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MEMS硅铝异质结构压力传感器的设计制作与测试研究
引用本文:张加宏,陈剑翔,冒晓莉,李敏. MEMS硅铝异质结构压力传感器的设计制作与测试研究[J]. 传感技术学报, 2018, 31(7): 998-1004. DOI: 10.3969/j.issn.1004-1699.2018.07.004
作者姓名:张加宏  陈剑翔  冒晓莉  李敏
作者单位:南京信息工程大学,江苏省大气环境与装备技术协同创新中心,南京210044;南京信息工程大学,江苏省气象探测与信息处理重点实验室,南京210044;南京信息工程大学,电子与信息工程学院,南京210044南京信息工程大学,电子与信息工程学院,南京210044南京信息工程大学,江苏省气象探测与信息处理重点实验室,南京210044;南京信息工程大学,电子与信息工程学院,南京210044
基金项目:国家自然科学基金项目(61306138;41605120),江苏省自然科学基金项目(BK2012460),江苏省信息与通信工程优势学科建设项目
摘    要:金属半导体异质混合结构是一种特殊的压阻结构,其具有高于传统MEMS压阻式压力传感器的压阻性能.鉴于此,设计和研究了一种由掺杂单晶硅和金属铝混合形成的MEMS异质结构压力传感器.首先结合理论模型和ANSYS有限元模拟仿真分析了硅铝异质结构传感器的灵敏度特性,然后通过MEMS工艺制作了硅铝异质结构压力传感器芯片,并对其进行了封装与测试.实验结果表明,硅铝异质结构压力传感器的灵敏度可达到0.1168 mV/(V·kPa),而利用参考结构能够明显减小环境温度对其性能的影响.在此基础之上,本文采用基于遗传算法改进的小波神经网络对传感器的温度漂移和非线性误差进行了补偿,补偿后硅铝异质结构压力传感器的测量误差小于±1.5%FS.

关 键 词:硅铝异质结构  灵敏度  有限元分析  温度补偿  非线性误差  遗传小波神经网络

Design, Fabrication and Testing of MEMS Silicon-Aluminum Hybrid Structure Pressure Sensor
ZHANG Jiahong,CHEN Jianxiang,MAO Xiaoli,LI Min,WANG Yin. Design, Fabrication and Testing of MEMS Silicon-Aluminum Hybrid Structure Pressure Sensor[J]. Journal of Transduction Technology, 2018, 31(7): 998-1004. DOI: 10.3969/j.issn.1004-1699.2018.07.004
Authors:ZHANG Jiahong  CHEN Jianxiang  MAO Xiaoli  LI Min  WANG Yin
Abstract:The metal-semiconductor hybrid structure is a special piezoresistive structure which has a higher piezoresistive effect than conventional MEMS piezoresistive pressure sensor. In view of this, a MEMS pressure sensor with the silicon-aluminum hybrid structure was designed and studied in this paper. First of all, the sensitivity characteristic of the silicon-aluminum hybrid structure pressure sensor was analyzed by theoretical model and ANSYS finite element simulation. Then this sensor chip was fabricated by the MEMS technology, and the sensor was packaged and tested. Experimental results show that the sensitivity of the sensor can reach 0.1168 mV/(V?kPa) and the reference structure can significantly reduce the influence of ambient temperature on its performance. On this basis, this paper applies the improved wavelet neural network based on genetic algorithm to compensate the temperature drift and nonlinear error of the sensor. The measured error of the compensated silicon-aluminum hybrid structure pressure sensor is less than ± 1.5% FS.
Keywords:Silicon-Aluminum hybrid structure   sensitivity   finite element analysis   temperature compensation   nonlinear error   GA-WNN
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