The method of MEMS gyroscope random error compensation based on ARMA

振动结构陀螺仪 陀螺仪 自回归滑动平均模型 控制理论(社会学) 卡尔曼滤波器 移动平均线 标准差 算法 计算机科学 数学 自回归模型 统计 人工智能 工程类 航空航天工程 控制(管理)
作者
Mingkuan Ding,Zhiyong Shi,Binhan Du,Huaiguang Wang,Lanyi Han,Zejun Cheng
出处
期刊:Measurement Science and Technology [IOP Publishing]
卷期号:32 (12): 125109-125109 被引量:11
标识
DOI:10.1088/1361-6501/ac2438
摘要

In order to suppress the random error of micro electro-mechanical system (MEMS) gyroscope, the method based on optimized auto regressive moving average (ARMA) model is proposed to solve problems such as poor extraction of trend items during signal preprocessing and strong subjectivity in ARMA ordering. Firstly, the trend item of MEMS gyroscope data is extracted by empirical mode decomposition (EMD) to obtain a stable and zero-mean time series. In order to reduce the subjective influence of the traditional ARMA ordering method, genetic algorithm theory is used to optimize the ordering process. Choose the order corresponding to the highest fitness function as the modeling order and use the recursive augmented least squares method to estimate the model parameters. So far, a complete mathematical model can be established. Finally, adaptive Kalman filter (AKF) is used to compensate the random error of the MEMS gyroscope. Compensate the same MEMS gyroscope signal before and after optimization. Experiments show that the accuracy of EMD de-trending and optimized ARMA is better than the traditional method. After AKF compensation, under the premise that the mean does not change, the standard deviation is reduced by 27% in this paper. The coefficients of the main random error terms are significantly reduced, which further improves the accuracy of the MEMS gyroscope.
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