摘要 : 本征信号是光学电流传感长期运行稳定性和高精度测量的重要性能参数。目前,传统方法如双光路法并不能消除本征信号的抖动,对光学电流传感高测量精度产生消极影响。为此,提出了光学电流传感消抖卡尔曼本征信号高精度提取方法来对本征信号进行消噪处理。... 展开 本征信号是光学电流传感长期运行稳定性和高精度测量的重要性能参数。目前,传统方法如双光路法并不能消除本征信号的抖动,对光学电流传感高测量精度产生消极影响。为此,提出了光学电流传感消抖卡尔曼本征信号高精度提取方法来对本征信号进行消噪处理。首先对光学电流传感的噪声特性以及光路结构进行分析,建立了光学电流传感本征信号模型。引入消抖函数修正卡尔曼增益K,提出了消抖卡尔曼(Debouncing Kalman,DBK)算法,解决了标准卡尔曼增益K对初始状态依赖性强以及测量过程不确定性非常敏感带来的状态估计值严重抖动问题。并且引入了噪声方差递推估计,来保证在滤波过程中可以实时对噪声方差进行修正。在MATLAB进行了消抖卡尔曼滤波算法的验证并与标准卡尔曼算法进行了滤波效果的对比分析,验证了该算法的可行性,并结合李雅普诺夫稳定性分析法推导验证了该算法的稳定性。最后,搭建光学电流传感实验平台,将所提算法在LabVIEW FPGA硬件平台并行实现,验证了该算法的实时性,且能够满足实际工程需求。 收起