悬臂梁式SAW 加速度计的信号特征及测量方案

加速度计设计的传统思路是设法利用好阻尼使悬臂梁尽快进入稳定状态,实现加速度的准确测量.然而,由于阻尼问题的复杂性和时变性,实际声表面波(SAW)加速度计的悬臂梁在外施待测加速度的作用下,常常会出现短暂位移振荡,进而引起声表面波谐振器(SAWR)谐振频率的振荡变化.本文分析了悬臂梁式SAW加速度计在高敏感、欠阻尼工况下SAWR信号的动态特征,提出了一种实时性较强的待测加速度值测量方案,并对该测量方案进行了必要的误差分析.     

用静电力和SAW滤波器对悬臂梁式SAW加速度计的扩程及其计量标定

提出了用声表面波滤波器测知加速度方向和大小的原理和方法,研究了电容器中的静电吸引力对加速度计敏感质量块的位置稳定作用,以及用它扩大悬臂梁式加速度计量程的原理.还对静电力扩程之后,加速度计测量值的校准、计量标定等问题进行了有益地探讨,针对电容器静电力的非线性扩程特点,提出了查询表式的在线实时测量换算读值方案.     

用声表面波滤波器为悬臂梁式SAW加速度计增添加速度方向判断功能

加速度是矢量,所以在测量加速度大小的同时,给出加速度的方向是非常必要的.但传统SAW加速度计设计忽视了对被测加速度方向的判断问题.声表面波滤波器(SAWF)是一种性能优良的新型电子器件,本文基于SAW滤波器的带通滤波性质,设计了一种新的SAW加速度计系统,它不仅实现了判断加速度方向的客观需求,而且为加速度计基本量程的扩大创造了条件.     

谐振式加速度计模型分析与仿真

为了设计高灵敏度的谐振式加速度计,从能量耗散的角度对其进行了力学建模分析,通过理论分析和实验仿真说明:传感器参数的选择对系统能量耗散会产生极大的影响。实验证明:当外部结构刚度远远大于内部结构刚度时,可以实现加速度计外部结构和内部结构的解耦。这为设计高Q值、高灵敏度的谐振式加速度计提供了理论基础。     

悬臂梁大变形的向量式有限元分析

为分析悬臂梁的几何非线性行为,用向量式有限元法将结构离散成质点系以及质点间的连接单元.根据牛顿第二定律得到每个质点在内力和外载荷作用下的运动方程以及悬臂梁在每个时刻的变形用该时刻质点系的运动表示.结合刚架元的节点内力和等效质量得出质点位移的迭代计算公式,采用FORTRAN编制计算程序,对悬臂梁分别承受集中载荷和弯矩下的大变形进行算例分析.计算结果与理论解吻合较好,表明该方法能很好地模拟分析悬臂梁的大变形.     

谐振式SAW压力传感器敏感元件研究与设计

量程和温度特性是传感器的两个主要指标,SAW压力传感器的量程由基片材料的结构尺寸决定,温度效应一般采用双端对谐振器来消除,目前关于两个谐振器的位置确定还没有一个确定的方法.通过力学分析得出了圆形石英膜片的半径、厚度、和最大载荷的关系;对石英圆形膜片的应力应变关系进行了有限元数值计算,得出了正负应力在圆形石英膜片的分界点,为设计SAW谐振式压力传感器的物理结构和合理的安排谐振器的位置提供了依据.     

压阻式加速度计双端固支梁结构的设计与分析

介绍一种压阻式加速度计双端固支梁的结构,并建立其三维实体有限元模型。分析了在惯性载荷作用下的弹性梁的应力及应变,并对弹性结构进行了模态分析。讨论影响灵敏度、固有频率等主要指标的因素,用有限元方法进行分析、模拟,以达到优化设计的目的。     

压阻式加速度计的阻尼分析

从声学的角度对压阻式加速度计的阻尼给予理论上的分析,从辐射阻及声吸收两个方面阐述了阻尼的物理过程,从而确定影响阻尼的物理因素,为加速度计的阻尼调整提供理论依据。     

捷联惯导高精度加速度计信号采集单元的设计与实现

本文从捷联惯导加速度计信号采集单元的基本原理出发,给出了采集电路设计性能指标,然后以零偏稳定性、噪声和动态响应等重要指标对采集单元的性能进行了分析,并由此对采集单元中采样电阻、运放、A/D转换器和参考电压等关键器件的性能及对采集单元精度的影响进行了研究.本文着重从电路的设计,关键器件的选型等方面来讨论高精度加速度计采集...     

基于陀螺仪与加速度计的二轮自平衡控制系统设计

为了实现二轮自平衡系统的稳定控制,提高系统姿态倾角的可靠性,提出了基于陀螺仪与加速度计的二轮自平衡系统控制方法.建立二轮自平衡系统的简易动力学模型,以Lyapunov方法对稳定性进行分析,得到系统稳定控制的条件,采用陀螺仪和加速度计采集姿态倾角数据,经融合滤波后得出高精度姿态倾角,最后控制二轮自平衡系统电机实现稳定运行.通过二轮自平衡控制系统的硬软件设计,成功验证了该方法的可行性.     

基于等强度悬臂梁的光纤传感器设计研究

根据光纤Bragg光栅和等强度悬臂梁的结构原理,推演了传感器设计的理论依据,并依据此原理设计了光纤光栅传感器,在实验室环境进行了测试,利用matlab进行数据处理,结果表明,该传感器可以应用于工程实践。     

微加速度计固有频率的推导及验证

为了解决压阻式加速度计的动态特性欠佳的共性,避免微加速度计在工作过程中因为共振导致结构损坏,在结构设计过程中选择合理固有频率是至关重要的。本文就针对一种四边八梁结构的高gn值压阻式加速度计,通过力学知识,简化结构并推导出其固有频率的理论计算公式,并利用有限元仿真软件和测试高gn值加速度计频率特性的方法,对此理论公式进行了仿真和实验验证,证明此理论公式的正确性和可用性。这样,在加速度计结构的设计过程中,可以直接利用此公式计算出结构的固有频率,从而减化加速度计的结构设计和优化过程,设计出最合理的固有频率结构。     

无限长悬臂梁自由端受力偶作用下固定端应力分布的辛解法

在弹性力学辛体系中,采用分离变量法和本征函数展开法,考虑零本征值和非零本征值对应的本征解,对无限长悬臂梁自由端受力偶作用时固定端应力分布问题进行了研究,得到了这一问题的辛解答,对计算结果进行了分析。结果表明:辛解法由于采用二类变量进行求解,能够较好地处理各种边界条件,对分析这类问题具有独特的优势,因此计算精度较高。这一方法还可应用于其他边界问题的研究。     

基于浮点DSP的航姿系统自适应滤波算法与仿真研究

介绍了在捷联式航姿系统中采用的简化Sage-Husa算法的自适应滤波原理,建立了基于该自适应滤波算法的导航系统状态方程和观测方程,给出了基于TMS320C32浮点数字信号处理器(DSP)的半物理仿真硬件原理图和软件运行流程,并进行了仿真计算。仿真分析结果表明,基于浮点DSP的航姿系统在采用自适应卡尔曼滤波算法时不仅能有效抑制滤波发散,还使系统具有优越的实时性能和较高的精度。     

Amalthaea: An Evolving Multi-Agent Information Filtering and Discovery System for the WWW

Amalthaea is an evolving, multi-agent ecosystem for personalized filtering, discovery, and monitoring of information sites. Amalthaea's primary application domain is the World Wide Web and its main purpose is to assist its users in finding interesting information. Two different categories of agents are introduced in the system: filtering agents that model and monitor the interests of the user and discovery agents that model the information sources.A market-like ecosystem where the agents evolve, compete, and collaborate is presented: agents that are useful to the user or other agents reproduce, while low-performing agents are destroyed. Results from various experiments with different system configurations and varying ratios of user interests versus agents in the system are presented. Finally issues like fine-tuning the initial parameters of the system and establishing and maintaining equilibria in the ecosystem are discussed.     

离散随机线性系统最优滤波,预报和平滑估计的一种统一方法

基于射影理论及新息分析方法，讨论离散随机线性系统最优化状态估计问题。提出了一种统一处理最优滤波、预报和平滑估计的的新方法，证明了新算法的渐近稳定性。     

多波束天线通道幅相误差的自校正算法

多波束天线利用多信号分类(MUSIC)算法对目标参数进行精确估计时,存在多波束天线的通道幅度和相位误差的失配现象,使MUSIC算法的性能严重下降;针对基于MUSIC的数字波束通道不一致问题,给出了一种新的基于MUSIC算法的最小化代价函数的波束无源自校正算法,利用阵列结构的先验知识对接收数据进行预处理,得到校正矩阵后自校正,并根据多波束阵列天线形成网络天线实测参数,加入随机幅度和相位误差进行计算机模拟仿真,验证仿真算法的正确性。     

Multisensor fusion for linear control systems with asynchronous, Out-Of-Sequence and erroneous data

This paper presents a set of new centralized algorithms for estimating the state of linear dynamic Multiple-Input Multiple-Output (MIMO) control systems with asynchronous, non-systematically delayed and corrupted measurements provided by a set of sensors. The delays, which make the data available Out-Of-Sequence (OOS), appear when using physically distributed sensors, communication networks and pre-processing algorithms. The potentially corrupted measurements can be generated by malfunctioning sensors or communication errors. Our algorithms, designed to work with real-time control systems, handle these problems with a streamlined memory and computational efficient reorganization of the basic operations of the Kalman and Information Filters (KF & IF). The two versions designed to deal only with valid measurements are optimal solutions of the OOS problem, while the other two remaining are suboptimal algorithms able to handle corrupted data.     

On the relative value of cross-company and within-company data for defect prediction

We propose a practical defect prediction approach for companies that do not track defect related data. Specifically, we investigate the applicability of cross-company (CC) data for building localized defect predictors using static code features. Firstly, we analyze the conditions, where CC data can be used as is. These conditions turn out to be quite few. Then we apply principles of analogy-based learning (i.e. nearest neighbor (NN) filtering) to CC data, in order to fine tune these models for localization. We compare the performance of these models with that of defect predictors learned from within-company (WC) data. As expected, we observe that defect predictors learned from WC data outperform the ones learned from CC data. However, our analyses also yield defect predictors learned from NN-filtered CC data, with performance close to, but still not better than, WC data. Therefore, we perform a final analysis for determining the minimum number of local defect reports in order to learn WC defect predictors. We demonstrate in this paper that the minimum number of data samples required to build effective defect predictors can be quite small and can be collected quickly within a few months. Hence, for companies with no local defect data, we recommend a two-phase approach that allows them to employ the defect prediction process instantaneously. In phase one, companies should use NN-filtered CC data to initiate the defect prediction process and simultaneously start collecting WC (local) data. Once enough WC data is collected (i.e. after a few months), organizations should switch to phase two and use predictors learned from WC data.