基于MEMS惯性的变形估计
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国家自然科学基金资助项目(U1404510;61440007);矿山空间信息技术国家测绘地理信息局重点实验室开放基金资助项目(KLM201111);河南理工大学博士基金资助项(B2010 77);河南省教育厅自然科学研究计划基金资助项(2010B590001), 河南省高等学校精密制造技术与工程重点学科开放实验室开放基金资助项(PMTE201011B)

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Deformation Estimation Based on MEMS Inertial
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    摘要:

    为能对自然界中的变形进行有效估计,减小预测误差,提出一种微机电系统(MEMS)惯性变形估计的方法。首先采集微惯性测量单元信号,利用卡尔曼(Kalman)滤波进行信号数据处理,消除扰动误差,然后针对灰色模型在变形估计中的不足,把一种改进的灰色模型与卡尔曼滤波相结合的方法应用于变形估计中,进行改进灰色模型预测。实例应用表明,该组合模型比单纯灰色模型更适用于变形估计。可作为一种新的预测方法应用于变形监测中。

    Abstract:

    In order to be able to estimate the deformation in the nature effectively and reduce the estimation error,a method of MEMS inertial deformation estimation is proposed in this paper. Firstly, the signals from MIMU are collected and the data signals are processed by using Kalman filtering to eliminate the disturbance errors.Then aiming at the deficiency of grey model in deformation estimation, the modified gray model combined with Kalman filtering is applied to the deformation estimation to carry out the grey prediction.Example application shows that the combined model is more suitable for the deformation estimation than the pure grey model;it can be used as a new kind of prediction method to apply to deformation monitoring.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

杨金显,李志鹏.基于MEMS惯性的变形估计[J].压电与声光,2015,37(1):39-42. YANG Jinxian, LI Zhipeng. Deformation Estimation Based on MEMS Inertial[J]. PIEZOELECTRICS AND ACOUSTOOPTICS

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  • 在线发布日期: 2015-01-22
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