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基于高冲击MEMS加速度传感器的冲击灵敏度、频率响应与敏感芯片的结构尺寸存在相互制约关系,提出在满足传感器结构强度和固有频率条件下,提高传感器冲击灵敏度的理论分析、仿真模拟与实验验证的方法;运用ANSYS软件对敏感芯片的弹性膜片厚度与中心岛厚度进行多次设计与仿真,通过多组仿真数据对传感器的结构尺寸进行优化;高冲击实验验证表明,优化的传感器结构尺寸、性能指标能够满足设计要求,冲击灵敏度较高. 相似文献
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在动态测试领域传感器高过载低量程一直是未能彻底解决的问题。本文在简单论述MEMS传感器原理的基础上,比较了MEMS传感器和传统工艺的压电传感器的特点,并进行了两类传感器在高过载低量程测量中的应用比较,得到了MEMS传感器能够较好完成高过载低量程测量要求的结论。 相似文献
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由于设计的MEMS高g加速度传感器固有频率低,导致测试过程中出现谐振现象。本文分析了传感器的特殊结构参数对固有频率的影响,提出了一种优化固有频率的方法。该方法通过减小质量块质量和优化梁厚度与长度的比例来调整传感器的固有频率,并通过理论仿真验证了该结构的固有频率从330 kHz提高到550 kHz,然后利用动态测试系统对优化前后的高g加速度传感器分别在20 000gn和150 000gn作用下测试输出信号。实验表明该优化方法提高了该类传感器结构的固有频率,明显消除了测试中的谐振现象。 相似文献
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针对高冲击加速度传感器的频响计量测试问题,设计了一种可实现冲击加速度传感器频响窄脉宽标定系统。该系统采用Hopkinson杆为试验装置,以激光多普勒测速仪作为基准信号测量装置,基于窄脉冲频响计量测试原理,采用汉宁窗和三次插值方法对信号进行处理,基于LabVIEW和MATLAB开发环境编写数据处理程序,实现对被校MEMS冲击传感器频响的快速解算。试验结果表明,该系统能够快速解算出高冲击加速度传感器的幅频特性函数,对传感器工作频带的估计误差低于10%。该系统避免了不同窄脉冲激励条件下,对基准信号和加速度传感器输出信号进行处理的复杂流程,采用适于常规输入信号的信号处理方法,提升了约20%频响测试效率,实现了对加速度传感器频响的快速标定测试。 相似文献
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封装热应力是导致MEMS器件失效的主要原因之一,本文设计了一种MEMS高g加速度传感器,并仿真研究了传感器在封装过程中的热应力及影响其大小的因素。根据封装工艺,建立设计的高g加速度传感器封装的有限元模型,利用AN-SYS软件仿真传感器在不同的贴片工艺中受到的热应力及影响热应力的因素。结果显示,在封装中,与直接贴片到管壳底部相比,MEMS高g加速度传感器芯片底面键合高硼硅玻璃后再贴片到管壳底部时,封装热应力可从135MPa降低到33MPa;在贴片工艺中,基板的热膨胀系数和贴片胶的弹性模量、热膨胀系数及厚度是影响封装热应力的主要因素;在健合工艺中,基板和键合温度主要影响到热应力的大小。 相似文献
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由于高g加速度传感器在航空、航天、国防等领域的广泛应用,其可靠性成为MEMS器件商业化过程中一个重要问题。本文针对快速准确的评估高g加速度传感器的寿命这一问题,提出了冲击应力下高g加速度传感器的加速寿命评估方法。通过分析冲击载荷作用于加速度传感器时产生的应力波及故障树分析法,确定高g加速度传感器的主要失效模式和敏感环境应力;采用恒定冲击应力试验得到高g加速度传感器的失效次数;选择正态分布和Weibull分布理论验证加速试验过程失效机理的一致性;利用逆幂律模型建立高g加速度传感器的可靠度评估模型,并外推出高g加速度传感器在规定应力下的可靠度函数。实践表明,该方法简捷、正确可行,为高g加速度传感器在实际应用中提供了重要的参考依据。 相似文献
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为满足对振动环境下10 Hz以下低频小量程加速度信号的高精度测量需求,提出了一种基于石英微工艺的新型窄带宽MEMS加速度计,其敏感元件采用变间距式差分电容梳齿结构。采用有限元分析手段,对敏感元件质量块尺寸、梳齿长度、U型梁刚度、盖板结构、阻尼和带宽等参数进行了综合优化设计。敏感元件采用石英晶片经湿法腐蚀体工艺制作,加速度计样机经过了实际性能测试和环境适应性试验,带宽为8.9 Hz,非线性度约为0.7%,可以满足飞行器小量程低频加速度参数的测量需求。 相似文献
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对MEMS加速度计的温度模型与其倾角的相关性进行分析,提出了一种无需精确控制加速度计位置,借助普通恒温箱即可完成的温度模型辨识方法,并根据辨识结果设计温度补偿软件方案.实验结果表明,温度补偿可使加速度计测量输出的稳定性提高一个数量级,补偿效果明显,模型辨识方法有效.将温度模型用于某小型无人机航姿测量系统中,缩短了系统启... 相似文献
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This paper presents the error analysis and stochastic modeling of commercial low-cost MEMS Accelerometer. Although Micro Electro Mechanical Systems (MEMS) based sensors have been utilized for the development of low-cost integrated navigation systems on the benefits of low inherent cost, small size, low power consumption, and solid reliability, it is significantly important to characterize the error behaviors of MEMS-based sensors and to construct more sophisticated mathematical modeling methods. The errors of MEMS-based accelerometer have been identified into deterministic and stochastic error sources and the stochastic error part was the focus to be discussed in this paper using discrete parameter models of stationary random process. Appropriate Autoregressive (AR) models have been analyzed which can be used to help the development of appropriate optimal algorithm for multiple sensor integration. 相似文献