基于曲面拟合和时频分析的三轴加速度计解耦

作     者：郭林坤 

作者单位：中国地质大学 

学位级别：硕士

导师姓名：宋俊磊;赵大胜

授予年度：2023年

学科分类：080202[工学-机械电子工程] 08[工学] 0802[工学-机械工程] 

主      题：三轴加速度传感器 解耦 分段曲面拟合 时频分析 

摘      要：近些年来,多维加速度传感器因其能够测量多个轴向的加速度,被广泛应用于生物医疗、惯性导航、机器人动力学控制和地震勘探等领域。地质勘探、机器人感知以及心/体源参数测量等实际应用都需要高精度的三轴加速度传感器参与才能完成。而由于三轴加速度传感器各轴向之间存在的维间耦合现象,导致传感器测量精度和数据的真实性受到影响,维间耦合已经成为限制三轴加速度传感器发展的主要因素之一。目前,多维加速度传感器的解耦方法解耦精度不高、解耦效率较低,并且大多停留在理论研究阶段,距离实际应用仍存在一定距离。为抑制三轴加速度传感器的维间耦合现象,并将解耦算法应用于嵌入式解耦模块中,本文以三轴加速度传感器耦合数据为研究对象,开展解耦研究,具体工作如下:首先根据三轴加速度传感器的耦合特性,本文在传感器结构和传递函数未知的情况下,基于高次多项式,建立了以振动加速度和振动频率为输入,以耦合值为输出的耦合模型。基于耦合模型,在直接曲面拟合和点线面分步拟合法求解耦合函数的基础上,提出了基于线面分步拟合的耦合函数求解方法,并改进了曲面分段拟合确定分段点的方法,提出了基于极大值点的分段方式,提高了曲面分段的效率。然后,本文对MEMS三轴加速度传感器进行了解耦实验。实验结果表明,基于分段曲面拟合的解耦方法能够将最大维间耦合误差降至1%以下,且平均单点解耦时间为0.704ms,较之经典的BP神经网络,该方法在解耦精度和效率上都有一定的优势。同时,基于线面分步拟合的解耦方法有更好的解耦效果,能将最大维间耦合误差降至0.5%以下。实验验证了本文所提出的解耦方法的有效性和实时性。接着,针对实际应用中,一般获取到的加速度信号是时间对应加速度的时域二维信号,无法直接得到信号频率,而传统的快速傅里叶变换无法建立起与时间的关系这一问题,本文因此进一步开展对加速度信号的时频分析研究,以准确获取信号频率。针对加速度信号特征,本文采用同步压缩连续小波变换的方法,实现了对加速度信号的时频分析,并获得了传感器振动频率。为了便于后续的算法移植,本文使用C语言进行了时频分析仿真实验。与实际频率相比,使用C语言进行时频分析得到的频率最大相对误差不超过1%。实验证明,使用该方法能够准确得到信号频率。最后,本文通过分析实际解耦时的应用需求,设计并实现了一款针对三轴加速度传感器的嵌入式解耦模块。通过将本文提出的解耦算法和时频分析算法进行移植,最终实现了基于F28335的嵌入式解耦模块。本文使用解耦模块对现有的MEMS三轴加速度传感器分别进行了单点解耦和实时解耦实验。在单点解耦实验中,算法移植的运算误差在10量级,解耦误差在10量级,基于分段曲面拟合的解耦方法解耦时间约为4.152ms,能够保证解耦模块的有效性和实时性。在实时解耦实验中,解耦后的信号能完整的保留原本的信号特征,最大维间耦合误差能降低至3%以下,能够满足解耦模块的设计需求。本文基于实际三轴加速度传感器耦合数据的特性,建立了三轴加速度传感器耦合模型,采用分段曲面拟合的方法求解耦合函数,提出了基于极大值点的分段方式,为三轴加速度传感器提供了新的解耦方法。同时结合同步压缩连续小波变换时频分析方法获取信号频率,设计并实现了一款针对三轴加速度传感器的嵌入式解耦模块,对于多维传感器解耦方法以及一些高精度、高实时性要求的多维物理量测量技术的发展,有一定的实用价值。