文档名：基于MEEMD的MEMS陀螺仪降噪方法
摘要：为了有效抑制微机械陀螺仪的随机误差,基于改进的经验模态分解(MEEMD),结合粒子群优化算法(QPSO)优化的卡尔曼滤波(KF),提出了一种微机械陀螺仪降噪方法.通过引入排列熵的概念对微机械陀螺信号进行分解得到本征模态分量;计算各分量排列熵,分析排列熵变化趋势筛选出信号噪声混叠的分量,对其中混叠的分量分析建模,采用QPSO-KF算法滤波去噪;再对滤波结果和信号主导的分量进行重构,实现微机械陀螺信号降噪.实验验证了所提方法的有效性,相比传统经验模态分解(EMD)、KF精度提高了1个数量级,验证了所提方法的有效性和精度.
Abstract：Inordertoeffectivelysuppresstherandomerrorsofmicromechanicalgyroscopes,animprovednoisereductionmethodformi-cromechanicalgyroscopesisproposedbasedonimprovedempiricalmodedecomposition(MEEMD)combinedwithparticleswarmopti-mizationalgorithm(QPSO)optimizedKalmanfiltering(KF).ThemicromechanicalgyrodataaredecomposedbyMEEMDtoobtaintheeigenmodecomponents,whichareclassifiedbyusingthemultiscaleentropyalgorithm,andtheQPSO-KFalgorithmisappliedtothesig-nalnoisemixedcomponentsamongthem.Then,thefilteringresultsandthesignal-dominatedcomponentsarereconstructedtorealizethemicromechanicalgyrosignalnoisereduction.Theexperimentsverifytheeffectivenessofthemethod,andcomparedwiththetraditionalempiricalmodaldecomposition(EMD),KFaccuracyisimprovedby1ordersofmagnitude,verifyingtheeffectivenessandaccuracyoftheproposedmethod.
作者：侯梦婷 王雪梅 单斌 许哲 李灿 郑雨晞子Author：HOUMengting WANGXuemei SHANBin XUZhe LICan ZHENGYuxizi
作者单位：火箭军工程大学导弹工程学院,陕西西安710025
刊名：传感技术学报 ISTICPKU
Journal：ChineseJournalofSensorsandActuators
年，卷(期)：2024, 37(3)
分类号：V241.5
关键词：微机械(MEMS)陀螺仪 经验模态分解 多尺度熵 粒子群优化 卡尔曼滤波
Keywords：micromechanical(MEMS)gyroscope empiricalmodaldecomposition multi-scaleentropy particleswarmoptimization Kalmanfiltering
机标分类号：V241.5TP212TN911.7
在线出版日期：2024年6月27日
基金项目：陕西省自然科学基础研究计划资助项目基于MEEMD的MEMS陀螺仪降噪方法[
期刊论文] 传感技术学报--2024, 37(3)侯梦婷 王雪梅 单斌 许哲 李灿 郑雨晞子为了有效抑制微机械陀螺仪的随机误差,基于改进的经验模态分解(MEEMD),结合粒子群优化算法(QPSO)优化的卡尔曼滤波(KF),提出了一种微机械陀螺仪降噪方法.通过引入排列熵的概念对微机械陀螺信号进行分解得到本征模态分量...参考文献和引证文献
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