一种硅微陀螺数字化驱动闭环控制系统
技术领域
[0001] 本
发明涉及硅微陀螺驱动闭环领域，特别涉及基于FPGA带
温度补偿的硅微陀螺数字化驱动闭环控制系统。
背景技术
[0002] 硅微陀螺是一种用来测量
角速度的惯性器件，具有体积小、重量轻、功耗低、抗过载能
力强、易于集成和智能化等优点，因此，硅微陀螺可广泛应用于
汽车牵引控制系统、行驶稳定系统、摄像机稳定系统、飞机稳定系统以及军事等领域，相关的研究备受国内外的关注与重视。硅微陀螺的研究开始于20世纪80年代末，经过二十余年的发展已经取得了显著的成果，目前国内已经有很多公司或研究机构提供基于MEMS(Micro-Electro-Mechanical Systems，微
机电系统)技术的硅微陀螺产品，根据不同的性能指标，可以分为三个等级：惯性级、战术级和角速率级。
[0003] 传统的微机械陀螺驱动环路采用模拟
电路实现，为进一步改善陀螺的性能，须采用数字电路实现陀螺的外围
信号处理。目前，国内外已有很多相关机构进行了利用FPGA(现场可编程
逻辑门阵列)实现模拟闭环控制方法的数字化，并取得了一定的成果，但是随着硅微
陀螺仪性能的进一步提高，数字化方案在适应范围和控制
精度方面很难满足要求，从而影响陀螺仪的性能。
[0004] MEMS陀螺无论是应用在军事领域还是商业领域，都不可避免会涉及到一些变化的温度环境，而不同的温度是MEMS陀螺零偏、标度因子性能漂移的主要来源。温度变化会导致SOG工艺MEMS陀螺硅和玻璃之间热失配，热
应力使读出电容发生漂移。此外，温度变化会改变硅材料的
杨氏模量以及
真空封装胶体中气体的热运动特性，从而导致谐振
频率和Q值(品质因数)发生变化。目前，MEMS陀螺零偏和标度因子温度漂移越来越受到关注，成为了国内外研究的热点。
发明内容
[0005] 针对上述技术问题，本发明为克服模拟电路结构复杂，灵活性差，噪声大和温度漂移等不足以及数字化后适应范围有限、控制精度不足等问题，提供了一种灵活方便、低噪声、可移植、带温度补偿的硅微陀螺驱动闭环控制系统。
[0006] 本发明的硅微陀螺驱动闭环控制系统，所述硅微陀螺的驱动端与敏感端均连接有将电容信号转换为
数字信号的C/V转换电路、低通
滤波器、幅度
放大器和ADC转换器；所述驱动端与敏感端的数字信号分别与基于FPGA的驱动闭环控制电路和
温度补偿电路连接；所述驱动闭环控制电路的驱动反馈
信号传输给所述硅微陀螺的驱动
电极，所述温度补偿电路的角速度信号传输给控制终端。
[0007] 进一步的，所述驱动端的数字信号经归一化处理后与所述驱动闭环控制电路连接，所述驱动闭环控制电路包括稳幅支路和稳频支路，所述稳幅支路包括依次连接的均方根解调器、FIR
低通滤波器和PI
控制器；所述稳频支路包括依次连接的数字鉴相器、FIR低通滤波器、PI控制器和DDS，所述DDS信号反馈给所述数字鉴相器。
[0008] 进一步的，所述稳幅支路与稳频支路的
输出信号相乘后经运放器、DAC转换器及低通滤波器形成所述驱动反馈信号传输给所述硅微陀螺的驱动电极。
[0009] 进一步的，所述敏感端的数字信号经归一化处理后与所述温度补偿电路连接，所述温度补偿电路包括依次连接的均方根解调器、FIR低通滤波器、温度补偿器，所述温度补偿器还输入有所述DDS的频率反馈信号。
[0010] 进一步的，所述温度补偿器通过485
接口与所述控制终端连接。
[0011] 进一步的，所述数字鉴相器为希尔伯特变换器。
[0012] 进一步的，所述温度补偿器采用BP神经网络拟合实现，其实现步骤为：
[0013] (1)建立输入角速度ω1、谐振频率f和输出角速度ω2三者间的结构模型；
[0014] (2)根据输入输出数据确定BP神经网络的结构；
[0015] (3)通过BP神经网络构建、训练和预测三步获得温度模型所需的权值W及
阈值θ，得到温度补偿后的角速度 其中，Ψ选用线性函数purelin，选用非线性函数logsig。
[0016] 借由上述方案，本发明采用FPGA系统实现了硅微陀螺驱动闭环的数字化控制系统，并采用神经网络相关
算法实现了角速度输出温度漂移的抑制功能，克服了模拟电路结构复杂、噪声大和温度漂移等问题，具有灵活方便、低噪声、可移植、能够温度补偿、易于实现单片集成化ASIC电路的优点。
[0017] 上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，并可依照
说明书的内容予以实施，以下以本发明的较佳
实施例并配合
附图详细说明如后。
附图说明
[0019] 图2是本发明中均方根(RMS)解调器实现框图；
[0020] 图3是本发明中希尔伯特变换器实现框图；
[0021] 图4是BP神经网络温度补偿算法框图。
具体实施方式
[0022] 下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
[0023] 参见图1，本发明一较佳实施例所述的一种硅微陀螺数字化驱动闭环控制系统，硅微陀螺的驱动端与敏感端均连接有将电容信号转换为数字信号的C/V转换电路、低通滤波器、幅度放大器和ADC转换器；驱动端与敏感端的数字信号分别与基于FPGA的驱动闭环控制电路和温度补偿电路连接；驱动闭环控制电路的驱动反馈信号传输给硅微陀螺的驱动电极，温度补偿电路的角速度信号传输给控制终端。
[0024] 具体的，驱动端的数字信号经归一化处理后与驱动闭环控制电路连接，驱动闭环控制电路包括稳幅支路和稳频支路，稳幅支路包括依次连接的均方根(RMS)解调器、FIR低通滤波器和PI控制器；稳频支路包括依次连接的数字鉴相器、FIR低通滤波器、PI控制器和DDS，所述DDS信号反馈给所述数字鉴相器。稳幅支路与稳频支路的输出信号相乘后经运放器、DAC转换器及低通滤波器形成驱动反馈信号传输给硅微陀螺的驱动电极。
[0025] 敏感端的数字信号经归一化处理后与温度补偿电路连接，温度补偿电路包括依次连接的均方根(RMS)解调器、FIR低通滤波器、温度补偿器，温度补偿器还输入有DDS的频率反馈信号。本发明中温度补偿器通过485接口与控制终端连接。
[0026] 硅微陀螺驱动与敏感两路检测电容信号经C/V转成
电压信号，接着经低通滤波、幅度放大及
模数转换后成为数字信号，然后驱动端数字信号经稳幅、稳频及加偏置电压后经模数转换、低通滤波回到硅微陀螺驱动电极上形成闭环控制回路；敏感端数字信号经均方根(RMS)解调、FIR低通、温度补偿后通过RS485接口传输给控制终端。通过均方根(RMS)解调、FIR低通及PI控制实现幅度自动控制；通过数字鉴相、FIR低通、PI控制及DDS实现
相位跟踪功能；通过谐振频率与温度信号的线性关系实现了角速度信号输出的温度补偿功能。
[0027] 如图2所示，均方根(RMS)解调器采用正弦信号有效值提取方法，具体方法为：
[0028] 设fs为
采样频率、f为陀螺谐振频率、x(n)为被测
输入信号、y(n)为幅度输出、N＝fs\f+1为设定阈值，
[0029] 若n＜N则，
[0030] 否则，
[0031] 通过乘法累加器、FIR低通滤波器及开根运算，可以快速准确地获得被测信号的幅度。即通过对输入信号 平方得到关于幅度的低频分量以及高频噪声信号，然后通过FIR低通滤波器将高频成分滤除得到低频的幅度信号，再经过开根调整即可得到输入信号的幅度A。
[0032] 如图3所示，本发明中数字鉴相器采用全数字方法-希尔伯特变换方法将输入信号x(n)希尔伯特变换为Hx(n)，即将输入信号x(n)＝Acos(wn+θ)通过希尔伯特变换器，得到Hx(n)＝Asin(wn+θ)；再将Hx(n)与x(n)作除法运算，得到tan(wn+θ)；；再对对tan(wn+θ)求反正切，得到相位wn+θ。
[0033] 进一步的，希尔伯特变换器采用希尔伯特滤波器实现，理想的希尔伯特变换是幅度为1、正频率方向延时-π/2、负频率方向延时π/2的变换，而实际的希尔伯特滤波器是幅度为1、带有延时N/2个采样周期的变换结果，N为希尔伯特滤波器的阶数。因此，希尔伯特变换器的实现方法为：
[0034] 设输入信号x(n)的希尔伯特滤波器传递函数为Hx’(n)，希尔伯特滤波器阶数为N，将输入信号x(n)＝Acos(wn+θ)通过希尔伯特变换器得到 将输入信号x(n)＝Acos(wn+θ)通过延时N/2得到 将Hx’(n)与x’(n)作除法
运算，得到 采用Cordic算法，对 求反正切得到相位
将输入信号与DDS输出正弦信号分别经过上述的运算得到 及
通过减法运算得到
相位差 其中，希尔伯特变换通过Matlab工具
包FDA TOOL设计实现，反正切运算采用FPGA的IP核Cordic实现。
[0035] 如图4所示，本发明中温度补偿器采用BP神经网络拟合实现，首先通过实验获取神经网络学习样本(输入角速度ω1、谐振频率f及输出角速度ω2)，然后将样本代入BP神经网络训练得到温度模型需要的权值W及阈值θ，经多次网络
迭代训练，得到最优的权值W及阈值θ，由此得到拟合函数 其中，Ψ选用线性函数purelin，选用非线性函数logsig。具体步骤为：
[0036] (1)建立输入角速度ω1、谐振频率f和输出角速度ω2三者间的结构模型；
[0037] (2)根据输入输出数据特点可以确定BP神经网络的结构为2-N-1型，即两个输入
节点(谐振频率、输入角速度)、N个隐层节点以及1个
输出节点(输出角速度)，其中N由仿真调试后确定；
[0038] (3)通过BP神经网络构建、训练和预测三步得到温度模型所需的权值W及阈值θ，从而得到补偿后的角速度 其中，Ψ选用线性函数purelin，选用非线性函数logsig，Xi表示输入的样本值，k为神经网络
输出层节点个数，Wij表示
输入层第i个节点与隐含层第j个节点之间的权值，Wjk表示隐含层第j个节点与输出层k个节点之间的权值，θj表示隐含层第j个节点的阈值，θk表示输出层第k个节点的阈值。
[0039] 以上所述仅是本发明的优选实施方式，并不用于限制本发明，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变型，这些改进和变型也应视为本发明的保护范围。
