针对第一代帆船姿态测量系统中采用的自适应卡尔曼滤波算法作用范围有限、动态性能较差等缺陷,基于微机电系统(MEMS)惯性传感器与梯度下降姿态融合算法提出了两种自适应方法,分别根据当前时刻之前N个采样点的平均运动加速度与加速度的变化量设计自适应控制因子,得到稳定的动态梯度下降步长。实验结果表明:两种算法性能均优于自适应卡尔曼滤波与单点加速度抑制法,其中,基于加速度增量的控制算法更加符合高速运动状态下加速度剧烈变化的实际规律,测量性能达到最优,符合海面帆船运动船体姿态测量的实际需求。 传感器与微系统第38卷测量单元，在第一代测量系统设计结构上进行改进。自适应姿态融合算法-电动折弯机数控滚圆机滚弧机张家港电动滚圆机滚弧机在实验过程中，根据文献［4］中设计的重力摆验证测试方法将倾角仪固定在实验装置上，控制仪器处于不同的运动状态，通过蓝牙导出姿态角数据，同时用示波器记录重力摆装置上角度传感器的输出电压值，即可得到真实的角度参照数据进行对比。3．2实验结果分析设计传感器采样率为100Hz，为了测试物体在静态和动态两种状态中的姿态解算性能，实验模拟帆船运动设计了多种姿态角度变化场景。本文由公司网站张家港大棚滚圆机采集转载中国知网整理!!http://www.dapenggunyuanji.com/  图2为典型的绕轴运动，即倾角快速变化时四种姿态解算方法的测量结果。实验经过多次快速绕轴运动与静止状态交替测试，可以看出，本文提出的2种方法解算得到的曲线跟踪度较好，尤其在运动状态的过度阶段曲线更加平滑，横滚角测量方法与其类似。图3为图2相对应的测量残差，从比较结果中可以看出通过引入负相关平方项以及对N点运动加速度平均模长的考察，其动态自适应性能相对单点运动加速度抑制有了一定程度的改善，加大了对高频干扰的抑制。而通过加速度增量来进行梯度下降步长的自适应调制得到的残差曲线幅度最小，性能达到最优。仰角/(°)实测估计02040俯仰角/(°)实测估计02040俯仰角/(°)实测估计02040俯仰角/(°)实测估计时间/s驻F图24种姿态解算下的俯仰角误差/(°)-10010误差/(°)-10010误差/(°)-10010图34种姿态解算下的俯仰角残差4种算法在静态和动态两种状态下其测量得到的俯仰角(θ，φ)自适应姿态融合算法-电动折弯机数控滚圆机滚弧机张家港电动滚圆机滚弧机本文由公司网站张家港大棚滚圆机采集转载中国知网整理!!http://www.dapenggunyuanji.com/