摘要：针对惯性仪器普遍存在的误差累积问题,以并联式六维加速度传感器为例,提出了一种新的解决方案。通过融合位形空间和相空间内的解耦算法,推导出关于8个Hamilton转动参量的常微分方程组以及广义加速度关于转动参量的一次多项式,共同构成了新的混合解耦算法。通过剖析混合算法的基本结构及其中间参量的影响因素,找到了产生误差累积效应的根本原因。选取角速度、角位移的方向交替点为系统的振动状态特征点,推导了特征点与Hamilton变量的映射关系,并据此定义了2个状态观测量。基于观测量的局部小值和特征阈值,给出了特征点的判据,进而构建了一种半闭环结构的误差自补偿算法。样机试验结果显示：混合算法的计算精度明显高于纯空间算法;加入误差自补偿算法后,关键参量的相轨迹得到明显收敛,且未破坏整个算法的实时性;随机扰动为±30%时,特征点的误判率、漏判率分别为2.0%和3.5%,且该指标值与扰动正相关;实验室条件下,并联式六维加速度传感器在1 min内的综合误差仅为3.05%,表明新的解决方案有效缓解了误差累积效应。

关键词：六维加速度传感器 混合空间 解耦算法 误差自补偿 相轨迹 

单位：南京林业大学机械电子工程学院 南京210037 南京航空航天大学机电学院 南京210016