基于捷联惯性传感的吊钩姿态估计技术研究

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时间:2019-03-13

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1、DALIANUNIVERSITYOFTECHNOLOGYfi页士享位论文MASTERALDISSERTATION基于捷联惯性传感的吊钩姿态估计技术研究学科专业■——电岁—电—于—与—电剪__作者姓名起曼里指导教师—_寒__赛答辩日期硕士学位论文基于捷联惯性传感的吊钩姿态估计技术研究A-ttitudeEstimationofCraneHookBasedonStrapdownInertialNaviationTechnologgy作者姓名:杜署明学科、专业:电力电子与电力传

2、动学号:21213044指导教师:张晓华教授完成日期:2015年4月20日達理工大峰DalianUniversitofTechnologyy大连理工大学学位论文独创性声明作者郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下进行研究工作所取得的成果。尽我所知,除文中已经注明引用内容和致谢的地方外,本论文不包含其他个人或集体已经发表的研究成果,也不包含其他巳申请学位或其他用途使用过的成果一。与我同工作的同志对本研究所做的贡献均已在论文中做了明補的说明并表示了谢意。若有不实之处,本人愿意承担相关法律责任。学位

3、论文题目:基于捷联惯性传感的吊钩姿态倍计技术研究作者签名:日期:/七年6月g曰大连理工大学硕士学位论文摘要随着我国工业经济不断发展口、车站建设,起重机被广泛应用于港作业、建筑施工等各个领域。面对起重量增大,作业速度加快的市场需求,检测起重机吊钩移动摆角、摆向、位置,为操作员提供高精度吊钩姿态参数,以保证起重机安全高效作业,具有重要工程意义。本文将捷联惯性传感技术引入吊钩姿态估计系统中,在分析吊钩三维运动模型基础上,采用数据融合算法,实现姿态实时检测。。、、针对吊钩的特殊结构,分析了该技术的可行性提出了方向余弦矩阵欧拉角姿

4、态四元数等算法更新姿态,并结合本文设计的模拟吊钩系统,选定四元数法对吊钩姿态进行解算。建立吊钩运动姿态数学模型,给出吊钩姿态估计系统的整体框图,并对吊钩运动过程进行分析;利用球面三角形等原理,消除了吊钩扭转影响;分析研宄了吊钩运动摆角、投影摆向角等关键姿态参数。针对陀螺仪、加速度计、磁强计等传感器零漂误差等问题,基于多传感器数据融合思想,设计了传统互补滤波数据融合算法,并提出基于模糊逻辑的自适应互补滤波算法,以抑制外部加速度影响。同时,釆用扩展卡尔曼滤波算法对吊钩姿态解算,并与互补滤波算法比较。在保证解算实时性的基础上,扩展卡尔曼滤波算法精度

5、最高,得到姿态角°°误差范围为偏航角小于2、俯仰角小于r.50.5,横滚角小于1,摆角小于,投影偏向角小于全角度范围的2.5%。利用惯性传感器与磁强计集成模块iNEMO平台,实现了吊钩姿态估计算法的应用,为不干扰吊钩运动,通过无线通讯将吊钩姿态信息传送至上位机显示。设计了视觉测量系统,将其结果与捷联惯性技术得到的吊钩姿态估计信息作对比。实验结果表明:本文设计的吊钩姿态估计系统可有效融合多传感器数据,能够在不影响吊钩作业的条件下,无线完成监测,得到高精度吊钩姿态信息,具有良好的工程应用前景。关键词:吊钩姿态;捷联惯性传感;数据融合;无线传输

6、;视觉测量-I-基于捷联惯性传感的吊钩姿态估计技术研宄A-ttitudeEstimationofCraneHookBasedonStradownInertialpNaviationTechnologgyAbstractWiththedevelopmentoftheChineseeconomy,truckcranehasbeenwidelyusedinindustrialfieldssuchascarohandlinhousinconstructionstationconstruct

7、itc.How,on,egg,gtosatisfythedemandofincreasincarrinweihtandworkinseedisbecominganurentgygggpgissue.Thekeoinistorovytidehihaccurateattitudeofcranehooktooeratorbydetectinppgpgtheswinganleorientationanleandositionofhook.Thiscan

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