【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及角速度测量，具体涉及一种基于半球谐振子的角速度测量系统及方法。
技术介绍
1、半球谐振陀螺(hemisphericalresonatorgyroscope，简称hrg)是利用谐振子振动驻波在哥氏力作用下沿环向进动来敏感外界角速度的一种振动陀螺，具有测量精度高，稳定性和可靠性高的优点，半球谐振陀螺包括力平衡模式和全角模式两种工作模式。
2、半球谐振子（hemispherical shell resonator，简称hsr）是半球谐振陀螺的核心部件，半球谐振陀螺的驻波进动角速度与外界角速度输出存下如下关系：外界输入角速度越大，半球谐振陀螺的测量值越接近理想值，当外界输入角速度较小时，测量误差较大，且角速度越小，测量误差越大。
3、除了外界输入角速度，环境温度变化也是导致半球谐振陀螺误差的主要原因之一，因为温度变化会引起半球谐振陀螺内部元件的物理性质发生变化，从而导致输出信号的偏移。而半球谐振陀螺通常会用于一些比较极端的高温环境，极端的高温会导致半球谐振陀螺的测量误差较大。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于半球谐振子的角速度测量系统及方法，以解决半球谐振陀螺在高温环境下由温度引起的测量误差。
2、本专利技术通过下述技术方案实现：
3、一种基于半球谐振子的角速度测量系统，包括：
4、激励电极，用于驱动半球谐振子振动；
5、半球谐振子，由激励电极驱动振动，并将振动产生的驻波信号传递给检测电
6、检测电极，用于采集半球谐振子振动产生的驻波信号；
7、角速度计算模块，用于接收检测电极采集的驻波信号，计算获得测量角速度ωc；
8、温度传感器，用于采集半球谐振子所在环境的温度t；
9、温差计算模块，用于获取温度传感器采集的温度t，并计算该温度t与常温之间的温差δt；
10、数据采集模块，用于采集不同温差δt下对应的误差角速度δωt，作为训练样本集；
11、mlp神经网络模块，利用所述数据采集模块采集的训练样本集进行训练学习，用于预测当前温差δt下对应的误差角速度δωt；
12、角速度误差修正模块，用于获取mlp神经网络模块预测获得的误差角速度δωt和角速度计算模块计算获得的测量角速度ωc，基于角速度误差修正模型对当前温度t下的测量角速度ωc进行修正，获得修正后的角速度ωx。
13、基于半球谐振子的半球谐振陀螺的比较适宜使用温度20~50℃，虽然也有一些半球谐振陀螺的使用温度限制在-20~80℃，半球谐振陀螺在-20~20℃、50~80℃范围内，虽然也能使用，但是其测量精度会有所降低，当半球谐振陀螺在更高温度（大于80℃）下使用时，会导致更大的测量误差，因此，由高温引起的半球谐振陀螺误差不可忽视。
14、本专利技术的常温是指25℃；本专利技术基于半球谐振子采的测量角速度ωc的过程为现有技术，即本专利技术的专利技术初衷在于对基于半球谐振子采的测量角速度ωc进行修正，以减少温度引起的半球谐振陀螺的角速度测量误差。
15、本专利技术利用温度传感器采集半球谐振子所在环境的当前温度，然后通过温差计算模块计算所采集的温度与常温之间的温差，在mlp神经网络模块存储有通过训练学习获得的mlp神经网络模型，可通过mlp神经网络模型预测获得当前温差δt的误差角速度δωt，即可获得当前温度下的误差角速度δωt，以该误差角速度δωt去修正当前温度t下的测量角速度ωc，获得修正后的角速度ωx，以角速度ωx作为测量系统的最终角速度输出，弥补了温度引起到半球谐振子的角速度测量误差，提高了半球谐振子在高温下的输出准确度。
16、本专利技术是以不同温差δt下对应的误差角速度δωt，作为训练样本集，相比直接以不同温差t下对应的误差角速度δωt，作为训练样本集，能够提高mlp神经网络模型预测误差角速度δωt的准确度。
17、具体地，角速度误差修正模型为当前温度下的测量角速度ωc与当前温度下的误差角速度δωt之间的差值。其中，角速度误差修正模型的计算公式如下：
18、ωx=ωc-δωt，其中，ωc为经过角速度计算模块计算获得的数据，即通过半球谐振子陀螺所测量的角速度，δωt为基于上述mlp神经网络模块预测计算获得的数据。
19、在一种优选方式中，角速度测量系统，还包括：
20、振动信号转换模块，用于将检测电极采集的驻波信号转换成电压信号；
21、控制单元，用于将振动信号转换模块输出的电压信号经过转化后通过激励电极为半球谐振子提供振动用的输入信号。
22、在一种优选方式中，角速度测量系统，还包括：
23、显示单元，与控制单元通信连接，用于显示半球谐振子所在环境的当前温度、温差δt和修正后的角速度ωx。
24、基于上述角速度测量系统的测量方法，包括以下步骤：
25、s1、数据采集：基于所述半球谐振子采集所述测量角速度ωc、基于所述温度传感器采集所述半球谐振子所在环境的温度t；
26、s2、基于温差计算模块计算当前温差δt；
27、s3、基于所述mlp神经网络模块预测获得当前温差δt下的误差角速度δωt；
28、s4、基于所述角速度误差修正模块计算获得修正后的角速度ωx。
29、进一步地，mlp神经网络模块的获取过程如下：
30、s31、利用球体做平抛运动落在转动的转盘上的试验，计算获得转盘的转速ω0；利用半球谐振陀螺测量不同温度下的ωc；
31、s32、基于不同温度下的ωc与转速ω0的差值计算获得不同温差δt下的误差角速度δωt，作为训练样本集；
32、s33、将步骤s32获得训练样本集输入mlp神经网络进行训练学习，获得能够用于预测当前温差δt下对应的误差角速度δωt的mlp神经网络模型，所述mlp神经网络模型存储于mlp神经网络模块中。
33、具体地，步骤s31中，在计算转盘的转速ω0时；测试多组数据取平均值。通过测试多组测试取平均值的方式，能够提高转速ω0的准确度，由于转盘的转速ω0是用于修正半球谐振子陀螺测试的测量角速度ωc的参考数据，转速ω0的准确度直接影响到对测量角速度ωc的修正的准确度，因此，提高了转速ω0的准确度就相当于提高了修正后的角速度ωx的准确度。
34、具体地，步骤s32中，当温度小于100℃，每隔30℃测试一个数据，温度大于等于100℃且小于150℃，每隔20℃测试一个数据；当温度大于150℃，每隔10℃测试一个数据。
35、在进行步骤s1数据采集的实验过程中发现：随着温度升高，基于半球谐振子所测量的测量角速度ωc的误差越大。
36、由于本专利技术是以不同温差δt下对应的误差角速度δωt，作为训练样本集，获得经过训练后的mlp神经网络模型，所以，温差δt的间隔设置会直接影响到训练后mlp神经网络模型预测误差角速度δ本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于半球谐振子的角速度测量系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于半球谐振子的角速度测量系统，其特征在于，所述角速度误差修正模型为当前温度下的所述测量角速度ωc与当前温度下的所述误差角速度ΔωT之间的差值。
3.根据权利要求2所述的一种基于半球谐振子的角速度测量系统，其特征在于，所述角速度误差修正模型的计算公式如下：
4.根据权利要求1所述的一种基于半球谐振子的角速度测量系统，其特征在于，还包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于半球谐振子的角速度测量系统，其特征在于，还包括：
6.基于权利要求1-5任一项所述的角速度测量系统的测量方法，其特征在于，包括以下步骤：
7.根据权利要求6所述的测量方法，其特征在于，步骤S3中，所述MLP神经网络模块的获取过程如下：
8.根据权利要求7所述的测量方法，其特征在于，步骤S31中，在计算所述转盘的转速ω0时；测试多组数据取平均值。
9.根据权利要求7所述的测量方法，其特征在于，步骤S32中，当温度小于100℃，每隔30℃
10.根据权利要求6-9任一项所述的测量方法，其特征在于，步骤S1中，基于所述半球谐振子采集所述测量角速度ωc时，所述检测电极输出的驻波信号经放大器放大后，输入滤波器进行滤波，得到驻波信号。
...【技术特征摘要】
1.一种基于半球谐振子的角速度测量系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于半球谐振子的角速度测量系统，其特征在于，所述角速度误差修正模型为当前温度下的所述测量角速度ωc与当前温度下的所述误差角速度δωt之间的差值。
3.根据权利要求2所述的一种基于半球谐振子的角速度测量系统，其特征在于，所述角速度误差修正模型的计算公式如下：
4.根据权利要求1所述的一种基于半球谐振子的角速度测量系统，其特征在于，还包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于半球谐振子的角速度测量系统，其特征在于，还包括：
6.基于权利要求1-5任一项所述的角速度测量系统的测量方法，其特征在于，包括以下步骤：<...
【专利技术属性】
技术研发人员：李永德，
申请(专利权)人：四川图林科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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