Технология стендовой калибровки тензорных магнитоградиентных измерительных систем

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Предложена технология стендовой калибровки тензорной магнитоградиентной измерительной системы. В основе предложенных алгоритмов лежит оценка влияния эталонного магнитного источника, описываемого пространственным распределением скалярного магнитного потенциала, на калибруемый магнитоградиентометр. Разработаны алгоритмы докалибровки векторных датчиков, которые необходимо выполнять в точке с минимальным градиентом магнитного поля или в соленоидальном поле. Разработан алгоритм оценки положения базового датчика, который заключается в последовательных поворотах магнитоградиентной измерительной системы вокруг своего центра при неподвижном калиброванном источнике поля. Разработан алгоритм оценки направления вектора дипольного момента при известном положении датчика относительно источника поля. Разработан алгоритм оценки положения векторных датчиков относительно базового. Разработан алгоритм технологии калибровки тензорного магнитоградиентометра. Реализация описанной технологии калибровки в совокупности с технологией калибровки существующих датчиков магнитной индукции позволила обеспечить калибровку всех параметров магнитоградиентной измерительной системы и определение точного взаимного расположения датчиков и взаимной ориентации всех осей чувствительности.

Об авторах

Борис Викторович Павлов

ФГБУН Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН

Email: pavlov@ipu.ru
Москва

Евгений Владимирович Каршаков

ФГБУН Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН

Email: karshakov@ipu.ru
Москва

Дмитрий Алексеевич Гольдин

ФГБУН Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН

Email: goldind@ipu.ru
Москва

Андрей Кириллович Волковицкий

ФГБУН Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН

Email: avolkovitsky@yandex.ru
Москва

Список литературы

  1. ВАСИЛЮК Н.Н. Калибровка коэффициентов линейной модели интегрального магнитометра за счет использо-вания измерений трехосного гироскопа // Гироскопия и навигация. – 2019. – Т. 27, №1. – С. 107–126.
  2. ГЕТЬМАН Р.В., ЗАТЕЕВ А.А., ИВАНОВ Ю.М. и др. Ана-лиз погрешностей измерений магнитного момента ко-раблей в дальнем поле // Морской вестник. – 2018. – №1(65). – С. 102–104.
  3. ГОЛОВАН А.А. Методы исследования задач оценивания и их приложения к задачам инерциальной и спутниковой навигации в авиационной гравиметрии: Диссертация … д.ф.-м.н. – МГУ им. М.В. Ломоносова, мех.-мат. факуль-тет, 2002. – 112 с.
  4. ИВАНОВ Д.С., ТКАЧЕВ С.С., КАРПЕНКО С.О. и др. Ка-либровка датчиков для определения ориентации малого космического аппарата // Препринты ИПМ им. М.В. Келдыша. – 2010 – №28. – 30 с. – URL: http://library.keldysh.ru/preprint.asp?id=2010-28 (дата обращения: 15.01.2024).
  5. КАРШАКОВ Е.В., ХАРИЧКИН М.В. Стохастическая задача оценивания // Автоматика и телемеханика. – 2008. – №7. – С.68–77.
  6. ПАРУСНИКОВ Н.А., ГОЛОВАН А.А., ВАРАВВА В.Г. О стохастической мере оцениваемости // Коррекция в навигационных системах. – М.: Изд-во МГУ, 1987. – С. 4–7.
  7. BILLINGS S. Superconducting magnetic tensor gradiome-tersystem for detection of underwater military munitions // SERDP Project MR-1661. – Ashland, OR, USA: Sky Re-search Inc., Final report, 2012.
  8. BISON G.A., WYNANDS R., WEIS A. Laser-pumped mag-netometer for the mapping of humancardiomagnetic fields // Appl. Phys. – 2003. – Vol. 76, No. 3. – P. 325–328.
  9. CHENG CHI, JUN-WEI LW, DAN WANG. Calibration of triaxial magnetometer with ellipsoid fitting method // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. – 2019. – Vol. 237, Iss. 3. – P. 1–6. – URL: https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1755-1315/237/3/032015/pdf (дата обра-щения: 12.02.2024).
  10. KARSHAKOV E.V. Iterated extended Kalman filter for air-borne electromagnetic data inversion // Exploration Geo-physics. – 2020. – Vol. 51, Iss.1. – P. 66–73.
  11. KOK M., SCHON T.B. Magnetometer calibration using in-ertial sensors // IEEE Sensors Journal. – 2016. – No. 16(14). – Р. 5679–5689.
  12. LI X., LI Z. A new calibration method for tri-axial field sen-sors in strap-down navigation systems // Measurement Sci-enes and Technology. – 2012. – No. 23(10). – Р. 2852–2855.
  13. LI W., CAI H., ZHAO S. et al. Real-time magnetic field cali-bration method based on extended Kalman filter // Journal of Physics Conference Series. – 2020. – Iss. 1627. – P. 1–8. – URL: https://www.researchgate.net/publication/344528971_Real-Time_Magnetic_Field_Calibration_Method_Based_on_Extended_Kalman_Filter (дата обращения: 12.02.2024).
  14. PANG H., PAN M., WANG W. et al. Error calibration of three axis magnetometer based on Gauss-Newton iteration algorithm // Chinese Journal of Scientific Instrument. – 2013 – No. 34(7). – P. 1506–1511.
  15. QIN G., GUNA X.Y., LI W.S. Compensation method of magnetic field error of three-dimensial vector based on el-lipsoid compensation // Electronic Measurement Technology. – 2018. – No. 41(2). – P. 34–39.
  16. WU Y., PEI L. Gyroscope calibration via magnetometer // IEEE Sensors Journal. – 2017. – No. 17(16). – Р. 5269–5275.
  17. WU Y., ZOU D., LIU P. Dynamic magnetometer calibration and alignment to inertial sensors by Kalman filtering // IEEE Trans. on Control Systems and Technology. – 2018. – No. 26(2). – Р. 716–723.
  18. YANG B.F., FAN B.Y., XU J.M. Research on error com-pensation in geomagnetic field measurement based on least squares // Journal of Air Force Engineering University. – 2017. – No. 18(6). – Р. 34–39.
  19. YIN G., ZHANG Y.T., FAN H.B. et al. Linear calibration method of magnetic gradient tensor system // Measurement. – 2014. – No. 56. – Р. 8–18.
  20. ZHANG G., ZHANG Y.T., YIN G. et al. The calibration method of magnetic tensor system based on linear error model // Journal of Jilin University. – 2015 – No. 45(3). – Р. 1012–1016.
  21. ZHOU N.B., WANG Y.B., WANG Q. A brief review of geo-magnetic navigation technology // Journal of Navigation and Positioning. – 2018. – No. 6(2). – P. 15–19.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».