明該方法得到的角速度幅值準(zhǔn)確性和曲線平滑度優(yōu)于其他單一解算方法。

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      (編輯:李剛)

      App lication of Kalman filter to calculate angular velocity of com plicated vibration by full acceleration sensor

      WANG Wei1,DAI Yingjie2,CHEN Hailong1,WANG Ping1
      (1.Ordnance Engineering College,Shijiazhuang 050003,China;2.AIR Defense Forces Academy,Zhengzhou 450052,China)

      For multi-freedom vibration test,the key of complicated vibration test is calculating the angular velocity.However,single method to calculate the angular velocity is not very ideal. Analyzing the angular velocity calculating algorithms by 4 tri-axial accelerometers,this paper puts forward Kalman filter to raise the accuracy of angular velocity.The simulation and experimental results show that this method is better and more accurate.

      acceleration sensor;angular velocity;Kalman filter;complicated vibration

      A

      1674-5124(2015)05-0105-05

      10.11857/j.issn.1674-5124.2017.05.022

      2016-07-15;

      2016-08-13

      汪偉(1963-),男,教授,博士生導(dǎo)師,主要從事測(cè)試技術(shù)理論研究工作。

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