MEMS风速风向传感器倾斜效应研究

主要针对智能电网、海上浮标等容易发生倾斜状态的应用场景,研究了微电子机械系统(MEMS)热式风速风向传感器的输出性能,并对带有空气动力学壳罩的传感器进行了有限元仿真和风场测试。测试结果表明,风向测量误差和仿真误差均较小,但风速测量误差却远大于仿真误差。进一步分析可知,其原因是传感器在封装时其外壳容易产生倾斜。为了解决这一问题,采用3D打印技术实现一体化的封装外壳。测试结果表明,在±20°以内的倾斜状态下,优化后传感器的风速、风向测量误差分别满足±(0.3+5%v)m/s、±3°的指标要求。

MEMS惯性导航传感器

对大多数导航应用而言,精度并不是最重要的因素,在满足精度的前提下,尽可能降低成本、缩小体积才最重要。MEMS(Micro Electro Mechanical System)惯性传感器在民用市场已得到广泛应用,在战术级的导航中也开始逐渐应用,这主要受益于利用科里奥利效应制造的各种类型的MEMS陀螺。目前还没有达到战术级应用的环形激光陀螺和光纤陀螺的精度水平,但MEMS惯性传感器深具潜力。本文介绍当前MEMS陀螺和加速度计制造技术的发展,重点讨论MEMS传感器的设计及性能,并展望MEMS惯性传感器的发展前景。

基于MEMS加速度计的倾斜姿态角传感器设计

针对应用领域中判断水平面及水平面夹角的问题，设计一种倾斜姿态角传感器。把 MEMS 加速度计SCA103T-D04与C8051F47单片机组合在一起，对MEMS加速度计输出信号进行调理和AD采集，单片机C8051F047完成数据分析和温度补偿，并通过CAN总线通讯接口和RS232通讯接口输出倾斜角度值，输出周期为200 ms。该倾斜姿态角传感器测量精度为0.03°，测量范围为-6°～6°，具有体积小、重量轻、精度高、温度适应范围宽的特性，可广泛应用于建筑、道路、桥梁及军用设备等领域。

改进的MEMS陀螺随机噪声自适应Kalman实时滤波方法

针对微机电系统陀螺易受环境影响和稳定性能较差,导致建立的随机漂移模型参数和随机噪声统计特性变化的问题,提出了一种改进的指数渐消记忆自适应Kalman实时滤波方法.通过分析实测数据确定随机漂移自回归滑动平均模型阶数,在此基础上利用递推最小二乘法对模型参数进行实时更新.根据陀螺噪声参数特点,提出了基于渐消记忆因子的Allan方差分析法和Sage-Husa自适应滤波算法同时对Q和R进行参数估计的实时滤波方法,避免了系统状态估计和量测噪声参数估计的相互耦合和制约.实验结果表明:相比标准Kalman滤波补偿方法及传统的固定Q阵只对R阵做自适应估计的滤波方法,本文方法能够更加有效地对MEMS陀螺随机漂移误差进行实时补偿,具有较好的适应性和稳定性.

现代军用MEMS惯性传感器技术进展

现代化军事需求小型惯性传感器。技术已成熟的惯性导航和制导系统包括机械陀螺、环形激光陀螺(RLGs)、光纤陀螺(FOGs)以及半球共振陀螺(HRGs)。现在主要用于军事的还有微机电系统(MEMS)陀螺仪和加速计。采用光子晶体光纤(PCFs)的干涉光纤陀螺(IFOGs),即PC—IFOGs。重点阐述MEMS/集成光(IO)波导惯性传感器技术进展。分析小型陀螺仪和加速计技术发展前景及在未来快速反应,精确打击中的作用。

基于MEMS陀螺仪和加速度计的动态倾角传感器

仿人形机器人各关节的姿态及重心位置是其步态控制研究的关键。为了获得这些姿态数据,设计了一种基于MEMS陀螺仪和加速度计的低成本动态倾角传感器,利用卡尔曼滤波算法将陀螺仪和加速度计输出的数据进行滤波融合,解决了加速度计因机器人的线性加速度而无法准确测量其动态倾角、陀螺仪因存在漂移等而长时间测量精度不高的问题。实际测试结果表明,所设计的传感器能够测量动态倾角并具有较高的精度,可以满足仿人形机器人姿态控制的需要。

MEMS加速度计的动态倾角测量性能研究

为了分析MEMS加速度计的动态倾角测量性能,组建了虚拟仪器架构的倾角测量系统,通过设计的模拟实验对MEMS加速度计和传统膜电位倾角传感器的动态倾角测量性能进行了比较研究;结果显示:两种传感器所测的动态倾角信号具有很强的相关性,利用拟合曲线所得加速度计所测信号与基准信号间的最大偏差、均方误差、平均能量差异等指标均小于传统倾角传感器所测数据;提高运行速度后发现倾角信号振荡加剧,加速度计所测信号波动幅度较小且高频成分丰富,膜电位倾角传感器所测信号出现相位滞后;表明MEMS加速度计适合于一般工业场合下的低速动态测量,其所测信号与基准信号间的偏差小,信号波动幅度小、失真小;采用软、硬件信号处理手段,可以有效改善环境干扰对测量的影响。

基于数据融合的MEMS陀螺信号处理研究

针对当前MEMS陀螺仪信号为非平稳、非线性、不同步和信号量大的特点,提出了一种基于数字信号处理器(DSP)信号高速实时处理平台的、并结合多传感器数据融合技术的MEMS陀螺信号处理方案。该方案设计了基于SCC1300MEMS陀螺和DSP的信号采集处理平台,并运用正交基神经网络数据融合算法对采集的陀螺数据进行融合处理。实验结果表明,该方案在保证对陀螺信号进行高速实时采集的基础上,能提高信号处理精度达37.45%。

微型三轴气浮台姿态确定系统设计

为建立现代小卫星的姿态确定仿真系统,在微型三轴气浮转台上设计了基于敏感元件组合"MEMS陀螺+倾角传感器"的姿态确定系统。首先,系统采用具有32位浮点运算能力的TMS320F28335为中心处理器,通过CAN总线实时采集低精度输出的MEMS陀螺仪角速度信息和较高精度输出的倾角传感器角度信息,然后用扩展卡尔曼滤波器实时处理角速度、角度信息,得到三轴气浮转台的姿态信息;最后通过数学仿真和物理仿真来验证三轴气浮转台姿态确定系统设计的合理性。实验结果表明,该系统能够滤除MEMS陀螺仪输出的漂移,提高转台角速度测量精度,其均方差由0.01516降低至0.005632;角度输出精度基本保持不变,其均方差约为0.001。这表明系统设计合理,能够提供较高精度的姿态信息,满足小卫星姿态确定系统仿真平台的要求。

车载动中通伺服系统关键技术的研究

分析了车载动中通伺服系统的工作环境和特点,详细介绍了在车载动中通设计过程中所采用的关键技术。通过图表和公式分别对捷联惯导、电子罗盘的工作原理以及在车载动中通伺服系统中的应用进行了阐述,指出了两种天线座架形式的不同工作区域以及产生跟踪盲区的机理。

一种基于陀螺的炮塔转角动态高精度测量方法

针对稳瞄惯导一体化系统中,旋转炮塔相对底盘转角的测量问题,解决目前炮塔转角的动态、高精度、实时性测量存在的不足和限制。文中在刚体姿态动力学、姿态测量技术理论基础上,提出基于微电子机械系统(micro-electromechanical systems,MEMS)陀螺、加速度计和磁传感器构建的转角测量系统,设计了基于四元数的姿态估计滤波器。对测量装置进行试验和标定,结果表明:其在坦克内部复杂的环境中,能有效抑制陀螺的随机漂移,满足技术要求,测量精度达80″.

基于UKF的航天器最小参数姿态矩阵估计方法

针对航天器的惯性-星光姿态确定系统,选取基于矢量观测的最小参数姿态矩阵估计方法为定姿算法。但是由于系统模型是非线性的,针对系统模型的非线性,将UKF(Unscented Kalman Filter)与最小参数姿态矩阵估计方法结合,设计了一种针对MEMS陀螺和CMOS APS星敏感器的UKF姿态估计器。仿真结果表明：在敏感器精度较差的情况下,该UKF姿态估计器能够满足大多数航天器对姿态确定精度的要求。此外,UKF和EKF(Extended Kalman Filter)的仿真对比结果表明：UKF滤波器的收敛速度高于EKF滤波器,状态估计的精度也优于EKF滤波器,且数值稳定性好。

基于智能传感器的弹性模量测量方法

本文提出一种弹性模量测量方法,设计并3D打印制作测量支架,利用MEMS倾角传感器得到支架随金属丝形变旋转的微小角度的初始数据,通过Origin软件以及Matlab软件进行移动平均滤波以及差异点取均值算法得到测量角度,并根据三角函数关系得到测量金属丝在不同拉力下的长度形变量。根据拉伸法中弹性模量与形变量之间的对应关系,得到待测金属丝的弹性模量。实验结果测得的杨氏模量与理论值接近,相对不确定度约为5.49%。

双轴倾角传感器温度补偿方法

针对倾角传感器中三轴微机电系统(MEMS)加速度计的敏感轴与倾角传感器体坐标系不一致而产生的难以直接获取其温度特性进行温度补偿的问题,提出了一种基于转换矩阵对角元素归一化的温度补偿方法。采用传统的“六位置法”获取用于补偿灵敏度系数不一致和非正交导致误差的转换矩阵以及包含偏置误差的矩阵。相对于常温获取的转换矩阵,对不同温度下的转换矩阵相应对角元素归一化,以获取灵敏度系数温度特性,克服灵敏度系数不一致相关的矩阵与非正交相关的矩阵无法分离的问题,从而实现三轴加速度计灵敏度系数和偏置的温度补偿。在温度为-20℃~50℃条件下的试验结果表明,该方法可有效减小倾角传感器的温度漂移。