摘要：为了提高使用精度,研究了某微机电系统(MEMS,Micro Electro Mechanical System)陀螺仪的随机漂移模型.应用时间序列分析方法对经过预处理的陀螺仪量测数据进行建模,提出采用状态扩增法设计Kalman滤波器.进行速率试验和摇摆试验,验证了在静态和恒定角速率条件下,滤波后的误差均值和标准差分别为滤波前的55%和12%.针对在摇摆运动时随着振幅的增加滤波效果下降的问题,设计了自适应Kalman滤波器,分析了衰减因子的选取原则.仿真结果表明:常值衰减因子法和自适应衰减因子法都能显著改善摇摆运动时的滤波效果,而自适应衰减因子法的精度更高.

摘要：采用时间序列分析理论,通过实测数据对三浮陀螺的随机漂移建立了自回归滑动平均(ARMA)模型,详细探讨了数据处理与模型建立的过程。利用MATLAB设计了建模软件,减轻了数据计算的工作量,并分析了相关结论。结果表明,模型能准确反映陀螺漂移的特性。

摘要：考虑系统发生漂移程度未知的情形,研究了面向可修系统的统计过程控制和视情维修的整合优化设计问题.文章首先假定系统的状态可以划分为正常、异常和故障3种,系统输出的漂移服从瑞丽分布且系统的状态通过控制图进行监控.基于系统的演化过程分析了系统可能出现的各种情形,利用更新理论得到了统计过程控制与视情维修整合优化设计模型,并给出了相应的求解算法.最后,通过仿真对文章提出的整合模型与考虑漂移为确定性的情形进行了比较分析,并对参数进行了灵敏度分析.

摘要：光纤陀螺随机漂移具有一定的非线性和复杂性,传统的自回归模型(AR)和自回归滑动平均模型(ARMA)要求时间序列必须是平稳的、正态分布的零均值序列;混沌模型时间序列具有非线性非平稳的特征与光纤陀螺随机漂移时间序列相吻合,在混沌模型的基础上进行数据处理,提高模型的预测精度。基于混沌理论的相空间重构将一维的随机漂移时间序列嵌入一个高维的辅助空间中,恢复出其隐藏的规律,重构参数借助C-C法确定。依据最大Lyapunov指数进行定量分析,依据相空间图进行定性分析,分析结果表明,光纤陀螺随机漂移具有混沌特性。

摘要：要实现光纤陀螺在高精度惯性导航领域的应用,抑制随机漂移是需解决的一个重要问题。光纤陀螺的随机漂移包含不同分量,分析不同的分量的特性及其产生的根源,是进行补偿的前提。设计了光纤陀螺数据采集系统,采集了光纤陀螺静态数据。应用Allan方差法,求出了光纤陀螺随机漂移中的噪声分量,并分析了各项噪声来源、特性,指出了抑制噪声方法。

摘要：随机漂移是光纤陀螺的主要误差，建立误差模型在输出中补偿是提高精度的有效方法。基于时间序列分析法，建立改进型自回归模型I-AR（2），该模型的方便性和实时性有较大提高。设计了针对光纤陀螺漂移数据的卡尔曼滤波器。实验表明此方法能有效地抑制光纤陀螺的随机误差。

摘要：利用实验测量数据，对挠性陀螺的随机漂移建立了ARMA模型，应用一种单隐层BP神经网络对ARMA模型的参数进行辨识。建立的挠性陀螺随机漂移模型可应用于组合导航的卡尔曼滤波器设计。

摘要：设计了应用于陆用捷联惯导系统中的干涉式光纤陀螺 (IFOG)的数据采集系统 ,对IFOG进行了测试 ,给出了测试曲线 .采用Allan方差法对IFOG的测试数据进行了分析 ,辨识出了各项随机误差系数 .此外 ,采用时间序列分析方法 ,建立了IFOG的随机漂移误差模型 .所得结论为改进IFOG设计及实际应用中对IFOG的误差补偿奠定了基础 .

摘要：针对MEMS陀螺精度不高、随机漂移过大,提出了一种提高精度的方法。利用时间序列分析法建立模型,用Matlab进行参数估计及检验,最后基于该模型设计了卡尔曼滤波器对其进行误差补偿。对某三轴MEMS陀螺的实测动态数据运用上述建立的模型和滤波方法进行仿真。结果表明:该方法有效的减小了随机误差,明显的降低了随机漂移,从而提高了导航精度。

摘要：光纤陀螺(FOG)随机漂移严重影响捷联罗经系统初始对准的精度。通过对陀螺随机漂移进行建模,然后设计合适的卡尔曼滤波器进行滤波,可以减少随机漂移。在建模过程中,首先要对光纤陀螺随机漂移数据进行平稳性,正态性和零均值检验,之后进行数据预处理。通过相关函数的特点"拖尾"或者"截尾"来进行模型识别,采用最终输出误差准则选择模型的最佳阶数,然后采取Levison关系约束的Burg算法求解模型参数。根据模型建立系统方程和观测方程,然后进行卡尔曼滤波。实验结果表明,基于AR(3)模型的卡尔曼滤波可以有效的减少随机误差。这种方法不仅可以提高初始对准精度,也可以缩短对准时间。