GNSS/MEMS IMU车载组合导航中IMU比例因子误差的影响分析

从系统状态模型出发,分析比例因子误差对组合导航精度和计算量的影响,同时基于车载运动的特点分析比例因子误差的观测性,提出一种仅保留航向陀螺仪和水平加速度计比例因子误差的降维状态模型。实验结果表明,当比例因子误差大于6×10^(-3)时,增广比例因子误差有助于提高导航精度,但计算量增加约170%;降维模型能够达到高维模型的导航精度,与不增广比例因子误差相比,计算量仅增加约70%。

基于MEMS技术的集成压力-湿度传感器

设计了一种高灵敏度的集成压力和湿度传感单元的芯片。压力传感单元基于SOI和蛇形电阻结构。室温下,传感器在载压范围为3~129 kPa内灵敏度为0.026 mV/kPa,与有限元仿真基本吻合。传感器在25~120℃范围内的热灵敏度漂移为0.004‰FS/℃,热零点漂移为0.25%FS/℃。湿度传感单元采用的叉指电极和电容式结构,引入含氟PI作湿度敏感膜。设计Mo电阻加热结构加快传感器降湿过程,缩短降湿时间近32%。在10%~90%RH的湿度范围,含氟PI湿度传感器的灵敏度为0.121 pF/%RH,略低于无氟PI器件。含氟基团的引入,使得传感器的湿滞较无氟PI降低16%。“电容-湿度”曲线呈指数分布,相关系数R^(2)=0.996。测试结果发现,湿度传感单元和压力传感单元拥有良好的独立工作性能。

基于POA-VMD-WT的MEMS去噪方法

针对MEMS传感器所测得的加速度和角速度输出信号噪声较大问题,提出一种基于鹈鹕优化算法(pelican optimization algorithm,POA)的变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)结合小波阈值(wavelet threshold,WT)的去噪方法。首先利用POA对VMD的参数组合进行优化选择,然后应用POA-VMD将含噪信号自适应、非递归地分解为一系列本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)。再通过计算每个IMF的余弦相似度对IMFs进行分类,根据计算结果将IMFs分为噪声主导分量与信号主导分量,对分类后的噪声主导分量进行改进小波阈值去噪处理,最后对处理后的噪声分量与信号主导分量进行重构,获得降噪后的MEMS传感器信号。静态和动态实验结果表明,该方法去噪处理后信号的信噪比分别提高12和10 dB,均方误差分别降低75.5%和46.6%,去噪效果显著,能够提高MEMS传感器的精度。

基于MEMS加速度计与磁力计的位移计设计

基坑水平位移监测是基坑安全的重要检测项目之一。针对现有的阵列式位移计在基坑水平位移监测中容易产生扭转误差的问题,设计了一种基于MEMS加速度计与磁力计的位移计,能够同时满足基坑水平位移与沉降位移监测的需求。介绍了位移计自动化实时监测系统组成。对位移计的结构以及监测节的硬件电路进行了设计,并制作完成了位移计样机。阐述了位移计通过对加速度计与磁力计的数据进行融合,计算位移坐标的测量原理和扭转误差校正的方法。最后通过模拟监测节间发生扭转时位移计水平位移监测的实验,以及位移计沉降位移监测试验。实验结果表明,该位移计能够精确测量水平与沉降位移,并能够有效校正位移计竖直安装时监测节扭转带来的扭转误差。

基于MEMS陀螺的高温随钻定向测斜仪研究

针对油气井测量时所面临的小孔径、超深井、温度范围广、温度变化率高、工作时间长等挑战,研究了基于MEMS陀螺仪的定向测斜仪,设计了MEMS陀螺定向测斜仪软硬件系统.为确保该环境下的测量精度提出了一种动态温度补偿方案,并采用基于小波滤波多尺度分析的方法对动态温变环境下陀螺输出信号进行去噪滤波处理,以实现定向测斜仪系统的测量精度.论文给出了定向测斜仪硬件系统方案、定向测斜算法、小波多尺度滤波算法.测试结果表明:该系统在常温和动态温变环境下井斜方位角精度优于±2°,井斜角精度优于±0.1°,工作温度最高150℃,可适应我国深层油气井勘探开发的应用场景需求.

基于改进自适应滤波的MEMS陀螺振动误差抑制研究

本文提出一种基于改进自适应滤波的MEMS陀螺随机振动误差的补偿算法。该算法采用简化Sage-Husa自适应滤波算法估计量测噪声,并通过协方差匹配技术引入收敛性判据抑制了滤波的发散,它提高了实时性且减少了计算量。实验结果表明:经过改进算法滤波后,MEMS陀螺随机振动误差的方差减少97.76%,与常规卡尔曼滤波相比,改进算法的方差减少了72.66%,验证了改进的自适应卡尔曼滤波算法可以有效地抑制MEMS陀螺因随机振动引起的输出误差。

一种基于硅基MEMS三维异构集成技术的T/R组件

基于硅基微电子机械系统(MEMS)三维异构集成工艺,设计并制作了用于相控阵天线系统的三维堆叠式Ku波段双通道T/R组件。该组件由两层硅基结构通过球栅阵列(BGA)植球堆叠而成,上下两层硅基封装均采用5层硅片通过硅通孔(TSV)、晶圆级键合工艺实现。组件集成了六位数控移相、六位数控衰减、串转并、电源调制、逻辑控制等功能,最终组件尺寸仅为15 mm×8 mm×3.8 mm。测试结果表明,在Ku波段内,该组件发射通道饱和输出功率大于24 dBm,单通道发射增益大于20 dB,接收通道增益大于20 dB,噪声系数小于3.0 dB。该组件性能好,质量轻,体积小,加工精确度高,组装效率高。

MEMS器件可靠性评价标准分析及建议

本文研究了MEMS器件的失效模式和失效机理,进行了归纳总结;基于其模式和失效机理,分析了MEMS器件的可靠性试验项目和相关试验标准,总结了可靠性试验现状。最后,针对以上情况对MEMS器件可靠性试验的标准体系建设和完善提出了建议,进行了展望。

井中永置式套管外三分量光纤MEMS地震检波器研究

针对非常规油气井套管外永置式微振动监测,研制了一种基于光纤法布里帕罗(F-P)干涉原理和微机电(MEMS)技术的三分量光纤MEMS地震检波器,将微地震信号转化为F-P腔长的变化,通过超快光谱探测技术和动态白光干涉解调技术实现高速解调。设计并理论仿真了μm/g量级的高灵敏度MEMS加速度芯片,突破大深度双面套刻工艺完成芯片样品制造。采用高集成度小型化结构设计、无胶封装工艺设计和陶瓷微加工工艺实现25 mm微型外径,满足套管外永置式安装要求,提高了高温检测精度。在实验室完成了检波器与标准电学加速度计的性能对比测试,结果表明:检波器可耐受175 MPa高压和180℃高温,灵敏度分别为1.2382,1.2590,1.0862μm/g,工作频带为0~350 Hz,量程为±5 g,线性度误差<0.01%,抗横向串扰能力<5%。研制的检波器耐高温高压、尺寸小巧、灵敏度高、线性度良好,在非常规油气井储层压裂改造和采油气生产过程中,永置式套管外的三分量光纤MEMS地震检波器可以发挥重要的监测作用。

L波段硅基多层堆叠MEMS耦合器

基于射频传输理论设计并制备了一款Si基多层堆叠微电子机械系统(MEMS)耦合器。该耦合器以高阻硅作为衬底材料,采用高精度三维MEMS加工工艺制备而成。利用电磁仿真软件进行了建模仿真,并经过金属图形化、硅基通孔(TSV)、晶圆减薄、晶圆键合等MEMS工艺完成器件制备。采用三层硅片进行堆叠,信号传输时,通过上下两层金属的层间距离对耦合度进行调整,相比常规的平面耦合具有更小的横向尺寸。同时,为了减小信号传输过程中的辐射效应,在信号线周围设计了接地通孔,实现对耦合器的全屏蔽,使其免受外部电磁场的影响。所制备的硅基多层堆叠MEMS耦合器的频带范围为0.75~1.25 GHz,性能指标良好,尺寸仅为5.5 mm×6.0 mm×1 mm,相比常规的平面耦合结构缩小了50%,相比多层印制电路板(PCB)结构缩小了20%。

MEMS陀螺工作原理及其性能提升方法

MEMS陀螺是一种应用广泛的新型微惯性传感器,可实现高精度、小体积、抗干扰性强的角速度测量,被广泛应用于航空航天、平台钻井、自动驾驶、可穿戴设备以及手机中。近年来,随着对MEMS陀螺研究的不断深入,许多新型MEMS陀螺的工作原理被提出,由于测量原理的不同,其性能差异往往很大。本文旨在解决对MEMS陀螺的工作模式缺少系统性综述的问题,根据陀螺最终的读出技术,将MEMS陀螺的工作模式分为调幅、全角以及调频模式。在系统介绍其工作原理的基础上,详细讨论了各种工作模式下MEMS陀螺的性能提升方法。最后还介绍了各类MEMS陀螺的发展趋势,并结合各模式特性对MEMS陀螺的发展做出了展望。

X波段Si基片集成脊波导MEMS环行器

基于波导传输理论设计并制备了一款Si基片集成脊波导(RSIW)微电子机械系统(MEMS)环行器,该环形器以高阻硅作为衬底材料,采用高精度三维MEMS加工工艺制备而成。通过在基片集成波导(SIW)结构中添加脊梁结构,形成RSIW传输结构,使传输主模TE10模的截止频率比矩形波导TE10模的低,从而实现相同频率下更小的器件尺寸。同时,通过电磁仿真软件对射频匹配和磁场分布进行了精确的建模仿真,完成了Si基片集成脊波导MEMS环行器的仿真设计。制备了尺寸为6 mm×6 mm的环行器样品并进行了测试,结果验证了仿真设计的准确性,其工作频率为8~12 GHz,回波损耗大于20 dB,隔离度大于18 dB,插入损耗小于0.5 dB。实现优良微波特性的同时,相比于常规的SIW结构环行器尺寸缩小了20%左右。

基于双螺旋式加热器的柔性MEMS流量传感器

针对传统流量传感器的量程限制,提出了一种基于双螺旋结构加热器的柔性基底微机电系统(MEMS)热式流量传感器。在基底上打出均匀通孔阵列以降低热传导损耗,两对测温电阻对称分布在加热器两侧,以获得较宽量程,在微小流量与大流量下均表现出较高灵敏度。采用基于惠斯通电桥的检测电路实现输出电压的测量,同时保持加热器与环境温度恒定温差200 K,对电阻自热进行补偿。传感器工作温度-100~400℃,量程为0~60 m/s;低流速下灵敏度约为12.75 V/(m·s^(-1)),分辨率可达0.001 mm/s,高流速下灵敏度约为1.4 mV/(m·s^(-1)),功耗低至1.3 mW。

MEMS加速度计全温性能优化方法

针对微机电系统(MEMS)加速度计全温性能低的问题,提出锚区应力对消方法、低应力粘接工艺和温度补偿方法。首先,通过调整两个键合的锚区面积大小实现锚区应力对消,使得加速度计的温度性能得到改善;然后,建立加速度计堆叠封装模型并对专用集成电路(ASIC)粘接参数、加速度计敏感结构点胶方式与点胶参数进行仿真分析,从而确定了加速度计的低应力粘接形式和粘接工艺;最后,对加速度计零偏和标度因数设计了三阶温度补偿方法并进行了实验测试。实验结果表明,加速度计全温零偏稳定性达到47.3μg(1σ)、全温标度因数稳定性达到43.6 ppm(1σ),提高了加速度计的全温性能。

基于MEMS IMU的GNSS RTK/INS紧组合定位分析

本文针对复杂动态的城市环境自动驾驶规模化应用需求,提出惯性单元辅助RTK快速收敛的自动驾驶低成本、高精度定位方法。使用MEMS IMU M39和战术级IMU Pos320,通过对多组实测车载数据进行仿真中断,得到INS位置漂移误差、模糊度收敛时间、模糊度固定正确性指标,再对无惯导辅助、M39辅助模糊度固定和Pos320辅助3种情形下的模糊度固定时间和定位精度进行了统计和分析。结果表明,M39在GNSS中断5 s时可辅助RTK实现模糊度瞬时固定,中断时间为10 s时可以将RTK模糊度收敛时间压缩至1/4。MEMS IMU的加入使得RTK模糊度固定错误个数显著下降,10 cm以内高精度定位占比由62.25%提高至98.44%。试验验证了MEMS IMU辅助RTK能够加快模糊度收敛速度,提高了其在自动驾驶导航定位应用中的精度和可靠性。

基于MEMS水听器的水下探测系统设计与实现

微电子机械系统(MEMS)水听器作为声呐的核心部件,具有灵敏度高、低频特性好的优势,在进行水下探测时,可同时得到水下声场的声压及振速信息,被广泛应用于声呐浮标、无人水下航行器(UUV)等水下平台,实现对水下目标的实时探测。以现场可编程门阵列(FPGA)为控制核心,基于MEMS水听器,选择合理的存储协议和能量检测算法,设计并实现了一套应用于声呐浮标的水下探测系统,并开展了室内测试与室外湖试实验。室内测试结果显示,MEMS水听器的矢量通道灵敏度约为-210 dB@100 Hz,可测带宽为10~2000 Hz,具有平滑的“8”字指向性;标量通道具有全向性,灵敏度为-189.5 dB@100 Hz,可测带宽为10~1250 Hz;系统功耗约1.55 W,同步采样率为10 kHz,存储容量为64 GB,可实现信号的实时检测以及对3路模拟信号和3路数字信号的存储。湖试实验结果表明,该系统在水下能够稳定工作,可以连续工作约23 h,经数据处理分析,系统采集到的水声信号正常,对目标信号的探测性能良好。

基于MEMS光开关的技术设计与实现

随着光通信网络技术的飞速发展,MEMS光开关作为光通信链路中重要器件,其作用是对集成光路或光传输线路中的光信号进行逻辑操作或物理切换,广泛应用在MCS(Multi-Cast Switch,多播交换光开关)、IODF(Intelligent Optical Distribution Frame,智能光配)、OXC(Optical Cross-Connect,光交叉连接)中。提出一种基于MEMS技术的光开关设计方案,详细介绍1×N和M×N MEMS光开关的功能、内部结构设计、工作原理及主要性能指标。

基于手机内置MEMS传感器的行人步数检测方法

手机内置微机电系统(MEMS)传感器具有零偏不稳定性和误差发散快等缺点。为了提高行人步数检测的准确性,基于图形用户界面(GUI),建立零偏校正、低通滤波和卡尔曼(Kalman)滤波3种误差处理模型。采用峰值域和时间域共同约束峰值的双特征检测方法,设计平稳前进和摆臂前进两种动态实验场景,检测行人步数。实验结果表明:在不同动态场景下,双特征检测行人步数的准确率均在95%以上,验证了所提算法的准确性和鲁棒性,满足行人步数检测的要求。

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。

车载环境下MEMS微镜长期可靠性及控制方法

作为一种新型微光机电系统,MEMS微镜可完成微尺度下的光调控工作,在光电通信、医疗成像、民用投影、雷达探测等领域应用广泛.近年来,以微镜为核心部件的MEMS激光雷达因其体积小和功耗低等优势,有望成为更具竞争力的辅助驾驶传感器之一.然而,鉴于车载应用特殊性,MEMS微镜在温湿、电磁、振动和冲击等复杂多物理场耦合环境下的各类可靠性问题严重制约了MEMS激光雷达的工程应用.本文立足MEMS微镜可靠性研究领域,综述其在高频振动、温湿循环、电磁耦合等极端环境下的分层翘曲、结构断裂、静电吸合、短路烧毁等复杂失效形式及失效机制,总结了MEMS微镜常见动力学建模理论及控制方法,讨论并展望了MEMS激光雷达车规化面临的主要挑战和发展趋势.