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《中国矿业大学》 2017年
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基于三维加速度传感器的速度无线测量方法研究

张敏  
【摘要】:计算机及网络技术、半导体材料及电子制造技术的快速发展促进了微机电系统、片上系统、无线通信和低功耗嵌入式技术的快速发展。本文通过对ZigBee无线传输技术、CC2530芯片和ADXL345三维加速度传感器的研究,设计了一种速度无线测量方法,实现了工业环境中对大型低速间歇式运动机械的速度测量。论文中,首先对近年来比较成熟的几种无线通信技术进行了探讨,特别针对应用最为广泛的ZigBee技术做了进一步的分析与研究,并讨论了 ZigBee技术在对大型低速间歇式运动机械速度无线测量中的适用性与优势。然后研究了基于ZigBee无线传输技术的速度测量方法,即采用无线三轴加速度传感器测量运动加速度,通过对加速度进行时间积分计算的方法得到速度。为了保证测量精度,对加速度传感器的数据误差来源进行分析,建立合适的误差模型并给出相应的误差处理方案。论文进一步研究了可以有效滤除随机误差的卡尔曼滤波算法和Sage-Husa算法。针对这两种算法优缺点,并针对的大型低速机械所处的工作环境,基于Sage-Husa算法提出一种噪声自适应卡尔曼滤波算法,该算法有效的抑制了随机误差对速度测量的影响,并降低了滤波时耗。由于ADXL345是一种高灵敏度的三维加速度传感器,设备启动时的抖动或传感器安装位置的变化均会使传感器产生漂移输出,而且滤波器无法将其完全消除。这些微小的漂移输出会被积累到速度计算结果之中,导致计算结果偏差不断加大,此称为积累误差。论文研究分析了几种常用积累误差补偿算法,总结了其各自的优缺点,结合本课题研究的测量对象的实际工作情况,设计了一种多轴积累误差自适应补偿算法,针对现有技术只对速度作修正而导致速度测量结果准确度不佳问题,本算法先修正加速度后再修正速度。此外所提出的算法可动态的判断各个方向轴的运动状态,并做出有效的误差补偿。论文给出系统的整体设计,并进行了实验分析。实验分析结果表明,基于Sage-Husa算法改进的噪声自适应卡尔曼滤波算法滤波精度高出标准卡尔曼算法20%左右,且滤波处理时耗低于Sage-Husa算法;多轴积累误差自适应补偿算法可有效降低积累误差对计算结果的影响,使计算误差低至1%-2%,速度结果更加接近真实速度。
【学位授予单位】:中国矿业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:TP212;TH824

【参考文献】
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