CC BY
23
УДК 519.688
ФИЛЬТРАЦИЯ СЛУЧАЙНЫХ ПОМЕХ ВЫХОДНОГО
СИГНАЛА ДЛЯ ЗЕЕМАНОВСКИХ ЛАЗЕРНЫХ ГИРОСКОПОВ В ПРОЦЕССЕ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ
ИСПЫТАНИЙ
В. Д. Голубев, А.О. Синельников
Рассмотрено применение алгоритма асинхронной фильтрации и коррекции данных для зеемановских лазерных датчиков угловой скорости. Приведена структурная схема алгоритма. Смоделирована работа алгоритма на примере искусственно ошумлённого тестового сигнала. Экспериментально исследована стабильность работы алгоритма, подтверждающая эффективность его использования для коррекции случайных помех.
Ключевые слова: лазерный гироскоп, датчик угловой скорости, асинхронный фильтр восстановления сигнала.
Введение. Сегодня лазерные гироскопы успешно используются в системах навигации, стабилизациии управления кораблей, подводных лодок, самолетов и космических аппаратах [1]. Это обусловлено тем, что лазерные гироскопы обладают рядом неоспоримых функциональных и эксплуатационных преимуществ по сравнению с другими типами гироскопов: высокая точность в широком диапазоне измеряемых скоростей, мгновенный запуск и быстрый выход на рабочий режим, малая чувствительность к перегрузкам, а также дискретный характер информации о вращении, позволяющий согласовать гироскоп с цифровыми устройствами обработки информации [2].
Одной из актуальных задач современных систем навигации является фильтрация выходных сигналов измерительных приборов (акселерометров, датчиков угловой скорости и др.). В первую очередь, это позволяет эффективно купировать случайные составляющие сигнала регулярного и нерегулярного характера, что приводит к повышению точности измерения параметров.
Для решения поставленной задачи целесообразно применять асинхронный фильтр восстановления сигнала (АФВС) [3].
Теоретическая часть. Принцип работы АФВС заключается в построении величины выборочного среднего для каждого значения цифрового сигнала. Данная математическая величина представляет собой доверительный интервал, в котором обрабатываемый сигнал теоретически может находиться в данный момент времени, основываясь на его динамике в предыдущие моменты времени. В результате сопоставления реального сигнала с его оценкой алгоритм в случае несоответствия восстановит сигнал с помощью линейной экстраполяции.
Рассмотрим теоретические основы работы алгоритма с помощью функциональной схемы, изображенной на рис. 1.
Шум
Босс тановленный
Рис. 1. Структурная схема работы ЛФВС с входным набором данных «X»
Пусть имеется некий идеальный сигнал, который представляет собой полезную составляющую выходного сигнала исследуемого устройства. Учитывая тот факт, что идеальный сигнал является лишь моделью, а фильтр работает с ошумленным, т.е. реальным, сигналом, покажем на схеме суммирование идеального сигнала и различного рода шумов для имитации реального сигнала, который генерируется устройством.
Реализация получения выборочного среднего происходит по двум ветвям данной схемы, параллельно обрабатывающим данные.
Первая ветвь обрабатывает сигнал таким образом, что сначала полученные данные фильтруются по заданному математическому закону:
х'[(\ = а * х'и - 1] + (1 - а) * х[(\, (1)
где х'[/] - значение из массива отфильтрованных данных; х [/] - значение из массива данных поступающего сигнала; а - коэффициент регулирования сглаживания.
Затем вычисляется квадрат отфильтрованного значения, в то время как во второй ветви сначала берётся квадрат «реального» сигнала, который после этого обрабатывается аналогичным фильтрующим звеном по закону (1).
В результате такой обработки из обеих ветвей берётся абсолютная разница, после чего вычисляется корень квадратный из полученного значения, что и будет являться выборочным средним в каждой точке данного массива значений.
Блок «Корректор» реализует логику работы устройства в целом. Настройка данного блока осуществляется лишь одним параметром - коэффициентом усиления АФВС, который по сути является множителем расширения доверительного интервала и позволяет конечному пользователю вручную определять рамки отсекаемых значений.
Для реализации алгоритма выбрана среда Шо^гашМаШешаИса 9 [4].
В качестве имитации работы фильтра рассмотрим случай, представленный на рис. 2.
Рис. 2. Имитационная модель сигнала для АФВС
Пусть дискретно задана функция косинуса амплитуды g с шагом И=0.01с, имеющая 1000 значений на ~1.6 периода, на которую наложен синусоидальный шум повышенной частоты, моделирующий шумовую составляющую, вместе с 15 сбоями, равномерно возникающей по времени, 10 из которых являются полностью случайными, а оставшиеся 5 принимают фиксированное значение. Таким образом, моделируется неприемлемое искажение исходного сигнала, работать с которым в процессе измерений невозможно.
В результате обработки сигнала согласно вышеописанному алгоритму, успешно устраняются все выбросы, которые отличаются от исходного сигнала более, чем на 5.. .7 % амплитуды, что объясняется настройкой параметров для каждого конкретного случая, которая определяет, какие значения будут расцениваться устройством как достоверные.
На рис. 3 показан результат работы АФВС для тестового сигнала, на котором остались 3 из 15 выбросов, попавших в доверительный интервал.
Рис. 3. Результат работы АФВС для имитационного сигнала
Практическое применение. Ниже приводится результат работы АФВС для выходного сигнала смещения нуля зеемановского лазерного датчика угловой скорости [5], во время испытаний которого наблюдался характерный выброс, примечательный резким характером возрастания сигнала, т.е. локальным скачком.
Исходные данные отображены на рис. 4.
Рис. 4. Смещение нуля зеемановского лазерного датчика угловой скорости со случайным выбросом
Как известно, принцип работы лазерных гироскопов основан на измерении разности частот встречных волн пропорциональной скорости вращения [5]. В нашем случае резких скачков в измеряемой на разности
101
частот встречных волн, определяемой применением зеемановкой частотной подставки [6], не наблюдалось. Это подтверждает наличие случайных помех, не связанных с работой лазерного датчика, а определяется сбоями в устройстве обработки информации.
На рис. 5 показан результат работы АФВС для данной реализации, сигнал был успешно восстановлен в точке выброса, в то время как остальные точки затронуты не были. Полученные данные наглядно демонстрируют эффективную работу фильтра, по сглаживанию выходной характеристики зеемановского датчика угловой скорости.
. 7мнн
12.4 -
13.2
1.1.4 -
ШН
__I_I_I_I_I_I_I_I_I_I_I_I_I_I_I_I_I_I_I_I_I_I_I_I_I_I_I_I_I_I
О 1С 30 30 40 зО Ж
Рис. 5. Реализация датчика с учетом работы АФВС
Заключение. Принимая во внимание полученные результаты, можно судить об очевидной эффективности АФВС. Математическая простота реализации данного алгоритма также является его преимуществом, на ряду с его универсальностью и легкостью интеграции в уже имеющееся или вновь разрабатываемое программное обеспечение, предназначенное для обработки или мониторинга цифрового сигнала. Также, успешное применение АФВС уменьшает среднеквадратичное отклонение полученной величины смещения нуля, что значительно влияет на дальнейший расчёт точностных параметров лазерных гироскопов и датчиков угловой скорости.
Перспективным направлением для исследований является снабжение данного алгоритма дополнительными модулями сглаживания сигнала и автономной подстройки коэффициентов по характеру получаемого на входе сигнала с целью повышения эффективности его работы в каждом отдельно взятом случае.
Список литературы
1. Джашитов В.Э., Панкратов В.М., Голиков А.В. Общая и прикладная теория гироскопов с применением компьютерных технологий. СПб.: ГНЦ РФ ОАО «Концерн «ЦНИИ «Электроприбор», 2010. 154 с.
2. Матвеев В.В. Основы построения бесплатформенных инерциаль-ных навигационных систем. СПб.: ГНЦ РФ ОАО «Концерн «ЦНИИ «Электроприбор», 2009. 280 с.
3. Клинчаев О. Шаблоны «Асинхронный фильтр» и «HasValue» в разработке desktop приложений. AgileDays-2011. [Электронный ресурс] URL :https://vk.cc/7pCbTZ (дата обращения: 10.03.2017).
4. Официальный сайт программного обеспечения Mathematica. [Электронный ресурс] URL :https://www.wolfram.com/mathematica/ (дата обращения: 10.03.2017).
5. Macek W.M., Davis D.T. M. (Jr.). Rotation rate sensing with traveling-wave ring lasers. «Appliedphysicsletters», 1963. V. 2. P. 67.
6. Азарова В.В., Голяев Ю.Д., Савельев И.И. Зеемановские лазерные гироскопы. Квантовая электроника, 2015. №2 (512). С. 171 - 179.
Голубев Валерий Денисович, техник, valerygolubev@mail. ru, Россия, Москва, АО ««НИИ «Полюс» им. М. Ф. Стельмаха»,
Синельников Антон Олегович, канд. техн. наук, начальник участка, mr.sinelnikov.a@,mail.ru, Россия, Москва, АО ««НИИ ««Полюс» им. М. Ф. Стельмаха»
RANDOM NOISE FILTRATION IN ZEEMAN LASER GYRO OUTPUT SIGNAL FOR
TECHNOLOGY MEASUREMENTS
V.D. Golubev, A. O. Sinelnikov
In this research, the application of asynchronous filtration algorithm and data correction with signal restoring for Zeeman laser gyros for random noise protection is observed. Structural scheme of the algorithm is presented. Algorithm's application to a test signal with artificial data distortion is observed and efficiency is estimated. Experimental approval of algorithm stability and efficiency is given within its application to a Zeeman laser rate gyro's zero offset output signal.
Key words: laser gyro, angular velocity sensor, asynchronous signal recovery filter.
Golubev Valery Denisovich, technician, valerygolubev@mail. ru, Russia, Moscow, POLYUS Research Institute of M.F. Stelmakh Joint Stock Company,
Sinelnikov Anton Olegovich, candidate of technical sciences, test laboratory chief, mr.sinelnikov.a@,mail.ru, Russia, Moscow, POLYUS Research Institute of M.F. Stelmakh Joint Stock Company
