[发明专利]一种基于改进LMD的光纤陀螺振动信号分析方法

说明书

本发明公开了一种基于改进LMD的光纤陀螺振动信号分析方法，属于惯性导航技术领域。本发明运用改进的LMD方法对振动信号进行了时频域分解，得到对应原信号中不同频率段的一系列谐波信号，最后通过消除由振动引起的光源波动噪声和陀螺漂移，重构得到去除振动噪声的输出信号。本发明中的改进LMD方法，采用三次样条插值来替换滑动平均方法，同时采用镜像延拓方法来改善可能存在的端点效应问题，对于分解的终止条件则引入了具有更快收敛速度的OC判定。对于分量信号，应用核主成分方法进行分析，使用能量占比方法分离反映振动影响的有效信号和噪声，最后完成光纤陀螺振动信号的有效分析。

技术领域

本发明涉及一种基于改进局部均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)的光纤陀螺振动信号分析方法，属于惯性导航技术领域。

背景技术

光纤陀螺作为惯性系统中广泛采用的全固态角速度测量器件，其性能水平对惯性系统的精度有较大的影响。虽然在理论上，光纤陀螺的全固态、无运动部件的特点，使其与传统机械陀螺相比具有抗冲击、抗振动等优势，但由于光纤的弹光效应，使得在实际工程应用中，因冲击、振动等环境因素会引起光纤环的应力产生变化，而器件尾纤振动以及结构的共振都将引起陀螺误差，使得振动状态下的器件的动态误差增加。为了提高控制系统的精度，有必要对振动等复杂环境下的光纤陀螺输出信号的特点开展研究。

已有研究者从光纤陀螺主要构件的物理特性出发，分析了光纤长度、光纤缠绕方式、波导尾纤、环圈骨架谐振结构等对陀螺振动误差的影响，提出了改善其振动性能的一些措施，但由于安装工艺等方面的限制，一些改进措施的效果也受到影响。而对于振动情形下光纤陀螺的信号表现形式以及如何对环路改进后的系统中振动误差建模补偿还需做进一步的研究，从而更好地提升光纤陀螺的振动性能。

通过对陀螺振动信号的分析可知，其具有非平稳信号的时变特性，一般采用时频域联合分析方法从而获得更为准确的特征信息。Jonathan S.Smith于2005年提出了一种新的信号分析方法——局部均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)，该方法在Electroencephalogram信号处理方面的时频分析效果要优于传统的分析方法，时频分布的结构由信号本身的局部特征尺度决定，产生的瞬时频率有物理意义的。在机械故障分析领域，LMD方法的应用已取得一些创新性的研究成果，但由于经典LMD采用的滑动平均算法对步长等参数依赖性较大，使得平滑结果有较明显的误差。

为了进一步对分解得到的一定频率段陀螺振动信号进行分析，考虑引入在非线性特性分析领域广泛应用的核主成分分析(Kernel Principle Component Analysis，KPCA)方法，该方法可以通过将多维数据特征压缩到少数几维，从而减少噪声等其他成分干扰，突出有用的信息特征，因而在特征提取、模式识别和信号去噪等方面都有广泛的运用。

发明内容

本发明的技术解决问题是：运动载体在受到冲击、振动等环境因素的影响时，会引起陀螺内部应力改变，光纤线圈和光路器件及尾纤的折射率和偏振特性会发生变化，从而产生非互易性误差，表现为振动等环境下光纤陀螺动态误差的增大。

为了解决上述技术问题不足，本发明提供了一种基于改进LMD的光纤陀螺振动信号分析方法，对振动情形下光纤陀螺的信号表现形式以及对经过环路改进后的系统中振动误差进行建模补偿，对于分解得到的信号，应用核主成分方法进行分析，使用能量占比方法分离反映振动影响的有效信号和噪声，从而提高振动环境下光纤陀螺的测量精度。

本发明所采用的技术方案是：通过对光纤陀螺振动特性分析，在光学器件及检测电路的结构等改进基础上，进一步提出运用时频域方法对陀螺振动信号的特征进行分析，按照所提出的改进算法，将复杂的非平稳振动信号分解为若干个乘积函数(ProductionFunction,PF)的线性组合，每一个PF分量表示原信号中某一频率段的谐波信号，运用核主成分分析方法消除由振动引起的高频噪声项，再通过重构的方法得到满足要求的输出信号，从而提高光纤陀螺的性能。