通过分析惯性传感器在姿态检测系统中的优缺点，提出一种简易互补滤波算法对陀螺仪和加速度计进行数据融合，生成动态倾角信号。利用角度测试装置测试该基于互补滤波的倾角传感器的动态特性，通过系统辨识获取该传感器的传递函数。辨识结果表明，该动态倾角传感器有效去除加速度计动态情况下的干扰和陀螺仪累积漂移误差，及时跟踪系统倾角变化，得到比较准确的动态角度值。

陀螺仪是舰船上的重要组成部件,其性能的稳定对于舰船的控制至关重要.将Fuzzy-PID算法应用于陀螺仪温度控制系统,以MCS-51单片机作为温度控制系统的核心部件,采用模糊PID算法以及其他的软硬件设计,实现了一套温度采集和控制的设计方案.

对谐振式光纤陀螺中全保偏环形谐振腔及其定向耦合器进行了理论和实验研究，推导了谐振条件的解析表达式，并分析了谐振腔基本参数对谐振特性的影响。通过压电陶瓷对光纤谐振腔进行调制，记录输出特性曲线，得到了保偏环形谐振腔的谐振特性。最后给出了实验结果及测试曲线。并提出了在谐振系统中应加以解决的问题，为下一步系统的工作奠定了理论及实验基础。

介绍了当前国产陀螺寻北仪的缺陷,阐述了基于电荷耦合器件(CCD)与微处理器技术在陀螺仪寻北的光学系统结构和工作原理,给出了复合式方法与微处理器在寻北仪的定向计算公式及其数学模型,通过试验证明其有效性.说明了该系统可以缩短测量时间、简化操作,并部分提高了陀螺经纬仪的寻北精度,标准差可控制在10″以内.

为了能有效地补偿MEMS（微电子机械系统）陀螺仪的随机漂移，提高载体姿态估计的精度，基于小波理论与多尺度分析方法，使用db4小波，将MEMS陀螺仪随机漂移进行深度为4的多尺度分解，得到5组小波系数。根据分解后的各尺度系数进行信号重建，得到5组多尺度陀螺仪漂移数据。对重建后的各尺度漂移数据进行时间序列建模，可以得到MEMS陀螺仪随机漂移的多尺度时间序列模型．在多尺度时间序列模型的基础之上，建立多尺度离散系统的系统模型，使用卡尔曼滤波方法，对个尺度陀螺随机噪声进行滤波，可以有效地滤除MEMS陀螺仪的随机漂移。试验结果表明本方法能有效降低信噪比。

对空气阻尼进行定性和定量分析是MEMS器件设计中非常重要的一个步骤，直接影响MEMS器件的动态性能。研究了第三个区域中振动轮式微机械陀螺仪的滑膜阻尼，提出了滑膜阻尼模型，分析了滑膜阻尼的动态性能，包括速度分布、阻尼机制以及由此产生的能量损耗。根据滑膜阻尼分析结果，给出了品质因数的计算公式。试验表明，空气条件下振动轮式微机械陀螺仪品质因数的测试结果与理论值的误差约为16%。研究结果为振动轮式微机械陀螺仪结构设计中定量分析空气阻尼提供了理论依据。

针对微机电系统（MEMS,Micro Electromechanical System）陀螺仪的随机漂移,基于小波多尺度分析,利用bior1.5小波对陀螺仪的随机漂移进行深度为4的分解,重建各尺度信号,采用时间序列方法对陀螺仪各尺度随机漂移进行建模,与传统时间序列方法建模相比,降低了模型的预测误差.并构建了模糊自适应Kalman滤波,利用模糊控制方法基于残差均值与方差差值对噪声方差阵进行实时调整,提高对重建后的各尺度信号随机噪声滤波效果.通过一系列对比实验证明,基于多尺度分析的模糊自适应Kalman滤波对于消除MEMS陀螺仪随机漂移误差作用明显.通过Allan方差分析,滤波后的数据各随机误差项均得到有效减小.

运用田口方法，对某爆破装置的钟表定期延时机构参数进行稳健性优化设计，取得了显著效果。详细介绍限优化程序及验证试验结果。

为了解决液压驱动工程机械臂在实际工程作业中加装位置传感器会使得系统复杂,从而可靠性降低,以及在关节处位置闭环伺服控制会导致液压系统效率降低的问题,提出在比例液压油缸驱动的机械臂中用位姿闭环而非关节位置闭环构成机器人控制系统。使用惯性导航、激光雷达、视觉等获得机械臂末端姿态,通过机器人运动学逆解得到当前关节值,与目标关节值形成闭环从而获得关节速度给定值。通过比例液压系统驱动机械臂关节,进而控制位姿变化。推导了负载敏感比例阀控液压油缸传递函数、陀螺仪姿态解算方程并对机械臂进行逆运动学分析。使用MATLAB/Simulink建立基于关节速度控制的液压驱动机械臂位姿闭环控制仿真模型,进行仿真实验,结果验证了控制方法的可行性。

陀螺定位系统是舰船、导弹、卫星等重要设备的定位和定向装置,优良的动力学环境对其工作精度和可靠性起到决定性作用。通常在陀螺定位系统与底座之间安装橡胶减振器来降低外部振动对陀螺系统的影响。针对陀螺系统隔离振动的要求,以某型陀螺系统为研究对象,结合多自由度减振系统理论,设计了一种橡胶减振器。通过建立陀螺减振系统的有限元模型,进行模态分析获得系统的前10阶固有频率,并通过瞬态响应分析方法获得陀螺系统在冲击激励下的位移响应,结果表明所设计的减振系统固有频率远离外界激励、位移响应幅值小,具有良好的减振效果。