基于改进EMD和ARMA的MEMS陀螺仪随机误差补偿方法

微机电系统(Micro-Electro-Mechanical System,MEMS)陀螺仪的随机误差限制了其测量精度。为了降低MEMS陀螺仪的随机误差,提出一种基于改进的经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和优化的自回归滑动平均(Autoregressive Moving Average,ARMA)模型的方法。该方法在传统EMD的基础上,结合Hausdorff距离和累积标准化模态均值以提取信号中的噪声和趋势项,对剩余信号进行ARMA建模和滤波。采用沙猫群优化算法优化建模的定阶过程,采用改进的自适应滤波补偿随机误差。试验结果表明:相较于传统EMD和传统ARMA方法,新方法在静态试验中得到的均方根误差分别降低52.5%和34.4%,在动态试验中得到的均方根误差分别降低50%和32.35%;新方法有效抑制了随机误差,提升了MEMS陀螺仪的使用精度。

低g值MEMS惯性开关研究进展

微机电系统(MEMS)惯性开关是集传感与执行为一体的无源电子器件,具有体积小、重量轻、易集成、加工一致性好、免装配等优势,在汽车工业、航空航天、武器装备等领域具有广阔的应用前景。低g值MEMS惯性开关的应用场景主要为飞行器加/减速过程特定功能的触发,在设计时应保证弹簧刚度低,质量块体积大,在结构设计与加工工艺中存在一定难度。本文介绍了低g值MEMS惯性开关的基本物理模型和工作原理,对国内外研究现状进行了阐述,总结了现阶段迫切需要解决的关键问题,并提出相应解决思路,为后续研究提供有益参考。

基于微形变分析的电容式MEMS加速度计温漂误差精密估计方法

针对传统的电容式微机电系统(micro-electro-mechanical system,MEMS)加速度计(capacitive MEMS accelerometers,CMA)温漂误差(temperature drift error,TDE)补偿方法存在非精准溯源TDE致使TDE估计精度低、反复尝试估计模型构型导致构建过程复杂繁琐的问题,提出基于微形变分析的CMA TDE精密补偿方法。首先,通过微形变分析内部结构精准溯源TDE,基于径向基函数神经网络(radial basis function neural network,RBFNN)构建改进型TDE精密估计模型;其次,基于专家经验和模糊理论提出Expert-Fuzzy辅助决策下TDE估计模型辨识方法,为改进模型提供有效的构型指导;然后,设计升温试验测试CMA,构建传统模型和改进模型并通过对比其输出偏置稳定性评估TDE估计性能。实验结果表明,改进模型构建过程大大简化,补偿后CMA偏置稳定性提升约35%。本方法能够更加精准地估计TDE,有效解耦硅基材料的温度依赖性并提升CMA的环境适应性。

基于改进LSTM网络的无人机MEMS-IMU零偏在线标定方法

针对在卫星信号拒止、视觉系统退化场景中无人机MEMS-IMU零偏无法准确估计并补偿导致导航误差迅速发散的问题,提出一种基于改进长短时记忆(LSTM)网络的零偏在线标定方法。首先,为解决MEMS-IMU零偏数据非线性强、传统循环时间网络训练效果差的问题,设计序列到序列的LSTM神经网络结构,引入教师强迫机制,提高了网络特征学习能力。然后,在导航过程中使用训练后的网络对MEMS-IMU零偏在线标定,补偿后的IMU量测与视觉信息联合优化,保证了导航定位精度。实验结果表明,在纯惯性导航实验中,所提方法的绝对位置误差比传统LSTM方法减小了6.5%;在EUROC数据集下进行的视觉惯性组合导航实验中,所提方法的平均绝对位置误差比传统LSTM方法减小了15%。

金属氧化物半导体MEMS气体传感器研究进展

随着物联网的快速发展,各领域对气体监测的需求越来越大,基于先进微机电系统(Micro-electro-mechanical systems, MEMS)技术的金属氧化物半导体(Metal oxide semiconductor, MOS)气体传感器在过去几十年里取得了很大发展。MEMS微热板的多样化设计、MOSs纳米结构的多样化以及机器学习算法的出现为MEMS的传感性能以及智能传感系统的构建提供了很大助力。本文从MEMS气体传感器的分类、制备和应用以及传感器阵列的构建等方面综述了金属氧化物半导体MEMS气体传感器的最新研究进展,并对MEMS基气体传感器的发展前景进行了总结和展望。

高频压电MEMS微镜设计与仿真

阵列化微镜设计可以实现微镜的高频工作。本文采用将驱动器隐藏在六边形镜面下方的设计方案来实现微镜阵列单元的制备,减小了微镜尺寸。在镜面内部引入了柔性结构匀散应力,降低微镜应力断裂风险,提高了微镜的可靠性,采用六边形密排的方式可以实现大于90%的占空比。所设计的微镜可以实现倾斜、偏转和活塞3种工作自由度,工作频率达到了23 000 Hz以上,共振偏转角度可以达到6.5°。对比传统的微镜阵列设计,本文设计提高了空间利用率和致动效率。

具有阈值可调功能的磁自锁MEMS惯性开关

设计了一种阈值为5g的低g值磁自锁微机电系统(MEMS)惯性开关,具有阈值可调和自回复功能。该惯性开关的惯性敏感单元由1个方形质量块、1块固定在质量块下的方形棋盘状磁铁和4根支撑它的方形阿基米德螺旋梁组成。磁铁和4块位于移动电极下方的铁磁性固定电极、双层平面线圈一起共同实现磁自锁和阈值调节功能。通过有限元仿真软件ANSYS对其进行仿真分析,利用激光加工和PCB工艺制造样片机,并通过离心机对样品进行性能测试。测试结果显示,制作的MEMS惯性开关在垂直敏感方向上的阈值加速度为5.27g,通过施加−0.5~0.5 A范围的电流,阈值的调整范围为6g~3.75g。结果表明此结构能够在实现闭锁功能的同时,在无外力作用的情况下实现自回复,且在一定范围内阈值可调。

MEMS传感器及其在引信高动态环境中的应用

当前在引信环境力敏感中,常使用高动态环境下过载作为一级动作要素,通常以惯性模块在过载加速度下的运动行程来作为一级动作使用,惯性模块受限于机械运动,在电气系统中不易集成、可测试性较差。针对以上问题提出并设计了一种基于微机电系统(Micro-Electro-Mechanical System,MEMS)传感器技术,实现引信高动态环境下的动作,介绍了MEMS过载识别系统原理、组成及功能、软件工作流程及地面试验验证情况。试验结果表明,该环境力识别方式适用范围广,可以显著提升引信系统设计灵活性,易于系统集成。

基于螺旋弹簧的引信用低g值MEMS惯性开关

微机电系统(MEMS)惯性开关在引信领域有广阔的应用前景,但可用于引信工作环境的低g值型MEMS惯性开关较少。对此,为低发射过载的弹药引信提出一种低闭合阈值的MEMS惯性开关设计方案,满足引信识别低g值冲击信号的功能需求,实现稳定接通引信电源的功能,同时具备抵抗引信工作环境中高过载的能力,提高引信可靠性。依据触发信号特征和引信工作环境提出设计要求,对惯性开关的振荡模型进行理论分析,阐明惯性开关结构尺寸对开关性能的影响规律,给出开关整体设计方案,并应用ANSYS有限元软件对设计结果进行仿真验证。仿真结果表明,所设计的惯性开关能够监测幅值为20g、脉宽为1 ms的冲击信号,开关响应时间小于1 ms,电极接触时间长于30μs,抗过载性能达到12 000g,满足性能指标要求。

集成差分电容式MEMS微型电场传感器设计与研制

在继电保护实际运行中,屏柜内部一些隐性故障将造成压板投退失效,严重威胁着电网的安全可靠运行。为了能够可靠、有效地监测出口压板的带电状态或电气导通性,设计了一种SOI差分电容式MEMS电场传感器。所设计的传感器以微机械元件物理设计为基础,构造出可靠的运行结构,并且依靠一个低噪声、高动态范围的接口IC来完成操作。所设计的接口集成电路在应对脉冲式的间歇性操作的同时,组织互补设备阵列以感应各种不同的测量信号。通过COMSOL Multiphysics仿真实验可以看出,所设计的传感器能够很好地满足压板状态监测的需求。

MEMS阵列数据融合及标定方法研究

针对微电子机械系统(MEMS)陀螺随机噪声大及零偏重复性差的特点,对MEMS随机误差采用Allan方差分析其角度随机游走,以Allan方差辨识值和加权最小二乘法设计阵列陀螺信息融合处理算法,可有效降低角度随机游走,且在静态和动态条件下均能实时响应真实角速率。对MEMS陀螺常值漂移,结合惯性导航系统误差的可观测性设计两位置标定方案,完成常值漂移的系统级标定。仿真结果表明,文中所提方法可有效降低MEMS陀螺角度随机游走和陀螺常值漂移,显著提升MEMS惯性测量精度。

基于MEMS电场传感器的电压反演方法研究

针对电场逆问题的电压反演方法涉及复杂的矩阵逆运算问题,提出了一种基于微机电系统电场传感器的电压反演测量方法。首先介绍电场积分法反演电压原理,其次建立仿真模型获取空间电场分布规律;然后利用电场积分法进行计算分析;最后通过模拟架空线路测试平台对电场积分法进行验证。结果表明:仿真显示比例系数k=0.9时,3点高斯-切比雪夫积分法可实现三相电压的准确反演,最大误差为2.55%;k=0.7时,测试得到的反演电压幅值误差为5.75%。通过仿真与试验结果验证了所提反演方法的有效性,其研究结果可为架空线路非侵入电压反演测量提供理论方法指导。

Study of Piezoresistive Micro Electro-Mechanical Accelerometer Design Platform

According to the inland micro electro-mechanical system （MEMS） process technique level, a design platform of piezoresistive micro electro-mechanical accelerometer is given. This platform is much more adaptable to the inland designer compared with the current MEMS CAD software. The design flow is presented in detail, and the key techique in the platform is analyzed amply. The structure design methodology is exemplified in the design of a piezoresistive accelerometer, and the accelerometer is the optimized structure for the given performance requirements. The accelerometer is now being manufactured.

Code mechanical solidification and verification in MEMS security devices

The virtual machine of code mechanism （VMCM） as a new concept for code mechanical solidification and verification is proposed and can be applied in MEMS （micro-electromechanical systems） security device for high consequence systems. Based on a study of the running condition of physical code mechanism, VMCM＇s configuration, ternary encoding method, running action and logic are derived. The cases of multi-level code mechanism are designed and verified with the VMCM method, showing that the presented method is effective.

低功耗电阻型MEMS半导体气体传感器研究进展

电阻型MEMS半导体气体传感器在环境空气质量监测和有毒有害气体检测等领域得到了广泛应用,但是受限于功耗较高的原因,这类传感器难以广泛应用于便携式气体检测系统。文章综述了近年来低功耗电阻型MEMS半导体气体传感器的研究进展,分别从气敏材料、传感器结构和传感器模组的集成电路等方面探讨如何实现低功耗的电阻型MEMS半导体气体传感器的制备,并展望低功耗的电阻型MEMS半导体气体传感器未来的发展方向。

一种X波段三叉H型低电压RF MEMS开关设计

针对射频电路系统所需要的低电压,高隔离度,低插入损耗的应用需求,通过对开关正对面积对驱动电压产生的影响进行探究,设计了一款应用于X波段三叉H型的RF MEMS开关。开关具有六条悬臂梁作为支撑,通过增大上极板面积来降低开关的开启电压。分别使用HFSS和COMSOL对开关的射频性能和机械性能进行仿真,开关最终优化后,在8-12 GHz内,插入损耗为0.26~0.57 dB,隔离度大于31.30 dB。在10.1 GHz达到最优值,插入损耗为0.40 dB,隔离度为50.25 dB。开关电压在11V时就能够实现状态转换,开关的响应时间为18μs。此开关可与射频可重构器件结合,应用于新一代射频微波领域。

一种Iridium机会信号/MEMS-INS组合定位技术

针对铱星(Iridium)系统作为一种天基机会信号源可以实现载体静态定位功能,但是其可见星较少,无法实现独立动态定位的问题,提出一种Iridium机会信号/MEMS-INS组合定位技术:分析Iridium信号体制及Iridium多普勒观测量提取算法;然后建立基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的Iridium/惯导(INS)动态组合定位模型,并提出一种基于新息的自适应抗差EKF算法(AR-EKF);最后搭建微机电惯导(MEMS-INS)与Iridium信号组合定位系统。实验结果表明,提出的Iridium/INS组合定位AR-EKF算法相比EKF算法定位精度可提高40%以上,相比单INS定位精度可提高90%以上,可为GNSS失效场景下动态定位提供参考。

基于MEMS声敏结构的光纤声波传感器

基于微机电系统(Micro Electro Mechanical System,MEMS)工艺加工声波敏感结构,将声波敏感结构与光纤端面构成非本征型光纤法布里-珀罗干涉仪(Extrinsic Fabry-Perot Interferometer,EFPI)感知声波。研究了不同厚度和不同增敏环数的声压敏感薄膜结构对声波探测性能的差异,对比了信噪比测试结果。实验结果表明,针对400 nm和1000 nm厚度的声敏薄膜,在相同的测试条件下,前者的声敏结构位移更大、频率响应的信噪比更高。在相同薄膜厚度条件下,具有增敏结构的MEMS薄膜可以释放薄膜的初始应力,降低薄膜的刚性,相比无增敏结构的MEMS薄膜具有更高的灵敏度。

MEMS传感器在岩溶塌陷物理模拟试验监测中应用研究

针对岩溶塌陷地下土体位移监测难度大的问题,提出了一种基于微电机系统(Micro-Electro Mechanical Systems,MEMS)传感器的监测方法。采用时域积分算法处理MEMS加速度数据,先去除噪声和直流分量,通过多项式拟合去除趋势项,从而获取位移监测数据,通过定距试验分析算法误差。设计了2组室内模型试验,一组将MEMS传感器集中布设于稳定区,另一组多布设于塌陷区,对不同埋深土体的位移进行监测,结合粒子图像测速设备(Particle Image Velocimetry,PIV)实测数据分析误差,验证利用MEMS传感器监测土体位移的适用性和实用性。结果表明:根据MEMS的加速度时程,通过时域积分算法能有效获得土体的位移,MEMS传感器可用于岩溶塌陷的实时监测;分析得到岩溶塌陷地下土体位移规律,土体位移的变化与塌陷源位置相关,随着土体高度的增加,位移逐渐减小,而处于塌陷源正上方的土体水平位移几乎为0;工程中可针对已经发生的塌陷和有可能发生的塌陷2种工况,分别将MEMS传感器埋设在稳定区和塌陷区,进行实时监测,保障生命财产安全。提出的方法为岩溶塌陷的监测提供了新的思路,也为MEMS传感器在岩土工程中的应用奠定了基础。

BP神经网络结合粒子群优化卡尔曼滤波的MEMS陀螺随机误差补偿方法

针对微机电系统(MEMS)陀螺仪随机误差相对较大、影响其精度这一问题,提出一种基于BP神经网络结合具有量子行为的粒子群优化(QPSO)算法优化卡尔曼滤波(KF)的补偿方法。采集MEMS陀螺和转台数据作为样本,采用BP神经网络进行训练,建立误差模型;利用训练好的模型对MEMS陀螺进行误差补偿;利用QPSO算法优化KF,以达到更好的降噪效果。实验结果表明,该方法较BP神经网络优化KF、QPSO优化KF与变分模态分解结合小波阈值去噪等方法去噪处理后的平均绝对误差(MAE)和均方误差(MSE)更小,具有更好的降噪效果。