一种惯性器件中周期性误差处理方法

摘要

一种惯性器件中周期性误差处理方法，以器件初始输出数据样本，标定出显著周期性误差的频率、初相位等参数，在后续时间中，实时在线补偿，以提高器件精度。其中频率标定过程包括初标定和精标定两步。初标定是以PSD分析法确定出周期性误差项的频率。精标定中将问题转化为最优化理论中的具有多约束非线性的最小范数局部优化问题，构建模型，设计算法得出频率。本方法快速准确，精度高，不影响器件带宽和有用信号，特别适用于惯性器件高频过采样数据的周期性误差处理，也适用于其它领域内各种包含周期性误差的数据处理。

主权项

1、一种惯性器件中周期性误差处理方法，其特征在于：以器件初始输出数据样本，标定出显著周期性误差项的振幅、频率和初相位，在后续时间中，将其实时在线补偿，其中标定显著周期性误差项频率的过程包括初标定和精标定两步，初标定是以PSD分析法确定出显著周期误差个数N和各显著周期误差项的频率f_i，精标定是将问题转化为最优化理论中的具有多约束非线性的最小范数局部优化问题，构建模型，设计算法，精确搜索出显著周期性误差项的频率，具体步骤如下：(1)由起始点开始选取一个惯性器件初始输出数据样本，以PSD分析法分析数据样本，得出能量-频率图，从中确定出输出数据中包含的显著周期性误差项的个数N和各个显著周期性误差项的频率，并组成频率向量f＝[f₁ f₂…f_i…f_N]，i＝1，…，N，N为整数；(2)由步骤(1)中的能量—频率图，确定出每个f_i的取值区间D_i，设样本补偿周期性误差项后剩余的残差为E，设置允许残差方差σ_E的值和区间分割份数M的值；令i＝1；(3)将区间D_i平均分割为M份，则得到M+1个区间边界点，分别记为f_i，m，其中，m＝1，…，M+1，令，M为整数；(4)以f_i，m代替频率向量f＝[f₁ f₂…f_i…f_N]中的f_i，其他频率值不变，根据步骤(1)中选取的数据样本，利用最小二乘法拟和出此时频率向量对应的各周期性误差项振幅和初相位的值，并计算出此时样本数据补偿后的残差e_im；(5)若m<M，m＝m+1转步骤(4)，否则转步骤(6)；(6)计算M+1个e_im的方差σ_e，若σ_e>σ_E，则比较各个e_im，找到最小的e_im记为e_imin，以e_imin对应的频率f_i，m代替f_i，以区间[f_i，m-1 f_i，m+1]替代原来的频率区间D_i，转步骤(3)，否则，记录此时的频率向量f＝[f₁ f₂…f_i…f_N]，转步骤(7)；(7)若i<N，i＝i+1，转步骤(3)，否则，转步骤(8)；(8)根据步骤(1)中选取的数据样本，以最小二乘法拟和出频率向量f中各个频率对应的显著周期性误差项的振幅A_i和初相位，建立所有显著周期性误差项引起的总误差数学模型t为采样时间；(9)在后续时间中，利用步骤(8)中的总误差数学模型实时在线补偿周期性误差。