基于系统辨识与数据融合的动态倾角测量的研究

行阳阳，梁义维

XING Yang-yang, LIANG Yi-wei

（太原理工大学 机械工程学院，太原 030024）

0 引言

当今，在许多领域，如航天航空、军事火控、地质测绘、桥梁检测、机械建筑等，为达到进行姿态控制的目的，要求倾角传感器在动态情况下，测量准确且可靠性强[1]。

市场上出售的倾角传感器，大都由惯性加速度传感器构成，由于其工作原理的局限，导致动态时倾角测量误差大。

为满足动态倾角测量的准确性，在军工航天方面，捷联惯导占据主导地位[2]，但其高昂的成本与复杂的算法不适合民用。伴随着智能化的普及，低成本动态倾角传感器的研发迫在眉睫。

1 数据融合

1.1 惯性传感器缺点及解决方案

加速度传感器测量角度的原理是：利用测量到的重力加速度在敏感轴上的投影分量，通过三角函数推导出其倾斜的角度值。然而加速度传感器噪声大，且在动态情况下，会受到动态加速度的干扰，影响测量结果。若单纯对加速度传感器进行低通滤波，虽可有效降低动态加速度的干扰与噪声，但响应速度明显降低。

陀螺仪测量到的是角速度，需要积分换算为角度。由于温度变化、摩擦力和不稳定力矩等因素，陀螺仪会产成漂移误差，且随着时间的累积，无论多么小的常值漂移，通过积分都会得到无限大的角度误差。不适合长时间单独工作[3]。高通滤波能够剔除陀螺仪中直流成分，一定程度上减小误差漂移。

为在不降低响应速度的同时，减小动态加速度对传感器的干扰，消除陀螺仪的漂移，本文采用一种数据融合算法。……