
- •1 Список сокращений
- •2 Введение
- •3 Микромеханический гироскоп rr-типа
- •3.1 Конструкция и принцип действия
- •3.2 Уравнения динамики чэ
- •3.3 Частотные характеристики ротора ммг
- •4 Методика испытаний. Вариация аллана
- •5 Описание аппаратуры
- •6 Экспериментальные данные
- •7 Расчетные соотношения и используемое математическое обеспечение
- •8 Анализ полученных характеристик
- •9 Сравнительный анализ
- •10 Заключение
- •11 Список используемых источников
11 Список используемых источников
Allan D.W. Statistics of atomic frequency standards. – Proc. IEEE, 1966, v. 54. 2. Медич Дж. Статистически оптимальные оценки и управление. - М.: Энергия, 1973.
Chaumet B. Et al A New Silicon Tuning Fork Gyroscope for Aerospace Applications, Symposium Gyro Technology 2009, Karlsruhe, Germany
Geiger W. The micromechanical Coriolis rate sensor mCORS II. Symposium Gyro Technology, 2003, 5.1-5.9.
Kergueris C., A. Elsayed, et al High Performance Electronic Drive and Sense System for MEMS Gyros, Sensors Expo, Illinois, June 8-10, 2009
Peshekhonov V. G., Nesenyuk L. P. et al. The Development and Test Results of a Micromechanical Disc-Shape Gyroscope. Symposium Gyro Technology 2005, Stuttgard, Germany.
Petkov V. High-Order ΣΔ Interface for Micromachined Inertial Sensors. A dissertation University of California, Berkeley, Spring 2004, 103pp.
IEEE standard specification format guide and test procedure for coriolis vibratory gyros, IEEE, Jan. 2004
Sharma A. CMOS Systems and circuits for sub-degree per hour mems gyroscopes. 2007
Zimmerman S. Et al Prototype of MEMS IMU for AHRS Applications, Symposium Gyro Technology 2008, Karlsruhe, Germany
Евстифеев М.И. Состояние разработок и перспективы развития микромеханических гироскопов // Навигация и управление движением. – СПб.: ГНЦ РФ-ЦНИИ «Электроприбор», 2000. – С.54-71.
Ковалев А.С. Управление первичными и вторичными колебаниями микромеханического гироскопа. 2008
Кучерков С.Г., Лычёв Д.И., Скалон А.И., Четков Л.А.. Использование вариации Аллана при исследовании характеристик микромеханического гироскопа // Гироскопия и навигация. – 2003. - №2(41) – с. 98-104.
Беляев Я.В. Методы снижения порога чувствительности микромеханического гироскопа RR-типа Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук 2010г., 130стр
Беляева Т.А. Методы компенсации квадратурной помехи в микромеханическом гироскопе RR-типа. Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук 2009г., 125стр.
www.analog.com
http://www.eltech.ru/education/aspir/ANTkachenko
http://www.sensor-test.de/ausstellerbereich/upload/mnpdf/en/ /201010_Leaflet_Gyro_Products_web.pdf
Приложение 1
№п/п |
Гироскоп |
Сдвиг нуля, град/с |
Случайное блуждание по углу, град/sqrt(ч) |
Нестабильность смещения нуля, град/ч |
1 |
Lot40Q18 |
0,188 |
0,735 |
5,23 |
2 |
Lot37K13 |
-0,212 |
1,213 |
3,87 |
3 |
Lot37S17 |
-0,039 |
1,288 |
13,97 |
4 |
Lot40Q13 |
0,172 |
0,470 |
2,84 |
5 |
Lot40S18 |
-0,045 |
0,498 |
9,73 |
6 |
Lot40T16 |
-0,155 |
0,573 |
5,78 |
7 |
Lot39L17 |
-0,041 |
0,547 |
4,38 |
8 |
Lot40F15 |
-0,202 |
1,025 |
6,21 |
9 |
Lot39M12 |
-0,040 |
0,503 |
3,33 |
10 |
Lot39K12 |
-0,133 |
0,484 |
10,53 |
11 |
Lot39B14 |
0,037 |
0,622 |
3,62 |
12 |
Lot41H20 |
0,564 |
1,672 |
8,40 |
13 |
Lot41I19 |
-0,062 |
0,996 |
6,18 |
14 |
Lot41N21 |
0,336 |
0,563 |
5,51 |
15 |
Lot41G15 |
-0,051 |
0,629 |
4,45 |
16 |
Lot40Q16 |
0,046 |
0,683 |
4,2 |
17 |
Lot40H13 |
-0,145 |
0,965 |
6,48 |
18 |
Lot41K13 |
-0,051 |
0,752 |
9,51 |
19 |
Lot40L14 |
-0,066 |
0,524 |
7,61 |
20 |
Lot41K22 |
0,340 |
0,462 |
6,68 |
21 |
Lot39R17 |
0,006 |
0,584 |
2,22 |
22 |
Lot40G11 |
-0,233 |
1,461 |
8,38 |
23 |
Lot41G16 |
-0,005 |
0,537 |
4,82 |
24 |
Lot40H14 |
-0,106 |
0,516 |
1,77 |
25 |
Lot40D14 |
-0,142 |
0,735 |
6,84 |
26 |
Lot41N15 |
0,551 |
0,499 |
3,89 |
27 |
Lot41H20 |
-0,564 |
1,672 |
8,41 |
28 |
Lot41K18 |
-0,164 |
1,734 |
13,32 |
29 |
Lot40U15 |
-0,139 |
0,822 |
6,50 |
30 |
Lot40C20 |
-0,306 |
1,491 |
8,88 |
31 |
Lot40H16 |
0,043 |
1,479 |
8,10 |
32 |
Lot41D15 |
-0,271 |
3,084 |
15,46 |
33 |
Lot41L20 |
-0,257 |
0,912 |
5,45 |
34 |
Lot39P16 |
0,155 |
1,564 |
10,47 |
35 |
Lot40J12 |
-0,477 |
0,840 |
6,64 |
36 |
Lot41O17 |
-0,025 |
0,670 |
12,10 |
37 |
Lot39S16 |
-0,105 |
1,179 |
5,28 |
38 |
Lot40K17 |
0,182 |
0,694 |
6,26 |
Приложение 2
(Алгоритм расчета вариации Аллана в пакете Matlab)
Allan.m
clear all;
close all;
clc;
format long e;
tau = []; %массив времён одной группы для каждого шага осреднения.
data_sample = dlmread('Неподвижное основание.dat');
data_sample = data_sample(:,1);
%Переводим в °/час.
data_g_ch = data_sample.* 3600; %рабочее подмножество.
clear data_sample
%Время съема.
len = length(data_g_ch); %полное число точек в подмножестве.
st = 0.025; %шаг дискретизации (40Hz).
%Начальные условия.
cnt = 1; %счетчик и индекс.
bin_size = 10 * cnt; %начальный размер одной корзины (минимум 10).
while bin_size < floor(len / 20) %пока есть больше 20 групп для осреденения.
tau(cnt) = bin_size * st; %время каждой корзины.
K_bin = floor(len / bin_size); %количество корзин.
%По каждой корзине считаем среднее.
for i = 0 : (K_bin - 1)
Vec_mean(i + 1) = mean(data_g_ch( (1 + bin_size * i) : (i + 1) * bin_size) ); %сохраняем в массив.
end;
D = diff(Vec_mean); %разницы средних значений между соседними корзинами.
diff_2 = D.^ 2;
sigma_2 = 0.5 * mean(diff_2);
sigma_sq(cnt) = sqrt(sigma_2);
cnt = cnt + 1;
bin_size = 10 * cnt;
if bin_size < floor(len / 20)
clear K_bin Vec_mean D diff_2 sigma_2
end;
end;
global N_n B_n K_n Q_n;
%Начальные значения.
N_o = 0;
B_o = 0;
K_o = 0;
Q_o = 0;
X0 = [N_o B_o K_o Q_o];
%Вычисляем оптимальные коэффициенты.
option_file;
blank = [];
lam = lsqcurvefit('my_func', X0, tau, sigma_sq, blank, blank, options);
y = Q_n * (tau.^(-1) ) + N_n * (tau.^(-0.5) ) + B_n + K_n * (tau.^(0.5) );
%Выводим графики.
t_seconds = st * (1 : len);
figure(1);
%subplot(2, 1, 2);
plot(t_seconds, data_g_ch);
title('convert degs/second into degs/hour');
hold on;
grid on;
xlabel('seconds');
ylabel('degs/hour');
figure(2);
loglog(tau, sigma_sq);
title('Allan variance');
hold on;
grid on;
xlabel('seconds');
ylabel('degs/hour');
figure(3);
loglog(tau, sigma_sq, 'b.');
hold on;
grid on;
loglog(tau, y, 'r-', 'LineWidth', 2.5);
xlabel('Sampling Time \tau(s)');
ylabel('degs/hour');
Sb = min(y)
ARW = N_n / 60
Nd = ARW / 60
my_func.m
function F = my_func(lam, tau)
global B_n N_n K_n Q_n;
N_n = lam(1);
B_n = lam(2);
K_n = lam(3);
Q_n = lam(4);
F = Q_n * (tau.^(-1) ) + N_n * (tau.^(-0.5) ) + B_n + K_n * (tau.^(0.5) );
option_file.m
options = optimset;
options1 = optimset('Display', 'iter', 'MaxFunEvals', 100, 'MaxIter', 200);
options2 = optimset(options1, 'DiffMinChange', 1e-9, 'LargeScale', 'off');
options3 = optimset(options2, 'LevenbergMarquardt', 'on', 'TolFun', 1e-12);
options = optimset(options3, 'TolX', 1e-12);