Geri Dön

MEMS-IMU sensörünün ölçüm hatası ve sıcaklık değişimine bağlı tahmin performansının sönümleme faktörlü adaptif kalman filtresi ile iyileştirilmesi

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 885330
  2. Yazar: EREN MEHMET AKBAŞ
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT ÜÇÜNCÜ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Savunma ve Savunma Teknolojileri, Defense and Defense Technologies
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Başkent Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Elektronik Harp Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 92

Özet

Bu çalışmada, sistem matrisi ve modeli belirsiz olan sistem durumlarını tahmin etmek için yeni bir algoritma olan Düşük Hata Oranına Uyarlanabilir Sönümlü Kalman Filtresi (LERAFKF) önerilmektedir. LERAFKF'nin tasarlanmasındaki amaç ölçümlerdeki zorluklar, sistem parametreleri ve yanlış durum uzayı modellerinden kaynaklanan sorunları hafifletmektir. Sistem parametrelerindeki belirsizliklerin, bilinmeyen kovaryanslı ölçümlerin ve kötü tanımlanmış sistem modellemelerinin olduğu durumlarda Kalman Filtresi (KF) ve Genişletilmiş Kalman Filtresi (EKF) algoritmasının kullanıldığı çeşitli çalışmalar bulunmaktadır. Çalışmamızın yeniliği, halihazırda kullanılan Kalman tahmin algoritması ve sönümleme faktörü uyarlamalı filtrenin kombinasyonu ile yeni bir yöntem önermektir. Burada Kalman filtresi sönümleme faktörü ile uyarlanabilir Kalman filtresine dönüştürüldü ve algoritma optimize edilmiş sönümleme faktörünü hesaplayacak şekilde yeniden tasarlandı. Bu çalışmada simülasyon çalışmasında doğrusal ve doğrusal olmayan bir sistem kullandık. Doğrusal sistem hareketli bir nesneyi temsil ediyordu. Simülasyon, Pololu IMU01b, Honeywell HG9900C1A-2025.2625 ve kalifikasyon testleri tamamlanmamış laboratuvar ürünü olan yerli SDI33.R3.0009 3 eksenli ataletsel ölçüm birimi (IMU) sensöründen ölçümler kullanılarak gerçekleştirildi. Doğrusal olmayan sistem için 2 eksenli döner tablaya monte edilen 9 serbestlik derecesine (DoF) sahip ilgili sensörler kullanıldı. Bu sistemle bir füze 4. dereceden doğrusal olmayan bir sistem olarak simüle edilmiştir. Bununla birlikte sensörler için 3 farklı sıcaklıklıkta ölçümler alınmış ve sıcaklığa bağlı ölçüm hatasının filtrelerin verdikleri cevaplar ve tahmin performansları irdelenmiştir. Önerilen LERAFKF filtremizin özellikle ölçüm kaynaklı hatalar durumunda sistem durumlarını tahmin etmede KF ve EKF'den daha iyi sonuçlar verdiği görülmüştür. Ortalama karesel hata analizi yapıldığında LERAFKF'nin hem doğrusal hem de doğrusal olmayan sistemlerde en az hata değerine sahip olduğunu ve KF ve EKF'den daha iyi performans gösterdiğini kanıtladık.

Özet (Çeviri)

In this study, a new algorithm, Low Error Rate Adaptive Fading Kalman Filter (LERAFKF) is proposed to predict the system states whose system matrix and model are uncertain. The purpose of designing LERAFKF is to alleviate the problems caused by the difficulties in the measurements, system parameters and wrong state space models. There are several studies in which the Kalman Filter (KF) and Extended Kalman Filter (EKF) algorithm are used where there are uncertainties in system parameters, measurements with unknown covariances and ill defined system modeling. The novelty of our work is to propose a new method with the combination of the currently used Kalman estimation algorithm and the fading factor adaptive filter. Here, the Kalman filter was transformed into an adaptive Kalman filter with the forgetting factor and the algorithm was redesigned to calculate the optimized forgetting factor. In this study, we used a linear and a nonlinear system in the simulation study. The linear system represented a moving object. The simulation were carried out by using measurements from 3- axis inertial measurement unit (IMU) sensors; Pololu IMU01b, Honeywell HG9900C1A2025.2625 and SDI33.R3.0009 which were a laboratory product whose qualification tests have not been completed. For the nonlinear system, these sensors which 9 degrees of freedom (DoF) mounted on a 3-axis rotary table was used. With this system, a missile were simulated as a 4th order nonlinear system. In addition, measurements were taken for the sensors at 3 different temperatures, and the responses and prediction performances of the filters due to temperaturerelated measurement error were examined. It was observed that our proposed LERAFKF filter provided better results than KF and EKF in estimating system states especially in case of measurement-related errors. When the mean square error analysis was performed, we proved that LERAFKF had the least error value and performed better than KF and EKF in both linear and nonlinear systems.

Benzer Tezler

  1. Navigasyon hassasiyetini arttırmak için ataletsel ölçüm birimine tamamlayıcı filtre uygulanması

    Implementation of complementary filter to inertial measurement unit to increase navigation sensitivity

    MEHMET EMİN OKUDAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ İSMAİL BAYEZİT

  2. Mems ataletsel ölçüm birimi stokastik hata parametrelerinin tanılanması ve kestirimi

    Identification and estimation of stochastic error parameters of mems inertial measurement unit

    ŞÜKRÜ TUNA AKAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ DİNÇER GÖKCEN

  3. MEMS sensor based underwater AHRS (Attitude and Heading Reference System) aided by compass and pressure sensor

    Pusula ve basınç sensörü yardımıyla MEMS sensörleri ile su altı durum ve yönelim sistemi

    MEHMET ERÇİN ÖZGENECİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÇAĞATAY CANDAN

    PROF. DR. TOLGA ÇİLOĞLU

  4. Dinamik eğim sensörü cihazının tasarlanması ve ölçüm stabilitesini arttırma amaçlı çeşitli metotların kullanılması

    Design of a dynamic inclinometer device and use of various methods to increase measurement stability

    İSMAİL DERELİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKonya Teknik Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ KEMAL ERDOĞAN

  5. Infrastructure independent pedestrian localization using dead reckoning and particle filter

    Parakete seyri hesabı ve parçacık filtresi ile altyapısız yaya konum belirleme

    MEHMET ENES CAVLI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKAN TEMELTAŞ