阅读说明：本技术 一种三轴磁传感器的转向差校正方法 (Steering difference correction method of three-axis magnetic sensor ) 是由 章雪挺 李崇贝 何欢 黄浩楠 廖章锦 徐航 于 2019-09-02 设计创作，主要内容包括：本发明公开了三轴磁传感器的转向差校正方法,包括以下步骤,S10,选择一片空旷且没周围没有磁性物质的区域,在一个固定点上,转动磁传感器,并采集磁传感器所得到三轴磁场数值Hx,Hy,Hz；S20,设X’Y’Z’轴为磁传感器的实际坐标轴,XYZ轴为标准坐标轴,构建地磁场矢量的测量输出模型；S30,构造神经网络辨识系统,采用迭代原理更新误差参数,从而得到误差参数的各个估计值；S40,利用误差参数,计算补偿后的磁传感器数据。本发明适用性广,且不要求巨大的数据量,对参数估计的精度更高,减少转向差的效果较好,有效提高了测量磁场值时的准确度。(the invention discloses a steering difference correction method of a triaxial magnetic sensor, which comprises the following steps of S10, selecting a region which is open and has no magnetic substances around, rotating the magnetic sensor on a fixed point, and collecting triaxial magnetic field values Hx, Hy and Hz obtained by the magnetic sensor; s20, setting an X ' Y ' Z ' axis as an actual coordinate axis of the magnetic sensor, and setting an XYZ axis as a standard coordinate axis, and constructing a measurement output model of the geomagnetic field vector; s30, constructing a neural network identification system, and updating error parameters by adopting an iteration principle so as to obtain each estimation value of the error parameters; s40, the compensated magnetic sensor data is calculated using the error parameter. The method has wide applicability, does not require huge data volume, has higher precision of parameter estimation, has better effect of reducing steering difference, and effectively improves the accuracy when measuring the magnetic field value.)

一种三轴磁传感器的转向差校正方法

技术领域

本发明属于电子仪器测量标定与校正领域，涉及一种三轴磁传感器的转向差校正方法。

背景技术

磁场检测是在做与磁有关的各种科研生产活动中必不可少的一个环节，勘测磁异常的准确性是十分重要的。其中，三轴磁传感器常常被用来作为工具，测量磁场的三分量数值。但是因为加工工艺各不相同，安装工艺的水平也参差不齐，就会导致磁传感器的三个轴不会严格正交，并且三轴的灵敏度也不会保持完全一致，可能还会存在零点漂移等问题，就会使得传感器在同一位置不同形态下，测得的磁场模量和实际量有一个较大的误差，这个误差即转向差，所以对转向差的校正就十分有必要。

常用的三轴磁传感器校正方法是椭球拟合校正，即通过充分旋转磁传感器，通过获取足量的数据，拟合出椭球方程，进而来计算校正参数。但这种方法需要获取大量的数据，并且一定要保证磁传感器能被充分旋转，才能有一定效果。但事实证明，对于不同的磁传感器效果不理想。

发明内容

为解决上述问题，本发明提供一种适用性更广，且校正精度更好的三轴磁传感器的转向差校正方法，并且不需要大量的数据。

为实现上述目的，本发明的技术方案为三轴磁传感器的转向差校正方法，包括以下步骤：

S10，选择一片空旷且没周围没有磁性物质的区域，在一个固定点上，转动磁传感器，并采集磁传感器所得到三轴磁场数值Hx，Hy，Hz；

S20，设X′ Y′ Z′轴为磁传感器的实际坐标轴，XYZ轴为标准坐标轴，构建地磁场矢量的测量输出模型；

S30，构造神经网络辨识系统，采用迭代原理更新误差参数，从而得到误差参数的各个估计值；

S40，利用误差参数，计算补偿后的磁传感器数据。

优选地，所述设X′ Y′ Z′轴为磁传感器的实际坐标轴，XYZ轴为标准坐标轴，构建地磁场矢量的测量输出模型，由下式表达，

其中，为不对称比例系数，K_x和K_y分别是磁传感器实际坐标轴OX′轴方向上的灵敏度刻度和OY′轴方向上灵敏度刻度，以OZ′轴方向上灵敏度刻度为标准，即与磁传感器标准坐标轴OZ相同，设为1；

为空间转换矩阵，β表示Y′轴与Y轴之间夹角，α表示X′轴与XOZ平面的夹角，γ表示X′轴与XOY平面的夹角；取cosα≈1,cosβ≈1,cosβ≈1,sinα≈α,sinβ≈β,sinγ≈γ，得到

B＝[B_x,B_y,B_z]^T为零偏误差矩阵，B_x，B_y，B_z即磁传感器实际X轴，Y轴，Z轴的零偏值；

为磁传感器实际输出分量值，即磁传感器实际得到的X轴，Y轴，Z轴上的磁场值；

设定误差矩阵由式(1)得到

进一步计算，其中，E为单位矩阵；

ΔK_x＝K_x-1，ΔK_y＝K_y-1；

式(2)转化为

忽略二阶小量ΔSΔK，得到，

利用向量二范数，

忽略二阶小量得到，

由式(3)和式(4)得到，

将ΔK，ΔS，B带入式(5)得到，

优选地，所述S30中，[ΔK_x,ΔK_y,γ,α,β,B_x,B_y,B_z]为需估计的误差参数，包括以下步骤：

S31，t代表迭代次数，令t＝1，初始化一个八个元素全为1的行矩阵w，表示八个待估计误差参数；

S32，设置迭代次数M和学习效率μ，这里取M＝5000，μ＝0.000015；

S33，根据式(6)，把磁传感器的输出拓展为，

S34，计算加权总值Z(t)＝w*P^T；

S35，计算误差向量

S36，根据WIDROW-HOFF学习规则，参数调整表达式为w(t+1)＝w(t)+μe(t)P^T，

其中，w为待估计参数的矩阵，μ为学习效率，可以调整各参数趋于稳定值的快慢，e(t)为误差向量，P为输入矩阵；

S37，t＝t+1，回到S34；

S38，t等于迭代次数M时，结束迭代，得到误差参数估计值。

优选地，所述S40中根据式(3)，计算补偿后的磁传感器数据，得到

本发明的有益效果，适用性更广，且不要求巨大的数据量，并且更有效地抑制磁传感器转向差。通过本发明处理三轴磁场数据后，计算磁场总场值，参见图3为校正前总场值，数值波动的最大值和最小值相差近600nT，即转向差近600nT，而从图4可以看出，校正后波动减少为80nT以内，转向差得到了有效抑制，提高了测量磁场值时的准确度。

附图说明

图1为本发明实施例的三轴磁传感器的转向差校正方法的步骤流程图；

图2为本发明实施例的三轴磁传感器的转向差校正方法的三轴磁力计标准坐标轴与实际坐标轴的误差角示意图；

图3为本发明实施例的三轴磁传感器的转向差校正方法的校正前磁场总场值图；

图4为本发明实施例的三轴磁传感器的转向差校正方法的校正后磁场总场值图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

相反，本发明涵盖任何由权利要求定义的在本发明的精髓和范围上做的替代、修改、等效方法以及方案。进一步，为了使公众对本发明有更好的了解，在下文对本发明的细节描述中，详尽描述了一些特定的细节部分。对本领域技术人员来说没有这些细节部分的描述也可以完全理解本发明。

参见图1，为本发明实施例的三轴磁传感器的转向差校正方法的步骤流程图，包括以下步骤：

S10，选择一片空旷且没周围没有磁性物质的区域，在一个固定点上，转动磁传感器，并采集磁传感器所得到三轴磁场数值Hx，Hy，Hz；

S20，设X′ Y′ Z′轴为磁传感器的实际坐标轴，XYZ轴为标准坐标轴，构建地磁场矢量的测量输出模型；参见图2，

S30，构造神经网络辨识系统，采用迭代原理更新误差参数，从而得到误差参数的各个估计值；

S40，利用误差参数，计算补偿后的磁传感器数据。

设X′ Y′ Z′轴为磁传感器的实际坐标轴，XYZ轴为标准坐标轴，构建地磁场矢量的测量输出模型，由下式表达，

其中，为不对称比例系数，K_x和K_y分别是磁传感器实际坐标轴OX′轴方向上的灵敏度刻度和OY′轴方向上灵敏度刻度，以OZ′轴方向上灵敏度刻度为标准，即与磁传感器标准坐标轴OZ相同，设为1；

为空间转换矩阵，β表示Y′轴与Y轴之间夹角，α表示X′轴与XOZ平面的夹角，γ表示X′轴与XOY平面的夹角；取cosα≈1,cosβ≈1,cosβ≈1,sinα≈α,sinβ≈β,sinγ≈γ，得到

B＝[B_x,B_y,B_z]^T为零偏误差矩阵，B_x，B_y，B_z即磁传感器实际X轴，Y轴，Z轴的零偏值；

为磁传感器实际输出分量值，即磁传感器实际得到的X轴，Y轴，Z轴上的磁场值；

设定误差矩阵由式(1)得到

进一步计算，其中，E为单位矩阵；

ΔK_x＝K_x-1，ΔK_y＝K_y-1；

式(2)转化为

忽略二阶小量ΔSΔK，得到，

利用向量二范数，

忽略二阶小量得到，

由式(3)和式(4)得到，

将ΔK，ΔS，B带入式(5)得到，

S30中，[ΔK_x,ΔK_y,γ,α,α,B_x,B_y,B_z]为需估计的误差参数，包括以下步骤：

S31，t代表迭代次数，令t＝1，初始化一个八个元素全为1的行矩阵w，表示八个待估计误差参数；

S32，设置迭代次数M和学习效率μ，这里取M＝5000，μ＝0.000015；

S33，根据式(6)，把磁传感器的输出拓展为，

S34，计算加权总值Z(t)＝w*P^T；

S35，计算误差向量

S36，根据WIDROW-HOFF学习规则，参数调整表达式为w(t+1)＝w(t)+μe(t)P^T，

其中，w为待估计参数的矩阵，μ为学习效率，可以调整各参数趋于稳定值的快慢，e(t)为误差向量，P为输入矩阵；

S37，t＝t+1，回到S34；

S38，t等于迭代次数M时，结束迭代，得到误差参数估计值。

S40中根据式(3)，计算补偿后的磁传感器数据，得到

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。