动态环境下倾角传感器的性能及误差补偿方法的研究

General inclinometer could get the accurate measurement only when the objects is static, in dynamic conditions these inclinometers will cause greatly measurement errors from acceleration interference. Therefore, try to eliminate acceleration interference, is a difficult technical problem of the dynamic measurement of the angle. This application with double inclinometer structure and based on prior information constraint of dynamic model and filtering algorithm can offset platform of translation movement, the rotary motion, sway , shock and vibration producing acceleration interference, need not expensive gyro can achieve a low cost high precision dynamic tilt Angle measurement. This study through the establishment of visualization prior information constraint with dynamic model, the abnormal noise on the influence of dynamic measurement and how to take advantage of observation and state time series forecast value to eliminate its impact. Research to add constraints in the mathematical model of the Kalman filter, derive the Kalman filter recursive equations in the constrained state, by the introduction of error parameters in real time, draw a different error map, and in theory the simulation analysis parameters variations on output impact angle, optimize the design, and in accordance with the conclusions of emulation, from the view of economy and reliability to guide the completion of the design and production of the dynamic angle sensor. The research has high theoretical value and economic value

一般倾角传感器只有当待测物体处于静态时才能精确测量，在运动条件下这些传感器由于运动体受到加速度干扰会引起极大的测量误差。因此，设法消除加速度干扰，是动态倾角测量的技术难题。本申请提出采用双倾角传感器结构和基于先验信息约束的动态模型和滤波算法，可以抵消平台的平移运动、旋转运动、摆动以及冲击振动产生的加速度干扰，不用昂贵的陀螺仪就能够实现低成本高精度动态倾角测量。本研究通过建立可视化带有先验信息约束的动态模型，研究异常噪声对动态测量的影响以及如何利用观测值和状态预报值的时间序列来消除其影响性。研究在卡尔曼滤波的数学模型中增加约束条件方程，推导出约束状态下的卡尔曼滤波递推方程, 通过实时引入误差参数，绘制不同的误差图，从理论上仿真分析参数的变化对输出角度影响，优化方案设计，并根据仿真结论，从经济性，可靠性的角度指导完成动态倾角传感器的设计与制作。研究成果具有较高的理论价值和经济效益。

系统研究了旋转状运动、平移运动、摇摆运动、冲击、振动对倾角传感器性能特性的影响和误差特征，研究了舰船平台、车载平台和机载平台的先验信息，建立了相应的信息约束模型，利用Matlab数据分析和处理工具，并通过GUI图形界面，搭建了可视化测试平台。本研究提出采用双倾角传感器结构和基于先验信息约束的动态模型和滤波算法，可以抵消平台的平移运动、旋转运动、摆动以及冲击振动产生的加速度干扰，不用昂贵的陀螺仪就能够实现低成本高精度动态倾角测量。本研究通过建立可视化带有先验信息约束的动态模型，研究异常噪声对动态测量的影响以及如何利用观测值和状态预报值的时间序列来消除其影响性,重点研究了温度快速变化的环境对倾角测量的影响，建立了温度补偿算法模型，进行了温度特性实验。研究在卡尔曼滤波的数学模型中增加约束条件方程，推导出约束状态下的卡尔曼滤波递推方程, 通过实时引入误差参数，绘制不同的误差图，从理论上仿真分析参数的变化对输出角度影响，优化方案设计，并根据仿真结论，从经济性，可靠性的角度指导完成动态倾角传感器的设计与制作。进行了动态倾角传感器结构设计和传感器电路设计，并对电路全温稳定性及全温测量精度进行了优化；设计制作了动态测试平台并对关键技术指标进行计算与仿真；建立了测量动态倾角传感器的实验装置并进行了传感器试验及调试。最后制作出高性能动态倾角传感器，并成功应用于多项国防军事装备。研究成果具有较高的理论价值和经济效益。