MEMS传感器的计步算法研究

计步是惯性定位导航中重要环节之一,MEMS传感器在惯性定位导航中应用广泛,传统计步算法多采用基于加速度数据的峰值检算法.本算法融合了峰峰检测算法和穿越中间阈值算法,用户手持MEMS设备行走获取加速度计数据,进而算法推算行走的步数和轨迹.算法将从加速度采样数据中判断可能有效的计步点,算法判断这些点是否为有效计步点,进而得出行走的步数.最后结合步长、步数和航向信息推算行人的行走轨迹.实验结果显示,计步数据与实际步数误差为0.75%,推算的轨迹接近实际行走路径.该算法在不同人和不同环境中表现良好.     

体硅隧道加速度计

为了降低成本 ,拓展隧道加速度计的应用 ,作者设计了一种隧道加速度计 .对器件进行体硅工艺研究 ,结果为 :隧尖尺寸为 0 .0 2 μm× 0 .0 2 μm ,隧道电流为 1.14nA～ 4.68nA .     

一种新型高灵敏度横向电容式硅微加速度计

提出了一种新型高灵敏度横向电容式硅微加速度计．根据差分电容极板间正对面积的改变来检测加速度大小．保证输出电压与加速度之间的线性度．系统刚度可由静电力调节、为了提高电学灵敏度,在检测电容极板上设计高K介质层,增大了检测电容量,减小了杂散电容的影响．使用Coventor Ware对本设计进行机械分析、力电耦合分析和模态分析,仿真结果与理论计算相吻合．加速度计使用简单的表面牺牲层工艺即可完成,具有很好的发展前景．     

MEMS封装技术

MEMS封装是在微电子封装技术基础上发展起来的一项关键的MEMS技术.首先提出了MEMS封装设计的一些基本要求,包括封装等级、封装成本、环境影响、接口问题、外壳设计以及热设计等方面.在此基础上,介绍了键合技术、倒装芯片技术、多芯片封装以及3D封装等几种重要的MEMS封装技术,并给出了一个封装实例.最后进一步探讨了MEMS封装的发展趋势及研究动向.     

压阻式硅微二维加速度计的加工与测试

提出了一种压阻式的硅微二维加速度计,该加速度计采用4个相互垂直的悬臂梁支撑中间有刚硬柱体的结构,利用合理布置的压敏电阻构成的惠斯通电桥测量水平面内两个方向的加速度．结合微结构的力学分析模型以及压阻原理分析了加速度计的灵敏特性、采用硅微机械加工工艺完成了加速度计的加工,应用微系统分析仪、激光拉曼光谱应力测试仪以及振动台分别对加工出的微结构形貌、残余应力、频响以及灵敏特性进行了相关测试．测试结果表明,两个方向的输出值均灵敏度高、线形度较好,胸灵敏度为1、0174mV／g（g为重力加速度）,线性系数为0．99991,y向灵敏度为0．89761mV／g,线性系数为0．99945．微加速度计的频响曲线较为平坦,其共振频率大约为670Hz．     

面向机电系统状态监测与故障诊断的现代技术

通过现代技术为主线综合论述了机电系统在运行状态下进行监测与故障诊断技术的提升,讲述了机电系统在运行状态下进行监测与故障诊断系统和方法的逐步进展,从技术流程的角度概括了信号的采集技术和处理方法与分析、诊断故障的方法和机电系统运行状态发展动向预测的先进技术。宏观的展望了位于异地设备运行状态在网络中进行的远程监测和诊断的技术,并基于通过虚拟仪器对机电系统状态进行监测和诊断仪器的技术发展前景。     

时分反馈闭环MEMS电容式加速度计的新型自检测结构

设计了一种针对闭环加速度计的新型自检测结构．详细描述了这种基于电荷注入的自检测功能的原理．针对时分反馈闭环加速度计,从理论上推导了加速度计输出与自检测电压之间的关系,并利用Maflab／Simulink模型进行了验证。基于0．35μm高压CMOS工艺,设计了整个读出电路．测试结果显示,在自检测模式下,输出对自检测电压的灵敏度是0．3V／V．     

基于MEMS技术的SU-8胶被动微阀片的设计与研制

为解决微流体在微流控芯片上的单向流动,进而实现生化反应的片上系统,采用微机电系统（MEMS）技术加工出SU-8胶微型阀片．SU-8胶阀片具有弹性模量和弹性常数低、开启压力小、反向泄漏小、易于加工等特点．从理论上分析了不同厚度（10μm,15μm,20μm,25μm）的微型阀片在不同压力作用下的挠度和应力分布,在相同尺寸和压力下,SU-8微阀片的挠度与传统的硅阀片的挠度相比要大10倍左右．讨论了有阻尼作用下的谐振频率以及过流特性。可知阀臂和阀座的尺寸是影响阀片性能的主要因素．给出了加工工艺,测试了阀片的正反向过流性能,以水作为工作物质,得到3种厚度阀片的过流曲线,其最大正向流速达到7000μL／min．     

国外MEMS计量测试技术研究现状及借鉴

随着体积小、精度高、智能化的MEMS器件得到越来越多的应用,MEMS计量测试技术的研究越来越重要.为了进一步提高和完善我国MEMS计量测试技术,介绍了国外多个机构和组织的MEMS计量规划和技术现状,梳理了先进的MEMS计量测试技术研究工作,指明了在哪些方面需要借鉴国外先进的研究经验和成果.可以帮助国内研究者了解国内外M...     

一种基于光子晶体结构的新型MEMS红外光源

结合光子晶体和表面等离子体共轭（surface plasmon resonance，SPR）技术，研究了一种新型的MEMS红外光源．相比传统的红外光源，该新型光源具有红外光谱窄、红外发射峰位置可调等优点．该光源衬底材料为硅，然后在硅表面形成SiO2-Cr-Au结构，并在Si-SiO2-Cr-Au结构表面形成刻蚀深度为2pm、孔间距分别为7μm和8μm（孔直径分别为3．5μm和4μm）等不同的周期性排列圆孔的光子晶体结构．采用有限元时域分析（finite-difference time-domain，FDTD）软件模拟和傅里叶红外光谱仪实际测量的结果表明，该新型MEMS红外光源具有窄的波峰，其反射光谱波谷波长和圆孔间距相近．通过理论推导和FDTD软件模拟，研究了光源光子晶体结构中圆孔深度和透射光谱波峰强度关系．结果表明，圆孔深度为2μm的结构比3μm结构的透射强度更强．透射强度与圆孔深度h在一定范围近似为倒数平方关系，即在一定范围内圆孔越深，透射越弱．     

基于一种新的时频分布的机械故障诊断

通过设计核函数，给出了一新的时频分布(TFD)，并将该TFD应用于机械故障诊断。结合两个诊断实例，同时与Winger-Ville distribution(WVD)进行对比，发现该分布具有良好的时频聚集性，并且能够有效地抑制交叉项，事实证明，该分布能够刻画出幅值谱和WVD所不能反映的故障特征信号，能够较好地进行故障诊断。     

信号的小波尺度-频率表示及其在机械故障诊断中的应用

基于对信号的连续小波变换特点的分析，提出信号特征的小波尺度一频率表示方法。该方法对污染的脉冲信号和正弦信号的应用结果表明该方法能有效提取强噪声背景下的周期成分。以变速器齿轮的故障诊断为例，用该方法对变速箱齿轮振动信号的尺度-频率表示进行分析，结果表明该方法能非常有效地将不同磨损状况的齿轮振动信号的特征表现出来。     

基于神经网络的机械设备故障诊断技术

阐述了神经网络故障诊断的基本原理及其与传统故障诊断的关系,分析了神经网络技术在故障诊断中的应用现状,探讨了该领域的发展前景,指出了运用神经网络技术进行故障诊断需要解决的若干问题.     

Mechanical Characterization of KMPR by Nano-Indentation for MEMS Applications

Abstract:  The elastic modulus and hardness of a novel negative photoresist, KMPR, under different heat treatment temperatures, have been characterized in this work using a combination of nanoindentation, uniaxial tension and vibration tests. There are two major conclusions. First, the material exhibits strong anisotropy. The apparent modulus obtained by the indentation method (6.5–7.5 GPa) is higher than that characterized by the uniaxial tensile test (1.07 GPa). The modulus issue is further validated by the subsequent vibration test data. Second, the apparent modulus and the apparent hardness vary with heat treatment temperatures. The room temperature elastic modulus decreased with an increase of the processing temperature but the apparent hardness essentially exhibited an opposite trend. It is suggested that this unusual result was caused by the pile-up effect during the indentation process.     

基于EMD近似熵和DAGSVM的机械故障诊断

故障特征提取的精确性和分类识别的高效率是提高故障诊断准确率和速度的关键.针对此问题,提出一种基于经验模式分解近似熵和决策导向循环图支持向量机的机械故障诊断新方法.首先,对故障振动信号进行经验模式分解, 得到若干个反映故障信息的本征模函数;其次,选取前4个本征模函数的近似熵值作为信号的特征向量;最后,将构造的特征向量输入到决策导向循环图支持向量机分类器进行故障类型识别.仿真表明,该方法能有效地提取故障特征,与"一对一"支持向量机及传统的BP网络相比,具有训练样本少、训练速度快、识别精度高等优点.     

Artificial Neural Networks in Mechanical Fault Diagnosis

ＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｓｉｎＭｅｃｈａｎｉｃａｌＦａｕｌｔＤｉａｇｎｏｓｉｓ★ＴｏｎｇＳｈｕｒｏｎｇＣｈｅｎＫａｉＮｏｒｔｈｗｅｓｔｅｒｎＰｏｌｙｔｅｃｈｎｉｃａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＸｉ’ａｎ７１００７２Ｐ．Ｒ．ＣｈｉｎａＺ...     

基于偶树复小波和改进型阈值函数的降噪方法 及其应用

为更好地保留原有用信号信息,有效恢复强噪声背景下微弱故障信号,提出了一种基于对偶树复小波和改进型阈值函数的降噪方法,将其应用于机械故障诊断,取得了较好效果。运用对偶树复小波变换滤波器设计方法和改进型阈值函数,以实施降噪的具体步骤。该法充分利用了对偶树复小波变换的平移不变的优良特性,同时,改进型阈值函数与传统软、硬阈值降噪算法相比,克服了软阈值信号失真和硬阈值信号不连续、振荡等缺点。实验表明：此法有效去除了噪声,是一种较好的提取微弱故障信号的方法。     

机械真空泵远程故障诊断系统研究与应用

真空精炼炉是一种用于生产高品质钢水的二次冶炼装置,其核心是机械真空泵系统.该系统能否长期稳定运行将直接影响到钢水冶炼效果和吨钢成本,因此对该系统进行在线监测和快速故障诊断尤为重要.本文以RH真空精炼炉为例,将各级机械真空泵与多种监控设备耦合,并引入远程物联网技术,创建了远程故障诊断系统,并得到国内某钢厂实践验证.     

数据融合在机械故障诊断中的应用研究

在机械故障诊断中引人了数据融合技术，并研究了多传感器数据融合的层次、模型。在实际的机械故障诊断应用中，使用了不同数据融合的层次和模型。对实例的分析表明，数据融合在机械设备故障诊断中是一种非常有效的方法，并有广阔的应用前景。     

Mechanical Fault Diagnosis Using Support Vector Machine

The Support Vector Machine (SVM) is a machine learning algorithm based on the Statistical Learning Theory ( SLT), which can get good classification effects even with a few learning samples.SVM represents a new approach to pattern classification and has been shown to be particularly successful in many fields such as image identification and face recognition. It also provides us with a new method to develop intelligent fault diagnosis. This paper presents a SVM-based approach for fault diagnosis of rolling bearings. Experimentation with vibration signals of bearings is conducted. The vibration signals acquired from the bearings are used directly in the calculating without the preprocessing of extracting its features. Compared with the methods based on Artificial Neural Network (ANN), the SVM-based method has desirable advantages. It is applicable for on-line diagnosis of mechanical systems.