[发明专利]一种陀螺仪模态反转零位自校正方法及系统

说明书

本发明公开了一种陀螺仪模态反转零位自校正方法及系统。该方法包括：采用虚拟激励法对目标陀螺仪、参考陀螺仪的刻度因子进行校准，得到校准后的目标陀螺仪和参考陀螺仪；获取校准后的目标陀螺仪处于正常工作状态时和处于模态反转态时输出的角速率信号；利用零偏估计算法对在两种模态下得到的测量值进行处理，得到零偏估计值；利用零偏估计值对校准后的目标陀螺仪输出的信号进行校准，得到零偏校准值；依据零偏校准值和参考陀螺仪处于正常工作状态时输出的角速率信号确定目标陀螺仪零位自校正后的输出信号。本发明能够同时实现非对称表芯结构的MEMS陀螺仪刻度因子与零偏的实时自校准，校正精度高，泛化能力强，环境适应性好，易于加工，便于实现。

技术领域

本发明涉及微陀螺校准技术领域，特别是涉及一种陀螺仪模态反转零位自校正方法及系统。

背景技术

微机械(Micro Electro-Mechanical System，MEMS)陀螺是微小型惯性导航系统中重要的传感器之一。MEMS陀螺具有体积小、成本低、重量轻以及功耗低等特点，在现代军事装备短程制导、组合导航、姿态控制、民用汽车及消费类电子市场等方面得到了广泛应用。MEMS陀螺由于受环境温度、气压、机械耦合、残余应力释放、表芯机械、热应力等因素的影响，导致其长期稳定性较差，且安装完成后，无法对MEMS陀螺的零偏与刻度因子进行实时校准。故MEMS陀螺自校准技术是提高MEMS陀螺长期稳定性的关键技术之一。

目前，MEMS陀螺的自校准技术主要分为两类：一是采用基于神经网络算法等信号处理算法，对MEMS陀螺输出信号进行建模，而后通过所得的模型对MEMS陀螺输出信号补偿；二是在MEMS陀螺内嵌激励装置，受虚拟激励信号产生振动，实现自校准补偿。

针对第一类自校准技术，现有技术中首先采集多组学习样本建立MEMS陀螺温度补偿模型，然后依次建立并训练基于温度补偿模型的神经网络、建立并训练RBF神经网络，最终得到MEMS陀螺输出补偿。采用该类技术实现自校准，虽然解决了对MEMS陀螺输出的补偿且提高了MEMS陀螺的实时性，但还存在以下问题：1)学习训练得到的模型，仅针对单只陀螺有效，泛化后应用于其他同类陀螺时，模型精确度降低，补偿精度下降；2)训练得到的模型与MEMS陀螺结构层机理无关，不能真实反映MEMS陀螺输出信号漂移的物理机理，易受数据中噪声影响，产生过拟合，泛化能力差；3)无法对MEMS陀螺的刻度因子进行实时校准补偿。

针对第二类自校准技术，现有技术中的陀螺仪包括主体，可根据驱动轴移动的驱动质量块，以及由驱动质量块驱动且可按照感应周移动的感应质量块，以响应于所述主体的旋转。驱动装置与该主体和该驱动质量块构成微机电控制回路，并维持该驱动质量块以驱动频率振荡，所述驱动装置包括：频率检测器，其提供在驱动质量块的振荡频率上的时钟信号，以及同步级，其给时钟信号施加校准的相移，以补偿由设置在驱动质量块与控制节点之间的回路的部件引起的相移。采用该类技术实现自校准，虽然具有对零偏不稳定自校准补偿和高集成度的优点，但还存在以下问题：1)该自校准装置的激励平台和外围平台与MEMS陀螺的封装外壳相互独立，加工制造工艺具有较大难度；2)微激励结构材料与封装材料不一致，材料应力影响较大，其机械特性产生变化，导致激励输出可能产生漂移；3)微激励结构本身为可动件，会与MEMS加速度计敏感结构发生运动耦合，从而降低环境适应性。

综上，现有的微陀螺零位校准补偿方法的泛化性差，易受噪声影响产生过拟合等问题、加工难度大、环境适应差等问题。

发明内容

基于此，有必要提供一种陀螺仪模态反转零位自校正方法及系统，以同时实现非对称表芯结构的MEMS陀螺仪的刻度因子与零偏稳定性的实时自校准，且校正精度高，泛化能力强，环境适应性好，易于加工，便于实现。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种陀螺仪模态反转零位自校正方法，所述方法包括：