基于MEMS与Android智能手机融合的 室内个人导航算法

针对微机电系统(micro-electro mechanical system,MEMS)惯性器件在导航解算中存在较大的累积误差问题,提出了一种基于MEMS惯性器件与Android智能手机融合的室内个人导航算法.导航算法在捷联惯性导航算法的基础上,根据人行走时的运动特点,引入了零速度检测与修正算法来检测人行走过程中的静止状态,并对行人静止时刻的速度和位置信息进行校正,以降低累积误差.导航解算中由于陀螺仪漂移导致获得的行人运动方向角误差较大,故采用MEMS陀螺仪输出姿态信息与Android智能手机中的电子罗盘方向角融合的行人运动方向校正算法来获取行人运动方向,并结合滑动均值滤波算法来进一步校正行人的运动方向,提高导航精度.最后通过实验结果验证了导航累积误差修正算法的可行性和有效性.     

MEMS陀螺仪随机漂移误差滤波处理研究

MEMS陀螺仪是一类新型惯性器件,具有体积小、成本低、重量轻、可靠性高等优点,但是精度较低、随机漂移误差比较大.从实际工程应用角度出发,针对MEMS陀螺仪的随机漂移误差,首先进行实时均值滤波处理,然后基于随机序列时序分析法的基本原理,建立MEMS陀螺仪随机漂移误差的一阶AR模型,然后依据kalman滤波算法的马尔科夫特性,提出了对MEMS陀螺仪每次输出进行实时多次滤波处理的新方法.通过对具体测量数据进行处理,MEMS陀螺仪的随机漂移误差减小到原来的百分之二左右.     

微小型MEMS测试标定实验仪伺服系统设计

以实验教学为使用背景设计了一台多功能微机电系统(Micro-Electro-Mechanical Systems,MEMS)测试标定平台,主要实现平台稳定控制功能和转台测试功能.针对中低精度MEMS惯性器件的测试标定需求,提出了设计的关键技术及指标,分析了陀螺伺服稳定平台原理,从坐标系变化的角度分析了干扰信号的耦合机理,同时解释了稳定平台隔离震动的工作原理.对陀螺稳定平台常用的双闭环控制原理进行建模和Simulink仿真,结果表明所设计的陀螺稳定平台伺服系统的控制策略能满足陀螺稳定平台控制需求.     

微机电系统技术进展

概述了微机电系统(MEMS)的发展史，综述了微机电系统(MEMS)领域所涉及的微材料、微机械设计和模拟、微细加工技术，微封装和测试等关键技术的研究现状．从微构件、微传感器、微执行器和专用MEMS集成系统等4方面的典型器件和典型系统，介绍了微机电系统在当今社会各个领域的广泛应用．     

基于地磁场自适应修正的航姿系统姿态解算研究

针对航姿参考系统(attitude and heading reference system,AHRS)中,MEMS陀螺仪输出噪声过大、零点漂移无法完全消除、角速率输出易受干扰等导致的姿态四元数精度低、累积误差较大等问题,提出了一种自适应扩展卡尔曼滤波算法,利用地球物理场(地球重力场、地磁场)信息不断自适应修正MEMS陀螺仪在姿态解算过程中的累积误差。在ROS机器人平台上进行了实验,实验结果表明该算法能有效解决在求解姿态四元数过程中累积误差较大的问题,同时可以提高姿态解算精度,进而验证了该算法的有效性。     

微机电系统的研究及未来

本文综述微机电系统(MEMS)的研究背景、含义、意义、现状及应用前景,并提出我国发展MEMS研究的策略.     

基于QD与MEMS振镜的微纳激光通信终端伺服技术研究

为了满足微纳卫星平台间的数传需求,实现伺服结构的小型化,设计了一套基于四象限探测器(QD)与MEMS振镜为伺服架构的微纳激光通信终端,完成光斑的检测跟踪.为了提高微纳通信终端跟踪精度,分析了光斑大小对四象限探测器检测精度的影响,使用Matlab进行仿真,并据此设计了一种当光斑直径小于四分之一探测器靶面直径时的捕获跟踪伺服系统算法,对系统组成及捕获跟踪算法进行了详细论述.搭建室内实验平台,进行了双向全光捕获跟踪实验,系统捕获时间2.2 s,跟踪误差84μrad.     

MEMS平面线圈电镀制备方法研究

通过提高微型线圈匝数不仅可以提高微型电磁能量采集器的俘能效率,还能够提高传感器的电学性能.本文基于微机电系统(MEMS)工艺,对电镀工艺中电镀液、电流密度、电流强度、温度等参数进行探索优化,在刚性基底上制备出高质量高密度的双层互连MEMS微型线圈.研究结果表明:该工艺大幅度提升了线圈匝数(最大匝数可达到800),且有效解决了狭小空间下MEMS电磁能量采集器的输出电压低、俘能效率低等问题.同时,该工艺在晶圆级硅基底上实现了微线圈的制备,展现出可控批量化加工优势.     

基于Kalman滤波的MEMS陀螺仪滤波算法

针对MEMS陀螺仪精度不高、随机噪声复杂的问题,研究了某MEMS陀螺仪的随机漂移模型.应用时间序列分析方法,采用AR(1)模型对经过预处理的MEMS陀螺仪测量数据噪声进行建模,进而基于该AR模型并采用状态扩增法设计Kalman滤波器.速率试验和摇摆试验仿真结果表明,在静态和恒定角速率条件下,采用该算法滤波后的MEMS陀螺仪的误差均值和标准差都比滤波前有了明显的降低.针对摇摆基座下该算法随摆动幅度的增大效果变差的问题,从提高采样率和选择自适应Kalman滤波2个方面对算法进行改进.仿真结果表明,2种方法都能改善滤波效果,然而考虑到系统采样频率和CPU计算速度的限制,自适应滤波有更高的实用性.     

MEMS器件缩减模型建模方法研究

论述了微机电系统(MEMS)器件缩减模型的建立是进行MEMS系统级模拟的关键。论证了基于线性正交振型建立MEMS器件缩减模型是一种有效的方法,导出了MEMS器件动态缩减模型的微分方程,即根据能量守恒定律,用广义坐标表示系统的各个能量域,用线性正交振型的叠加对微分方程进行解耦,建立起一组表征器件动态特性的常微分方程,就可以利用现有的系统级仿真软件和电路一起进行系统级模拟。