工程上为确保盾构机沿着设计的线路掘进,需要对其位置和姿态进行高精度的实时测量。倾角仪是盾构姿态测量中的重要部件,用来直接测量俯仰角和滚动角。然而,倾角仪不仅具有非线性特性,还存在温漂问题,因此测量误差较大。本文在分析盾构姿态测量原理的基础上,着重探讨了倾角仪测量误差的补偿方法,主要内容包括:(1)采用蒙特卡罗方法分析了倾角仪误差对盾构姿态角度测量的影响。结果表明倾角仪的测量精度不仅直接决定着俯仰角和滚动角的测量精度,还对偏转角的测量有较大影响。(2)为研究倾角仪的输入输出特性,设计了一个旋转实验平台来进行倾角测量实验。结果证明倾角仪的测量输出确实具有非线性误差和温漂误差。倾斜角度越大,非线性误差和温漂误差就越大。(3)研究了基于多项式拟合的倾角仪测量误差补偿方法。为克服多项式拟合的一般方案存在的拟合次数较多、计算量较大等不足,提出了改进措施,即先建立温漂误差的线性模型、再考虑非线性对模型的影响,结果只需进行2次多项式拟合就可将测量误差控制在±0.3毫弧度以内,而一般方案则需要进行4次多项式拟合。(4)为进一步减小倾角仪的测量误差,提出了神经网络校正方法。利用神经网络建立了倾角仪测量系统的逆模型,通过对神经网络模型进行训练实现了倾角仪测量输出和环境温度到实际倾斜角度的映射关系,从而完成了温度补偿和非线性校正。神经网络方法不仅可以同时考虑环境温度影响和非线性作用,而且获得的补偿精度比多项式拟合方法的更高。经过补偿,倾角仪测量误差的最大值由1.6毫弧度下降至0.2毫弧度。最后,对全文进行了总结,并对未来工作做了展望。