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基于微形变分析的电容式MEMS加速度计温漂误差精密估计方法
1
作者
齐兵
程建华
+1 位作者
赵砚驰
汪籽粒
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2024年第7期2437-2445,共9页
针对传统的电容式微机电系统(micro-electro-mechanical system,MEMS)加速度计(capacitive MEMS accelerometers,CMA)温漂误差(temperature drift error,TDE)补偿方法存在非精准溯源TDE致使TDE估计精度低、反复尝试估计模型构型导致构...
针对传统的电容式微机电系统(micro-electro-mechanical system,MEMS)加速度计(capacitive MEMS accelerometers,CMA)温漂误差(temperature drift error,TDE)补偿方法存在非精准溯源TDE致使TDE估计精度低、反复尝试估计模型构型导致构建过程复杂繁琐的问题,提出基于微形变分析的CMA TDE精密补偿方法。首先,通过微形变分析内部结构精准溯源TDE,基于径向基函数神经网络(radial basis function neural network,RBFNN)构建改进型TDE精密估计模型;其次,基于专家经验和模糊理论提出Expert-Fuzzy辅助决策下TDE估计模型辨识方法,为改进模型提供有效的构型指导;然后,设计升温试验测试CMA,构建传统模型和改进模型并通过对比其输出偏置稳定性评估TDE估计性能。实验结果表明,改进模型构建过程大大简化,补偿后CMA偏置稳定性提升约35%。本方法能够更加精准地估计TDE,有效解耦硅基材料的温度依赖性并提升CMA的环境适应性。
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关键词
微机电系统
温漂误差估计
微形变分析
expert
-
fuzzy
辅助决策
径向基函数神经网络
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职称材料
题名
基于微形变分析的电容式MEMS加速度计温漂误差精密估计方法
1
作者
齐兵
程建华
赵砚驰
汪籽粒
机构
哈尔滨工程大学智能科学与工程学院
出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2024年第7期2437-2445,共9页
基金
国家自然科学基金(62003108,62073093,61773132,61803115,62003109)资助课题。
文摘
针对传统的电容式微机电系统(micro-electro-mechanical system,MEMS)加速度计(capacitive MEMS accelerometers,CMA)温漂误差(temperature drift error,TDE)补偿方法存在非精准溯源TDE致使TDE估计精度低、反复尝试估计模型构型导致构建过程复杂繁琐的问题,提出基于微形变分析的CMA TDE精密补偿方法。首先,通过微形变分析内部结构精准溯源TDE,基于径向基函数神经网络(radial basis function neural network,RBFNN)构建改进型TDE精密估计模型;其次,基于专家经验和模糊理论提出Expert-Fuzzy辅助决策下TDE估计模型辨识方法,为改进模型提供有效的构型指导;然后,设计升温试验测试CMA,构建传统模型和改进模型并通过对比其输出偏置稳定性评估TDE估计性能。实验结果表明,改进模型构建过程大大简化,补偿后CMA偏置稳定性提升约35%。本方法能够更加精准地估计TDE,有效解耦硅基材料的温度依赖性并提升CMA的环境适应性。
关键词
微机电系统
温漂误差估计
微形变分析
expert
-
fuzzy
辅助决策
径向基函数神经网络
Keywords
micro-electro-mechanical system(MEMS)
temperature drift error(TDE)estimation
micro-deformation analysis
expert
-
fuzzy
aided decision-making
radial basis function neural network(RBFNN)
分类号
TH714 [机械工程—测试计量技术及仪器]
TN409 [机械工程—仪器科学与技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于微形变分析的电容式MEMS加速度计温漂误差精密估计方法
齐兵
程建华
赵砚驰
汪籽粒
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2024
0
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