CN112596383A - 一种提升低成本mems阵列式传感器环境鲁棒性的控制方法 - Google Patents

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申强
李佳宇
常洪龙
杨登锋
苑伟政
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    • G05B13/02—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric
    • G05B13/04—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric involving the use of models or simulators
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Abstract

涉及一种提升低成本MEMS阵列式传感器环境鲁棒性的控制方法，属于微机电***领域。该方法首先利用多传感器阵列中各MEMS传感器节点的局部量测数据，通过EM算法中的E步进行局部状态估计；其次根据当前传感器节点与相邻节点的状态估计差值自适应调整权重系数，设计共识滤波算法，对当前节点与相邻节点的状态估计进行加权融合，用融合值对当前传感器节点的局部状态估计进行更新；最后在EM算法中的M步利用更新后的局部状态估计进行期望最大化计算，得出对未知扰动信息值的估计，利用量测数据减未知扰动估计，完成对未知扰动的抑制，有效提升MEMS传感器阵列在复杂环境下的鲁棒性。

Description

一种提升低成本MEMS阵列式传感器环境鲁棒性的控制方法
技术领域
本发明涉及一种提升低成本MEMS阵列式传感器环境鲁棒性的控制方法，属于微机电***领域。
背景技术
MEMS传感器因其重量轻、体积小、可批量化制造、成本低等诸多优点在工业电子、物联网和人工智能等领域具有广泛的应用前景。例如，MEMS陀螺因体积小、成本低的优点而广泛应用于手机、平板电脑、无人机与导弹的姿态角度测量。然而，MEMS传感器的低精度特征显著制约其应用范围。
传感器阵列技术是一种提高MEMS传感器精度的有效方法。检索发现，文献1“Minimum Variance Optimal Filter Design for a 3×3 MEMS Gyroscope ClusterConfiguration”构建MEMS陀螺阵列，建立阵列式线性***状态模型，设计卡尔曼滤波器，采用卡尔曼滤波器对多陀螺进行数据融合，其输出精度相比单陀螺有所提高；文献2“Improved virtual gyroscope technology based on“current”probability densitymodel”对文献1所提***状态模型做出改进，利用电流概率密度模型对噪声建模，将角加速度预测值近似为角加速度平均值，通过角加速度预测值模拟角加速度变化，对机动角加速度的均值和方差进行自适应调整，提高改进模型实际角速率变化拟合精度；文献3“Improved Virtual Gyroscope Technology Based on the ARMA Model”以文献1为基础，设计一种二阶卡尔曼滤波算法，其中一阶过程所用模型、算法与文献1相同，二阶过程使用ARMA模型对一阶输出进行拟合、对随机误差模型进行改进，针对改进模型设计融合卡尔曼滤波器，减小输出标准差。
上述方法能够有效降低MEMS传感器噪声，提升输出精度。然而，进一步分析可知，上述方法在建模过程中未考虑环境因素，当温度变化、振动冲击等环境因素作用上述阵列式传感器时，传感器精度将不可避免地降低，其环境鲁棒特性也随之恶化，很难满足复杂环境下的工程应用要求。因此，针对MEMS阵列式传感器存在的环境鲁棒性问题，本发明提出一种提升低成本MEMS阵列式传感器环境鲁棒性的控制方法，通过设计变权重分布的阵列式期望最大化算法，实现MEMS阵列式传感器强鲁棒特性。
发明内容
本发明提出一种提升低成本MEMS阵列式传感器环境鲁棒性的控制方法，以满足MEMS传感器在复杂环境下的高鲁棒性应用。该方法首先利用多传感器阵列中各MEMS传感器节点的局部量测数据，通过EM算法中的E步进行局部状态估计；其次根据当前传感器节点与相邻节点的状态估计差值自适应调整权重系数，设计共识滤波算法，对当前节点与相邻节点的状态估计进行加权融合，用融合值对当前传感器节点的局部状态估计进行更新；最后在EM算法中的M步利用更新后的局部状态估计进行期望最大化计算，得出对未知扰动信息值的估计，利用量测数据减未知扰动估计，完成对未知扰动的抑制。
本发明提出的一种提升低成本MEMS阵列式传感器环境鲁棒性的控制方法流程是：参考图1。其具体过程包括如下步骤：
步骤一：用离散时间***状态方程描述各传感器节点信号，构建描述目标真实运动情况的状态模型和带有未知扰动的各传感器节点量测模型，从而准确描述在外界干扰下各传感器节点的量测信息。
步骤二：根据各传感器节点的量测模型建立相应的完备对数似然函数(LLF)，在EM算法的E步，设计卡尔曼平滑器，利用各传感器节点的量测数据和未知扰动参数估计值计算得到各传感器节点的局部状态估计，其中未知扰动参数估计值在M步通过期望最大化算法进行计算及更新迭代。
步骤三：第i(i＝1…N)个传感器的局部状态估计信息仅与第(i-1)、(i+1)个传感器的状态估计进行差值比较，N为传感器阵列中的传感器个数。根据第i个传感器传感器节点与第(i-1)、(i+1)个传感器节点的状态估计的差值对权系数进行自适应选择，通过自适应权系数设计共识滤波器，对第i个传感器的状态估计进行更新，使各MEMS传感器节点的局部状态估计达到近似一致。
步骤四：利用各传感器节点更新后的局部状态估计，在EM算法中的M步通过对完备对数似然函数期望最大化，完成对未知扰动的估计，用各传感器的量测数据减未知扰动估计得到真实数据的最优估计。
本发明的有益效果：通过一种阵列式变权重分布期望最大化算法，利用多传感器组网，对当前节点和相邻节点进行状态估计与扰动辨识的同步迭代优化处理，利用共识迭代滤波快速更新传感器节点的局部估计，通过EM算法中的M步对未知扰动进行估计，抑制未知扰动对MEMS传感器阵列的影响，有效提升MEMS传感器阵列在复杂环境下的鲁棒性。
附图说明
图1是实施例中一种提升低成本MEMS阵列式传感器环境鲁棒性的控制方法的流程图，图2是仿真测试结果图。
具体实施方式
本实施例中一种提升低成本MEMS阵列式传感器环境鲁棒性的控制方法，是用于对MEMS陀螺阵列进行环境扰动抑制控制，该实施例中的传感器阵列由3个陀螺组成，该阵列处于无人机强风场的干扰环境中，其控制方法的步骤如下：
步骤一：对MEMS陀螺仪的量测建立未知扰动输入的连续时间状态空间模型：
Figure BDA0002787624830000031
Figure BDA0002787624830000032
其中
Figure BDA0002787624830000033
和
Figure BDA0002787624830000034
分别代表第i(i＝1,2,…,N)个MEMS陀螺的状态向量和量测向量。
Figure BDA0002787624830000035
和
Figure BDA0002787624830000036
分别代表过程噪声和量测噪声，其均为零均值高斯白噪声，其方差分别满足
Figure BDA0002787624830000041
和
Figure BDA0002787624830000042
其中R＝0.04(rad/s)2，Q＝0.01(rad/s)2。
Figure BDA0002787624830000043
代表状态转移矩阵，
Figure BDA0002787624830000044
代表刻度因数，
Figure BDA0002787624830000045
代表噪声矩阵，
Figure BDA0002787624830000046
代表扰动系数矩阵，其皆为1×1已知矩阵。
Figure BDA0002787624830000047
代表第i个MEMS陀螺仪所受未知扰动，其由内扰动和外扰动共同组成。内扰动常由机械结构的应力释放和检测电路元件的热漂移等因素引起。外扰动常由冲击和振动等因素引起。
步骤二：各MEMS陀螺仪的完备对数似然函数由公式(3)表示
Figure BDA0002787624830000048
其中滤波窗口长度v＝5，p代表各MEMS陀螺仪输出量测的概率密度函数，并假设p服从高斯分布。联合状态估计和偏差辨识由以下两个迭代步骤组成
E步：
Figure BDA0002787624830000049
M步：
Figure BDA00027876248300000410
其中r代表迭代次数，
Figure BDA00027876248300000411
代表完备对数似然函数的条件期望。MEMS陀螺仪节点的局部状态估计
Figure BDA00027876248300000412
在E步由量测数据
Figure BDA00027876248300000413
和未知扰动估计
Figure BDA00027876248300000414
经r+1次卡尔曼平滑迭代而得。扰动参数的更新
Figure BDA00027876248300000415
在M步通过对
Figure BDA00027876248300000416
进行期望最大化而得。结合前向和后向滤波输出的滑窗表达式如下：
Figure BDA00027876248300000417
Figure BDA00027876248300000418
其中
Figure BDA00027876248300000419
代表状态估计，
Figure BDA00027876248300000420
代表方差。前向估计
Figure BDA00027876248300000421
和后向估计
Figure BDA00027876248300000422
可由卡尔曼滤波而得。
步骤三：权重系数的选择决定了共识滤波器的准确性和收敛性。选择较小的权系数来匹配较大的相邻节点间状态估计差值；选择较大的权系数来匹配较小的相邻节点间状态估计差值。其中，该滤波器的权重系数模型表示为：
Figure BDA0002787624830000051
其中
Figure BDA0002787624830000052
代表当前节点与相邻节点的状态估计的差值。
设计共识滤波器，以使各传感器节点的状态估计信息一致。各MEMS传感器的局部估计信息仅与相邻节点交换，以更新局部信息。该方法表达式如下：
Figure BDA0002787624830000053
Figure BDA0002787624830000054
其中
Figure BDA0002787624830000055
和
Figure BDA0002787624830000056
分别代表第t+1次共识迭代。其中
Figure BDA0002787624830000057
和
Figure BDA0002787624830000058
分别代表第i个MEMS陀螺仪的状态估计及其方差。dij代表第i个节点与第j个相邻节点之间的权重系数，其中j＝1，2，…，N，且j≠i。
步骤四：在M步通过最大化似然函数更新估计值。期望对数似然函数的偏导数只与未知扰动
Figure BDA0002787624830000059
有关。令偏导数在状态估计和参数辨识的最优点处为零，更新后的局部状态估计表示为：
Figure BDA00027876248300000510
未知扰动辨识过程如下：
Figure BDA00027876248300000511
Figure BDA00027876248300000512
当相邻两次似然函数迭代之值之差小于阈值或达到迭代次数临界，E步和M步停止迭代。即：
Figure BDA0002787624830000061
其中0＜δ≤1为迭代终止阈值，rmax为最大迭代次数临界。为使算法同时取得较高的输出精度和较快的运算速度，令δ＝10-3，rmax＝100。
为了评价本实施案例中一种提升低成本MEMS阵列式传感器环境鲁棒性的控制方法，将所提算法与ADEM算法进行仿真测试比较，图2结果显示本算法可显著抑制MEMS传感器的未知扰动，而ADEM算法的抑制效果有限。由结果可表明本算法可通过对MEMS传感器未知扰动的抑制进而提高MEMS传感器在复杂环境下的鲁棒性。
由上述可知，利用各传感器节点的局部测量数据，通过E步获得局部状态估计，根据上述局部传感器节点与相邻节点的状态估计差值自适应调整权重系数，迭代后自适应权系数快速更新传感器节点的局部估计，最后利用更新后的局部估计进行M步识别，获得扰动辨识、状态最佳估计值，从而抑制未知扰动，提高MEMS传感器在复杂环境下的鲁棒性。

Claims (1)

1.一种提升低成本MEMS阵列式传感器环境鲁棒性的控制方法，其特征子啊与，包括如下步骤：
步骤一：用离散时间***状态方程描述各传感器节点信号，构建描述目标真实运动情况的状态模型和带有未知扰动的各传感器节点量测模型，从而准确描述在外界干扰下各传感器节点的量测信息；
步骤二：根据各传感器节点的量测模型建立相应的完备对数似然函数(LLF)，在EM算法的E步，设计卡尔曼平滑器，利用各传感器节点的量测数据和未知扰动参数估计值计算得到各传感器节点的局部状态估计，其中未知扰动参数估计值在M步通过期望最大化算法进行计算及更新迭代；
步骤三：第i(i＝1…N)个传感器的局部状态估计信息仅与第(i-1)、(i+1)个传感器的状态估计进行差值比较，N为传感器阵列中的传感器个数；根据第i个传感器传感器节点与第(i-1)、(i+1)个传感器节点的状态估计的差值对权系数进行自适应选择，通过自适应权系数设计共识滤波器，对第i个传感器的状态估计进行更新，使各MEMS传感器节点的局部状态估计达到近似一致；
步骤四：利用各传感器节点更新后的局部状态估计，在EM算法中的M步通过对完备对数似然函数期望最大化，完成对未知扰动的估计，用各传感器的量测数据减未知扰动估计得到真实数据的最优估计。
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