Resumen

Se presentan un nuevo modelo de deriva aleatoria y el modelo de velocidad angular medida del giroscopio MEMS. A partir de estos modelos, se utilizan técnicas de procesamiento de señales para reducir la deriva del giroscopio. Se han construido ecuaciones de filtrado de Kalman para la medición estática y la medición dinámica del conjunto de giroscopios, que combina N giroscopios individuales en una única estimación de velocidad. Seleccionando el coeficiente de correlación cruzada favorable entre los giroscopios individuales en la matriz de correlación de ruido, el rendimiento del conjunto de giroscopios puede mejorarse significativamente con respecto al de cualquier dispositivo componente individual. También se presenta una nueva procesión de medición dinámica del conjunto de giroscopios. La fusión de datos de la diferencia entre las mediciones dinámicas de giroscopios individuales puede identificar la deriva en tiempo real de cada giroscopio y obtener su prueba de ruido. Basándose en las leyes del movimiento de la curva del giroscopio, la señal dinámica probada se filtra para mejorar la precisión del giroscopio. Todos estos procesamientos han sido implementados por procesador de señal digital. Los resultados de la simulación muestran que la deriva estática puede disminuir de 22,1°/h a 0,184°/h y la deriva dinámica puede disminuir de 22,1°/h a 8,98°/h.

• Materias:Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:deriva aleatoria, modelo, velocidad angular medida, giroscopio MEMS, técnicas de procesamiento de señales, disminución, deriva del giroscopio, ecuaciones de filtrado de Kalman, medición estática, medición dinámica, conjunto de giroscopios, giroscopios individuales, estimación de tasa única, coeficiente de correlación cruzada, matriz de correlación de ruido, rendimiento, dispositivo de componente individual, procesión de medición dinámica del conjunto de giroscopios, fusión de datos, diferencia, deriva en tiempo real, prueba ruidosa, leyes, movimiento curvo, señal dinámica, filtrado, precisión del giroscopio, procesador digital de señales, resultados de simulación, deriva estática, deriva dinámica
• Keywords:random drift, model, measured angular rate, MEMS gyro, signal processing techniques, decrease, gyro drift, Kalman filtering equations, static measurement, dynamic measurement, gyro array, individual gyros, single rate estimate, cross correlation coefficient, noise correlation matrix, performance, individual component device, gyro array dynamic measurement procession, data fusion, difference, real-time drift, noisy test, laws, curve motion, dynamic signal, filtered, gyro accuracy, digital signal processor, simulation results, static drift, dynamic drift