李志鹏
- 作品数：4 被引量：12H指数：1
- 供职机构：河南理工大学电气工程与自动化学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金河南省教育厅自然科学基金博士科研启动基金更多>>
- 相关领域：天文地球自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 基于小波卡尔曼混合算法的陀螺仪去噪方法被引量：11
- 2016年
- 为了能有效地减少MEMS(微电子机械系统)陀螺仪的随机漂移误差,使得随钻测量系统的精度得到提高,提出了一种基于小波与Kalman算法的混合滤波方法。首先使用小波分析的方法,对实测的陀螺仪数据进行多分辨分解得到平稳的数据信号,然后对数据进行时间序列分析建模建立陀螺仪误差模型,把小波分解后的低频信号作为系统输入,利用最小二乘法中直线拟合的方法改进卡尔曼滤波算法处理陀螺仪零点随机误差。实验分别分析了静态平稳信号和非平稳动态信号,并对处理效果进行了对比分析。仿真结果表明方法能有效降低信噪比,提高陀螺仪输出精度。
- 杨金显陈超李志鹏
- 关键词：随钻测量小波分析
- 随钻测量用MIMU信号处理
- 2015年
- 为提高随钻测量系统的姿态估计精度,克服传统算法对于非平稳信号处理的局限性,提出基于ARIMA模型的卡尔曼滤波算法。该算法采用时间序列分析方法,建立了随机漂移误差的ARIMA模型,根据实测数据的ACF和PACF,确定微机械陀螺仪模型的各个参数,利用卡尔曼滤波算法进行滤波处理。实验对模型的拟合残差均值与方差作了比较分析,通过卡尔曼滤波处理,ARIMA模型数据零偏减小了1个数量级,滤波方差相比传统AR模型减小了42%。所建立的ARIMA模型与传统时间序列方法建模相比,降低了模型预测误差,滤除MEMS陀螺仪随机漂移误差更为明显,模型对提高陀螺仪输出精度更为有效。
- 杨金显陈超李志鹏
- 关键词：测井仪器随钻测量系统微机械陀螺仪自回归模型
- 基于MEMS惯性的变形估计
- 2015年
- 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。
- 杨金显李志鹏
- MIMU信号下的变形预测被引量：1
- 2015年
- 为了能够对自然界中的变形进行有效预测,提出了一种惯性测量参数的多维时间序列分段模式的变形预测方法。首先采集MIMU测量单元信号,建立MIMU时间序列的AR模型,采用Kalman滤波进行信号处理;然后把处理过的数据分为不同数据段,设第一段数据为基准段,把后采集的数据段与第一段数据进行相似度量,计算相似度,预测变化规律;最后采集不同车辆通过大桥时的MIMU信号,处理数据结果能够反映大桥变化规律,说明变形预测方法是有效的。
- 杨金显李志鹏
- 关键词：MIMU卡尔曼滤波时间序列预测
