Laboratorní studie statistických charakteristik akcelerometru typu bdlu-0,5 teoretické informace. Integrovaný snímač náklonu akcelerometru: Implementace a výzkum charakteristik

Popis:

MINISTERSTVO ODVĚTVÍ RUSKA

Federální státní autonomní vzdělávací
instituce vysokoškolského vzdělávání

„Jižní federální univerzita“

Institute of High Technologies and Piezotechnics

Katedra informačních a měřicích technologií

Sizyakin Stanislav Leonidovič

Vývoj algoritmu pro vyšetřování chyb

Akcelerometr MEMS

ODSTUPOVÁNÍ KVALIFIKACE
BAKALÁŘSKÉ PRÁCE
ve směru 200100 - Přístrojové vybavení

Vědecký poradce -
Dr. Tech. Sci., Doc., Shcherban Igor Vasilievich

Rostov na Donu - 2016

ANOTACE. 3

ESEJ. 4

ÚVOD 5-6

KAPITOLA 1. TEORETICKÁ ČÁST. 7-28

1.1. Formalizace úkolů při studiu chyb v akcelerometru MEMS 7-16

1.2. Charakteristiky chyb MEMS akcelerometru a jejich klasifikace. 17-21

1.3. Analýza metod pro vyšetřování chyb senzorů MEMS. 22-25

1.4. Experimentální nastavení. 25-26

KAPITOLA 2. PRAKTICKÁ ČÁST. 29-44

2.1. Režim statického testu pro akcelerometry. 29-31

2.2. Vývoj algoritmické podpory. 32-37

2.3 Vývoj softwarového algoritmu. 37-39

ZÁVĚR. 40

REFERENCE .. 47

PŘÍLOHA A .. 42

PŘÍLOHA B .. 43-46

ANOTACE

Práce obsahuje 47 stránek na stroji, 17 kreseb, 4 tabulky.

Tato práce je věnována vývoji algoritmického a softwaru pro studium statistických chyb v akcelerometru MEMS.

V rámci úkolu byla zvážena statická metoda pro zjišťování chyb akcelerometru MEMS LSM303DLH. Byly také zkoumány statistické chyby tohoto senzoru.

Chcete-li vyřešit tento problém, algoritmické a software pracovat se statistickými chybami.

ESEJ

V diplomové práci bylo provedeno studium statistických chyb MEMS akcelerometrů, byl vyvinut algoritmický a software pro studium chyb akcelerometrů typu LSM303DLH.

Práce se skládá ze dvou kapitol. První kapitola představuje obecné teoretické informace, analyzuje metody vyšetřování chyb senzorů a analyzuje charakteristiky statistických chyb MEMS akcelerometrů.

Druhá kapitola představuje výsledky syntézy algoritmického a softwaru pro modelování a studium statistických chyb akcelerometrů MEMS LSM303DLH. Je popsáno experimentální uspořádání, jsou prezentovány výsledky výzkumu - získané hodnoty směrodatné odchylky, matematické očekávání, kovariance, korelace, testování hypotézy o normálnosti šumu akcelerometru podle Pearsonova kritéria.

ÚVOD

V současné fázi aktivního zdokonalování mikroelektroniky se rozšířil vývoj mikroelektromechanických systémů, které se v krátké době nazývají MEMS. Anglickým ekvivalentem tohoto výrazu je kombinace „Micro ElectroMechanical Systems“ (MEMS).

MEMS (Microelectromechanical Systems) jsou technologie a zařízení kombinující mikroelektronické a mikromechanické komponenty. Zařízení MEMS se obvykle vyrábějí na křemíkové destičce pomocí mikroobráběcí technologie podobné technologii jednočipových integrovaných obvodů. Typické rozměry pro nemikromechanické prvky se pohybují od 1 mikrometru do 100 mikrometrů, zatímco velikosti čipů MEMS se pohybují od 20 mikrometrů do jednoho milimetru.

Účelem této práce je vyvinout algoritmický a software pro studium statistických chyb akcelerometru LSM303DLH.

Hlavním účelem akcelerometru je poskytnout informace o aktuálním zrychlení zařízení, respektive rozdílu mezi zrychlením zařízení a gravitačním zrychlením. V klidovém stavu se hodnoty snímače shodují s vektorem gravitačního zrychlení. Za podmínek beztíže je skutečné zrychlení objektu způsobeno pouze gravitační silou, a proto je přesně stejné jako gravitační zrychlení. Neexistuje tedy žádné zjevné zrychlení a hodnoty jakéhokoli akcelerometru jsou nulové.

Akcelerometry patří do třídy inerciálních senzorů, jejichž rozsah je velmi široký: od mobilních telefonů a tabletové počítače (jedním z úkolů je zajistit otáčení displeje) na malé inerciální navigační systémy s páskovým ovládáním integrované se satelitními navigačními systémy, které zajišťují určení orientačních parametrů a souřadnic mobilních letadel, pozemních, povrchových a podmořských objektů.

Předmětem výzkumu je studium statistických chyb senzoru MEMS (mikromechanický akcelerometr LSM303DLH). V průběhu práce byl zpracován algoritmický vývoj studia parametrů jako směrodatná odchylka, matematické očekávání, kovariance, korelace, testování hypotézy o normálnosti distribuce obecné populace podle Pearsonovy shody je uvedeno kritérium. V softwaru Delfi 7.0 byl vytvořen software pro výpočet těchto parametrů a zobrazení grafů odečtů akcelerometru, matematického očekávání podél osy x, osy y, osy z, frekvenčních histogramů pro vzorkování pozorovaných hodnot při testování hypotézy pro normální rozdělení obecné populace podle Pearsonova testu shody.

KAPITOLA 1. TEORETICKÁ ČÁST

1.1 Formalizace problémů při studiu chyb MEMS akcelerometru

Předmětem výzkumu je mikroelektromechanický (MEMS) tříosý akcelerometr LSM303DLH v kombinaci se tříosým snímačem magnetického pole.

Cílem práce je studovat chyby tohoto akcelerometru, vytvořit algoritmický a software pro určování statistických chyb senzoru.

Předmětem výzkumu jsou metody a algoritmy pro stanovení chyb MEMS akcelerometru LSM303DLH

Obrázek 1 - Tříosý akcelerometr LSM303DLH

Princip činnosti pohybových senzorů (akcelerometrů a gyroskopů) je založen na měření posunu setrvačné hmoty vzhledem k pouzdru a jeho převodu na proporcionální elektrický signál. Kapacitní metoda převodu měřeného posunutí je nejpřesnější a nejspolehlivější; proto jsou široce používány kapacitní akcelerometry. Struktura kapacitního akcelerometru se skládá z různých desek, z nichž některé jsou stacionární, zatímco jiné se volně pohybují uvnitř krytu. Do obvodu rezonančního generátoru jsou zahrnuty kapacity. Zavěšená hmota vibruje působením aplikovaných řídicích elektrických signálů. Mezi deskami je vytvořen kondenzátor, jehož kapacita závisí na vzdálenosti mezi nimi. Pod vlivem akcelerační síly se mění kapacita kondenzátoru. Obrázek 2 ukazuje topologii senzoru MEMS

Obrázek 2 - Topologie MEMS akcelerometru

Hlavní konstrukční jednotkou mikroelektromechanických akcelerometrů je snímací prvek, jehož schematické diagramy jsou znázorněny na obrázku 2. Snímací prvek (SE) obsahuje setrvačnou hmotu (IM) - 1, elastické prvky podváhy - 2, nosný rám - 3

Obrázek 3 - typy akcelerometrů SE

Schéma akcelerometru MEMS

1 - IM, 2 - pevné elektrody, 3 - kotva, 4 - pohyblivé elektrody, 5 - rám, 6 - pružný závěsný prvek, 7 - základna (tělo)

Setrvačná hmota (IM) je namontována v určité vzdálenosti od základny (těla) pomocí dvou párů pružných prvků, zavěšení a kotev. MI se pohybuje v souladu s naměřeným zrychlením α. Kapacitní měřič posunu je tvořen hřebenovitými strukturami elektrod, z nichž pohyblivé elektrody tvoří jedinou strukturu s MI a pevné, spojené rámem, jsou upevněny základnou (tělem).

Hlavními důvody chyby měření akcelerometru MEMS jsou teplota, vibrace a příčná akcelerace.

Změna teploty okolí vede ke změně hodnoty dielektrické konstanty ε, mezery mezi kyvadlovou deskou a kryty.

Působením příčného zrychlení se objeví další deformace pružných prvků zavěšení a odpovídající posunutí kyvadla. Posuny kyvadla podél osy y se shodují se směrem osy citlivosti a jsou kompenzovány snímačem točivého momentu, tj. chyby nejsou zavedeny. Pohyby kyvadla podél osy z vzhledem k pevným elektrodám snímače posunu mění efektivní oblast překrytí elektrod a bez přijetí konstrukčních opatření mohou vést k náhodné chybě. Této chybě se předchází zvětšením plochy elektrod na krytech.

Nejdůležitějšími parametry akcelerometru jsou rozsah měřených zrychlení, citlivost, obvykle vyjádřená jako poměr signálu ve voltech k zrychlení, nelinearita v procentech plného rozsahu, hluk, odchylky teploty od nuly (offset) a citlivost. Díky těmto vlastnostem našli své uplatnění v různých průmyslových odvětvích: vojenské a civilní letectví; automobilový průmysl; letecké vybavení; robotika; vojenský průmysl; ropný a plynárenský průmysl; sport; lék. V některých případech je podstatnou charakteristikou vlastní frekvence snímače nebo rezonanční frekvence, která určuje pásmo pracovní frekvence snímače. Ve většině aplikací je důležitý teplotní rozsah a maximální povolené přetížení - vlastnosti spojené s provozními podmínkami senzorů. Definujícími parametry, které ovlivňují přesnost stanovení zrychlení, jsou drift nuly a citlivosti (hlavně teplota), stejně jako šum snímače, který omezuje prahovou hodnotu rozlišení zařízení.

Citlivost senzoru závisí na rezonanční frekvenci mechanického subsystému a také na kvalitě elektronického převodníku. Změna citlivosti na teplotu je spojena hlavně se změnou koeficientu pružnosti.

Teplotní posun nuly je způsoben změnou koeficientu pružnosti, tepelné roztažnosti a technologickými chybami při výrobě snímače. Změna parametrů elektronické části snímače pod vlivem teploty je zpravidla mnohem menší. Protože akcelerometr měří zrychlení nebo sílu způsobující zrychlení setrvačné hmoty, je fyzickým modelem akcelerometru setrvačná hmotnost zavěšená pružinou upevněnou ve stacionárním tělese - jednoduchý systém s jedním stupněm volnosti x ve směru měřicí osa. Setrvačná hmotnost získává zrychlení působením zrychlovací síly (výsledná síla setrvačnosti působením zrychlení), úměrná hmotnosti m a zrychlení a.

Výkonová spektrální hustota (hustota šumu, µ g/ √Hz rms) ve fyzice a zpracování signálu - funkce, která popisuje distribuci výkonu signálu v závislosti na frekvenci, tj. Výkonu na jednotku frekvenčního intervalu. Tento termín se často používá k popisu spektrální síly toků elektromagnetického záření nebo jiných vibrací v kontinuálním médiu, například akustickém. V tomto případě je míněn výkon na jednotku frekvence na jednotku plochy, například: W / Hz / m 2.

Hlavní charakteristiky akcelerometru LSM303DLH jsou uvedeny v tabulce 1:

Tabulka 1 - Hlavní charakteristiky akcelerometru LSM303DLH

Obrázek 5 - Blokové schéma akcelerometru LSM303DLH

Obrázek 6 - Umístění kolíků akcelerometru LSM303DLH

Tabulka 2 - Účel kolíků akcelerometru LSM303DLH

Obrázek 7 - Struktura systému zpracování pohybu

Postavení 8 - Strukturální schéma Modul LSM303DLH

Mikroelektromechanické senzory (MEMS) mají malou hmotnost a velikostní charakteristiku, nízkou spotřebu energie a náklady a jsou vysoce odolné proti přetížení a nárazům. Jejich hlavní nevýhodou je relativně nízká přesnost. Tato skutečnost je primárně způsobena zásadním nedostatkem dnes adekvátního a možného použití v dlouhých časových intervalech pro zamýšlené použití matematických modelů chyb těchto senzorů.

Nejoblíbenějšími aplikacemi v průmyslu MEMS jsou mikromechanické gyroskopy a akcelerometry. Jejich hlavními technickými charakteristikami jsou dynamický rozsah, citlivost, frekvenční charakteristika, charakteristiky složek šumu. Během kalibrací jsou mikroobvody fixovány s dostatečným stupněm přesnosti na naklápěcím rotačním stole, což umožní správně orientovat osy akcelerometrů vůči zemské ose, a tudíž určit jejich systematické chyby. Rovněž je implementována možnost výpočtu koeficientů vlivu teploty a napájecího napětí na hlavní systematickou chybu, která je pro tyto senzory zvláště charakteristická. Vývoj MEMS je založen na mikroelektronické technologii, která se používá téměř ve všech výrobcích na bázi křemíku.

Využití technologií MEMS v moderních elektronických systémech může významně zvýšit jejich funkčnost. Pomocí technologických procesů, které jsou téměř k nerozeznání od výroby křemíkových mikroobvodů, vytvářejí vývojáři MEMS miniaturní mechanické struktury, které mohou interagovat s prostředím a působit jako senzory, které přenášejí dopad na integrovaný elektronický obvod. Senzory jsou nejběžnějším využitím technologie MEMS: používají se v gyroskopech, akcelerometrech, tlakoměrech a dalších zařízeních. V současné době téměř všechny moderní automobily používají k aktivaci airbagů výše zmíněné akcelerometry MEMS. Mikroelektromechanické snímače tlaku jsou široce používány v automobilovém a leteckém průmyslu. Gyroskopy se používají v různých zařízeních, od sofistikovaných navigačních zařízení kosmických lodí až po joysticky pro počítačové hry. Zařízení MEMS s mikroskopickými zrcadly se používají k výrobě displejů a optických spínačů

S příchodem mikroelektromechanických systémů (MEMS) prošly inerciální senzory významným vývojem. Výhody, jako jsou nízké náklady, nízká spotřeba energie, malá velikost a schopnost vyrábět dávkovou technologií, umožnily setrvačným senzorům MEMS dosáhnout široké škály aplikací na automobilovém, počítačovém a navigačním trhu.

Na rozdíl od tradiční technologie se mikroakcelerometry leptají pomocí specializovaných technik, které kombinují mechanické mikroobrábění polysilikonového povrchu a technologii elektronických obvodů.

1.2. Charakteristika chyb MEMS akcelerometru a jejich klasifikace

Charakteristikou mikromechanických akcelerometrů je převládající výroba citlivých prvků těchto zařízení z materiálů na bázi křemíkové technologie, která určuje: malé rozměry a hmotnost akcelerometru, možnost použití technologie skupinové výroby a tedy nízké náklady na hromadnou výrobu, vysoká provozní spolehlivost.

Jedním z hlavních důvodů chyby měření mikromechanického akcelerometru je změna teploty okolí. Další posunutí nuly v důsledku kolísání teploty okolí:

kde kT je tepelný posun nulových posunů akcelerometru; ∆T je změna teploty během zkoušky, T je rychlost změny teploty;

t je čas zkoušky.

Je známo, že přesnost měření je omezena nejen systematickou chybou, ale také spektrálním složením měřicího šumu. Například při měření pomocí senzoru MEMS existuje šum, který zabarvuje šum měření.

Flicker noise (nadmerný šum) - abnormální fluktuace, které se vyznačují nepřímo úměrnou závislostí hustoty spektrálního výkonu na frekvenci, na rozdíl od bílého šumu, ve kterém je spektrální hustota konstantní. Flicker šum byl objeven jako pomalá chaotická změna termionické emise katod elektronických trubic, nazývaná „efekt blikání“. Následně byly v mnoha fyzikálně-chemických, biologických a dokonce i sociálních systémech nalezeny fluktuace se stejnými vlastnostmi. V současné době se termín „blikající šum“ spolu s méně pohodlným, ale adekvátnějším termínem „šum 1 / f“ a termín „makrofluktuace“ používá k označení anomálních fluktuací ve složitých systémech. Typem blikání je impulzní (výbušný) šum pozorovaný u polovodičů: skokové změny úrovně signálu s náhodně rozloženými časovými intervaly mezi změnami úrovně. Jeho výkonová spektrální hustota se zvyšuje s klesající frekvencí, omezuje možnost zvýšení přesnosti zprůměrováním a neumožňuje snížit náhodnou složku chyby na nulu. Kromě toho v digitálních senzorech vždy dochází k rušení hodinových frekvencí, které také poskytuje zbarvení bílého šumu.

Akcelerometry, jako gyroskopy, trpí posunem a posunem posunů, chybami vychýlení, posuny teploty a zrychlení, nelinearitou (nazývanou chyba VRE) a posunem citlivosti. Nejdůležitějšími charakteristikami akcelerometrů pro jejich srovnávací analýzu jsou posunutí a jeho drifty, nestabilita posunutí a hluk. Lze také vzít v úvahu drift citlivosti, nelineární koeficient VRE a další parametry.

Jakékoli posunutí akcelerometru při absenci dvojitého integračního zrychlení způsobí chybu rychlosti úměrnou integrační době a chybu ve vypočítané poloze, která kvadraticky roste s časem. Nekontrolovaný posun nuly způsobí posunutí vektoru zrychlení vzhledem k jeho skutečnému směru, a to platí nejen pro senzory lineárního zrychlení, ale také pro gravitační zrychlení, které musí být odečteno od celkového výkonu akcelerometru. V inerciálních navigačních systémech drift posunutí akcelerometru významně přispívá k chybě ve výpočtu rychlosti a polohy. Při měření orientace jsou nejvýznamnější úhlové chyby při výpočtu sklonů v podélném a příčném směru.

Volatilita zkreslení senzoru je náhodná variace zkreslení vypočítaná v určitém časovém intervalu jako průměrná hodnota. Tento parametr se počítá pomocí Allanovy metody pro stacionární snímač. Jak se doba průměrování prodlužuje, výstupní šum se snižuje a sklon dosahuje svého minimálního bodu a poté se opět zvyšuje. Minimálním bodem na Allanově křivce je nestabilita posunutí uvedená ve specifikacích akcelerometrů v mg nebo μg. Čím nižší je hodnota tohoto parametru, tím menší je chyba výpočtu.

rychlost, poloha a orientace. Nestabilitu offsetu akcelerometru ve většině specifikací definují výrobci jako nejlepší výkon dosažený v laboratorních podmínkách (při 20 ° C a bez mechanického namáhání). Stabilita ofsetu v reálném čase

podmínek je maximální posun zbytkové chyby posunutí po kompenzaci vnějších faktorů - teplota, ráz, vibrace, stárnutí.

Jak již bylo zmíněno výše, MEMS se dělí na dva typy: senzory a akční členy. Jedním z nejpoužívanějších typů snímačů jsou snímače pohybu, které se dále dělí na akcelerometry (snímače zrychlení) a gyroskopy (snímače otáčení). Využití těchto zařízení je dnes velmi široké: telefony, komunikátory, herní konzole, fotoaparáty a notebooky jsou těmito senzory stále více vybaveny. V mobilní telefony a video set-top boxy se citlivost na pohyby uživatelů používá hlavně pro zábavu. V přenosných počítačích však akcelerometry fungují velmi dobře užitečná funkce: Zachytí okamžik, kdy může dojít k poškození pevného disku nárazem, a zaparkujte hlavy disku. Ve fotografických zařízeních je použití snímačů pohybu neméně důležité - na jejich základě fungují poctivé systémy stabilizace obrazu.

Automobilky (z hlavních průmyslových odvětví, které jako první testovaly tento druh zařízení) aktivně používají senzory pohybu již několik desetiletí, například v airbagech a protiblokovacích systémech. Odpovídající čipy tedy byly již dlouho vyvíjeny, vyráběny řadou velkých a relativně malých společností a jsou vyráběny v takovém množství, že ceny již byly spolehlivě sníženy na minimum. Typický akcelerometr MEMS dnes stojí pár dolarů za kus.

V přítomnosti zrychlení se váha přemístí vzhledem ke stacionární části akcelerometru. Deska kondenzátoru připojená k závaží je posunuta vzhledem k desce na stacionární části. Kapacita se mění s konstantním nábojem, mění se napětí - tuto změnu lze měřit a vypočítat posunutí hmotnosti. Z tohoto důvodu, s ohledem na jeho hmotnost a parametry zavěšení, je snadné najít požadované zrychlení. V praxi jsou akcelerometry MEMS navrženy tak, že není tak snadné oddělit od sebe jednotlivé součásti - hmotnost, zavěšení, skříň a kondenzátorové desky. Elegance MEMS ve skutečnosti spočívá ve skutečnosti, že ve většině případů je v jednom detailu možné (nebo spíše jednoduše nutné) kombinovat několik objektů najednou.

Architektonicky se zařízení MEMS skládá z několika interagujících mechanických komponent a mikroprocesoru, který zpracovává data přijatá z těchto komponent.

Pokud jde o technologie pro výrobu MEMS, používá se zde několik základních přístupů. Jedná se o objemové mikroobrábění, povrchové mikroobrábění, technologie LIGA (Litographie, Galvanoformung a Abformung) - litografie, galvanické pokovování, tváření) a hluboké reaktivní iontové leptání. Hromadné zpracování je považováno za nákladově nejefektivnější způsob výroby MEMS. Jeho podstata spočívá ve skutečnosti, že zbylé části materiálu jsou odstraněny z křemíkové destičky chemickým leptáním, v důsledku čehož na destičce zůstávají pouze nezbytné mechanismy. Hluboké reaktivní iontové leptání téměř úplně opakuje proces hromadného mikroobrábění, s výjimkou, že místo chemického leptání se k vytvoření mechanismů používá plazmové leptání. Přesným opakem těchto dvou procesů je povrchový proces mikroobrábění, při kterém jsou potřebné mechanismy „pěstovány“ na křemíkové destičce postupným nanášením tenkých vrstev. A konečně, technologie LIGA využívá rentgenové litografické techniky k vytvoření mechanismů, které jsou mnohem vyšší než šířka.

1.3. Analýza metod pro vyšetřování chyb senzorů MEMS

Chyba měření - odchylka výsledku měření od skutečné hodnoty měřené hodnoty. Metody identifikace a hodnocení chyb lze rozdělit na analytické (teoretické) a experimentální. V některých případech se používají smíšené metody (kombinující teoretické a experimentální). Odhady chyb pro typická měření lze obvykle najít v informačních zdrojích.

Analytické metody pro identifikaci a hodnocení chyb jsou založeny na funkční analýze měřicí techniky. Uplatňování metod pro identifikaci a hodnocení chyb obvykle předchází hypotéza o přítomnosti chyb z jednoho nebo jiného zdroje, včetně:

- instrumentální chyby,

- metodické chyby,

- chyby způsobené rozdíly v podmínkách od normálu

- subjektivní chyby.

Analytické metody se nejčastěji používají k výpočtu instrumentálních a metodických složek chyb, jakož i chyb způsobených rozporem mezi podmínkami měření a normálními. Pro výpočty jsou vytvořeny speciální modely.

Instrumentální chyby zahrnují všechny chyby měřicích přístrojů a pomocných zařízení: chyby zařízení, chyby opatření použitých k jeho nastavení, chyby zařízení zakládajících zařízení pro lineárně úhlová měření, připojovací vodiče pro připojení elektrických měřicích přístrojů atd. Analytické výpočty přesnosti měřicích přístrojů jsou prováděny za účelem posouzení jejich teoretických chyb a přípustných technologických chyb při výrobě a montáži dílů, které jsou povinnými součástmi konstrukce.

Chyby způsobené nedodržením normálních podmínek měření jsou způsobeny dopadem jakékoli ovlivňující fyzikální veličiny, která přesahuje rozsah normalizovaných hodnot, na měřený objekt a měřicí přístroje. Teplota, elektromagnetické a jiné pole, atmosférický tlak, nadměrná vlhkost, vibrace a mnoho dalších faktorů může vést ke zkreslení měřené hodnoty a / nebo informací o měření o ní.

Při hodnocení chyby „podmínek“ v obecném případě je třeba vzít v úvahu vliv ovlivňování veličin jak na měřicí přístroje, tak na měřené objekty. Pro výpočet vlivu ovlivňující veličiny ψ na výsledek měření je nutné znát funkci f (ψ) změny měřené fyzikální veličiny a / nebo signál měřicího přístroje, když je argument (ovlivňující veličina ψ) změny a hodnota argumentu ψ. Například změna lineárního rozměru (průměr nebo výška měřeného dílu) pod vlivem jiné než normální teploty je obvykle spojena s tzv. „Tyčovým modelem“ a vypočítává se pomocí elementární závislosti

kde Δl je přírůstek délky (kladný nebo záporný);

α je teplotní koeficient lineární roztažnosti;

- teplota během měření;

- jmenovitá hodnota normální teploty během měření.

Pro posouzení vlivu teploty na měřicí přístroje je nutné analyzovat vliv teploty na měřicí obvod, identifikovat ty prvky, jejichž vliv povede ke zkreslení funkce převodu měření a určit povahu zkreslení . Tato cesta se často ukazuje jako neproduktivní, protože k vytvoření analytického modelu složitého měřicího přístroje je třeba stanovit mnoho předpokladů a není vždy možné zajistit jejich dostatečnou přísnost. Často se používá experimentální odhad chyb.

Metodické chyby vznikají v důsledku teoretických předpokladů a zjednodušení přijatých při měření nebo zpracování výsledků, jakož i v důsledku rozporu mezi skutečným objektem měření a přijatým modelem. Odhad metodické chyby lze zohlednit na příkladu měření hmotnosti předmětu vážením (metoda srovnání s mírou) na dvouramenných vahách. K tomu by měl být sestaven model vyvažování s přihlédnutím k Archimédovým silám, které jsou způsobeny posunem vzduchu jak objektem měření, tak váhami. Chyby způsobené nesrovnalostí mezi skutečným měřeným objektem a přijatým modelem lze považovat za použití příkladů měření délky, hustoty, teploty a dalších fyzikálních veličin. Při měření průměru dílu s měřicí hlavou na stojanu tedy mohou být metodologické chyby způsobeny nedokonalým tvarem nominálně válcového povrchu. Metodická chyba při měření sedlové části je přibližně stejná jako odchylka generatrixu od přímosti.

Subjektivní chyby mohou zahrnovat chyby ve čtení výsledku a chyby v manipulaci s měřicími přístroji a měřeným objektem (zařízení pro vyrovnání, seřízení a opravu nuly, blokování, založení nákladního listu nebo dílu na obráběcím stroji). Pro odhad chyb při čtení výsledků z analogových zařízení je možné sestrojit geometrický model vzniku chyby v důsledku paralaxy (pokud se roviny měřítka a ukazatele neshodují), stejně jako modely zaokrouhlování nebo interpolace zlomkového dělení. Elementární model zaokrouhlení odečtu v poloze ukazatele mezi značkami stupnice ukazuje, že v nejhorším případě (poloha ukazatele je přesně uprostřed), chyba zaokrouhlení nepřekročí polovinu hodnoty dělení (j) analogové přístrojové stupnice a při interpolaci zlomkové části dělení „okem“ to bude ještě méně. V druhém případě je přísnější analytický odhad nemožný; chyba interpolace je proto odhadována experimentálními metodami nebo vypůjčená z informačních zdrojů.

Úroveň úplnosti při identifikaci a hodnocení složek chyb závisí na obdržených informacích a může se lišit od posouzení na škále jmen až po hodnocení na škále vztahů. Příkladem kvalitativního hodnocení na pojmenovací stupnici může být tvrzení o přítomnosti chyby vyplývající z určitých důvodů, závěr o povaze chyby („systematická konstantní chyba v délce objektu, když se jeho teplota liší od normální“) nebo "progresivní chyba, když se teplota objektu mění monotónně") Použití stupnice pořadí lze vyjádřit například v odhadech úrovně významnosti: složky chyby druhého řádu v maličkosti jsou považovány za zanedbatelné. Nejvyšší úroveň odhady chyb budou získány získáním jejich číselných hodnot.

Hladina hluku akcelerometru je prahová hodnota šumu, která nesouvisí s vnějšími vlivy v podobě minimálního výstupu snímače, odlišitelného od hluk v pozadí... Hustota hluku akcelerometru je specifikována v rms mg / √Hz a charakterizuje výstupní bílý šum pro dané frekvenční pásmo. Hluk akcelerometru negativně ovlivňuje minimální přípustný úhel sklonu a náklonu a významně ovlivňuje přesnost výpočtů rychlosti a polohy.

Chyba citlivosti je poměr výstupní chyby jako odchylka od přímky k plnému vstupnímu rozsahu a je vyjádřena v ppm (permilion dílů). Chyba citlivosti není pro výkon akcelerometru tak významná, zejména v širokém rozsahu zrychlení vstupu. Vibrační posunutí drift v důsledku nelinearity se nazývá chyba korekce vibrací (VRE) a je velmi důležitou charakteristikou pro inerciální navigaci. Ve specifikacích akcelerometru je VRE vyjádřen jako koeficient nelinearity druhého řádu, měřený v μg / g 2.

1.4. Experimentální nastavení

Hardwarová část implementovaného komplexu zahrnuje otočný otočný stůl (PTS) (foto na obrázku 9), převodník výstupních signálů z digitálních výstupů mikroobvodů LSM303DLH a L3G4200D na protokol UART 2.0 (foto na obrázku 11) a počítač.

NPS umožňuje nastavit požadovanou orientaci os citlivosti senzorů vůči horizontální rovině s přesností 3 úhly. min. Uvedená přesnost je dostačující ke kalibraci chyb snímače, protože maximální chyba v prostorové orientaci čerpací stanice je 3 oblouky. min určuje instrumentální chybu při měření gravitačního zrychlení řádově 10-6 m / s 2.

Obrázek 9 - Otočný otočný stůl

Obrázek 10 - Převodník výstupních signálů mikroobvodů MEMS

do formátu UART

Obrázek 11 - Zkoušky navržených ISS SINS (vpravo) na čerpací stanici

Softwarová část komplexu je implementována v Delphi 7.0. Program poskytuje získávání informací z informačních výstupů mikroobvodů, překlad digitálních kódů do fyzických veličin, záznam dat do datových souborů a jejich statistické zpracování.

KAPITOLA 2. PRAKTICKÁ ČÁST

2.1 Režim statické zkoušky pro akcelerometry.

Pro statickou kalibraci akcelerometrů existují následující metody.

Standardní zkušební metodou je metoda gravitační rotace Země. Tato metoda je nejběžnější kvůli jednoduchosti její implementace. Osa měření akcelerometru by měla směřovat podél složky zrychlení v důsledku gravitace. Za tímto účelem zajistěte, aby měřicí osa akcelerometru byla umístěna v určitém úhlu λ k místní svislosti. Zde OSξηζ je geografický souřadnicový systém, OSξ je lokální vertikální. Ideálně zrychlení podél měřicí osy. Pro implementaci této metody je nutné znát hodnotu g a určit směr gravitačního zrychlení ve zkušebním bodě, z tohoto směru se měří úhel λ.

Pro otestování akcelerometru musí být nejprve známa hodnota gravitačního zrychlení v kalibračním bodě, která je v současné době stanovována s dostatečně vysokou přesností. K implementaci metody lze použít dva typy zařízení - rotační plošiny s jednou nebo dvěma vzájemně kolmými osami otáčení. Poté se získá výstupní charakteristika snímače. To vyvolává otázku, jaké pravidlo nastavit úhel polohování. Kromě toho se vyskytují problémy při určování velikosti účinného zrychlení způsobeného přítomností odchylky olovnice a chybou polohy snímače vzhledem k ose otáčení zkušebního prostředku.

Skalární metoda (šestipolohová metoda) se používá ke kalibraci 3 kolmých akcelerometrů. Tato metoda je založena na skutečnosti, že bez ohledu na orientaci os citlivosti senzorů v lokálním souřadnicovém systému při absenci vnějších vlivů se součet čtverců odečtů tří kolmých senzorů rovná čtverci referenční síla g (gravitační zrychlení pro akcelerometry). Rozdíl mezi touto metodou a ostatními spočívá v tom, že se jako reference nepoužije vektor, ale skalár, funkčně spojený s tímto vektorem. Taková náhrada může výrazně zlepšit přesnost kalibrace triády akcelerometrů. Výsledkem je, že přesnost vyvinutých koeficientů matematického modelu nezávisí na chybách orientace triády v horizontální rovině. Hlavní nevýhodou této metody je, že je nemožné odhadnout úhly neortogonality.

Zkoušení akcelerometrů metodou gravitační přitažlivosti. Umožňuje vám nastavit hodnoty efektivní akcelerace podstatně méně než v první metodě. Tato metoda neplatí pro zkoušení mikromechanických akcelerometrů.

Testování akcelerometrů na oběžné dráze družice umělé Země

- metoda zkoušení akcelerometrů při absenci gravitačního pole nebo při jeho kompenzaci v lokalizované oblasti. Vývoj této metody je způsoben potřebou eliminovat složky hluku a zrychlení volného pádu směřující podél měřicí osy akcelerometru.

Metoda testování akcelerometrů kompenzací gravitačního pole polem setrvačných sil pohybujícího se objektu. K implementaci této metody se používá komora, ve které je při změně tlaku ovlivňován klesající akcelerometr jinou velikostí síly odporu vzduchu a následně zrychlením. Tato metoda nenašla široké uplatnění kvůli obtížím při její implementaci a kvůli složitosti zařízení.

Metoda testování akcelerometrů s rovnoměrně zrychleným translačním pohybem platformy se zařízením. Metoda simuluje provozní podmínky většiny zařízení blízkých reálnému životu. Ačkoli je tato okolnost významnou výhodou metody na rozdíl od všech ostatních, vážné obtíže při provádění zkušebního stavu brání jejímu širokému použití.

Testování akcelerometrů nastavením Coriolisova zrychlení. Metoda byla navržena za účelem nastavení malých konstantních zrychlení. Hlavní obtíže při provádění metody jsou spojeny s nutností eliminovat škodlivý účinek zrychlení volného pádu.

Zrychlení reprodukce pomocí rotačních platforem. Samotná tato metoda (metoda odstředivky) je jediným praktickým prostředkem pro reprodukci zrychlení převyšujících zrychlení v důsledku gravitace. K reprodukci konstantního zrychlení se používá metoda využívající jednu rotační plošinu rotující kolem svislé osy OSξ. V tomto případě je akcelerometr namontován na rotující plošině ve vzdálenosti R od středu otáčení. Citlivá osa akcelerometru je vodorovná a směřuje ke středu otáčení. Odstředivky jsou určeny k testování a kalibraci akcelerometrů a různých druhů inerciální zařízení (mikromechanické systémy pro inerciální zařízení, levná výroba křemenných senzorů nebo křemíkových senzorů, kruhové laserové gyroskopy, gyroskopy s optickými vlákny, bezpečnostní zařízení a další senzory). Hlavními zdroji chyby kalibrace touto metodou jsou: odchylka citlivosti osa z vodorovné roviny, chyba v nastavení a měření úhlových rychlostí otáčení plošiny a chyba v důsledku změny délky ramene odstředivky.

2.2. Vývoj algoritmické podpory

V tomto článku budeme zkoumat takové statistické chyby mikromechanického akcelerometru, jako je směrodatná odchylka (RMSD), kovariance, korelace, testování hypotézy o normálnosti distribuce obecné populace podle Pearsonova testu shody.

Směrodatná odchylka (RMS) je indikátorem rozptylu hodnot náhodné proměnné vzhledem k jejímu matematickému očekávání. Měří se v jednotkách měření náhodné proměnné samotné a používá se při statistickém testování hypotéz při měření lineárního vztahu mezi náhodnými proměnnými. Vypočteno podle vzorce:

n - počet hodnot náhodných proměnných

- náhodná hodnota

Je matematické očekávání náhodné hodnoty

1. Kovariance. Kvantitě se říká kovariance (společná variace) náhodných proměnných X a Y. Kovarianci diskrétních náhodných proměnných lze odhadnout z jejich diskrétních hodnot X \u003d (x1, ... xN) a Y \u003d (Yi, YN) pomocí aritmetiky středního vzorce:

2. Korelace - korelační koeficient je poměr kovariance k součinu směrodatných odchylek jejich náhodných hodnot X a Y:

3. Testování hypotézy o normálním rozdělení obecné populace podle Pearsonova testu dobré shody. Kritérium shody se nazývá test hypotézy o předpokládaném zákonu neznámého rozdělení. Nechť získáme empirické rozdělení pro vzorek o velikosti n:

možnostix i x 1 x 2 … x s

empirické frekvencen i n 1 n 2 … n s

Pokud je předpokládané rozdělení normální, pak se odhadují dva parametry (matematické očekávání a směrodatná odchylka), proto r \u003d 2 a počet stupňů volnosti

Aby bylo možné testovat nulovou hypotézu H 0 na dané hladině významnosti, je třeba nejprve vypočítat teoretické frekvence a poté pozorovanou hodnotu kritéria:

a z tabulky kritických distribučních bodů najděte kritický bod pro danou hladinu významnosti α a počet stupňů volnosti

Pokud - nulová hypotéza je odmítnuta

Zvláštní forma kritéria, která se často používá ke kontrole konzistence distribuční hustoty získané z dat vzorku, s určitou teoretickou distribuční hustotou, se nazývá test shody. Podstata této ověřovací metody spočívá ve skutečnosti, že jako měřítko odchylky mezi pozorovanou a teoretickou distribuční hustotou jsou použity některé statistiky popsané přibližným rozdělením. Hypotéza konzistence distribucí je poté testována analýzou distribuce vzorků této statistiky.

Představme si koncept objemu N nezávislých pozorovatelných hodnot náhodné veličiny x (k) s distribuční hustotou p (x). Data pozorování jsou seskupena do k intervalů, nazývaných výboje, které společně tvoří histogram frekvencí. Počet pozorovaných hodnot v i-tom bitu se nazývá pozorovaná frekvence a je označen f i. Lze očekávat, že počet pozorování spadne do rozsahu i-tá hodnost, je-li skutečná distribuční hustota veličiny x (k) p 0 (x), nazývá se očekávaná frekvence v i-té číslici a označuje se F i. Rozdíl mezi pozorovanou a očekávanou frekvencí v každém bitu je (f i - F i). Aby se určil celkový stupeň nesrovnalosti pro všechny číslice, sečtou se čtverce frekvenčních rozdílů v každé číslici a získá se statistika vzorku

Velikost má přibližně stejné rozdělení jako velikost a velikost. Počet stupňů volnosti n se v tomto případě rovná počtu K mínus počet různých nezávislých lineární připojení (omezení) uložená na pozorovací údaje. Jeden takový vztah existuje, protože frekvenci v posledním bitu lze určit, jakmile budou známy frekvence v první (K - 1) číslici. Existuje alespoň jedno další omezení v důsledku přizpůsobení očekávané teoretické distribuční hustoty frekvenčnímu histogramu získanému z pozorovacích údajů. V obecném případě, když je očekávaná teoretická hustota distribuce normální funkcí, jsou zavedena další dvě omezení, protože průměr a rozptyl musí být vypočítány takovým způsobem, aby vyhovovaly hustotě normálního rozdělení. Obecně tedy platí, že když se jako kritérium pro kontrolu normality rozložení použije kritérium shody, počet stupňů volnosti funkce je n \u003d K - 3.

Po určení počtu stupňů volnosti pro množství odpovídající tomuto případu se provede test hypotézy následujícím způsobem. Předpokládejme, že podle hypotézy má veličina x (k) distribuční hustotu p (x) \u003d p 0 (x) najít součet. Protože jakákoli odchylka p (x) od p 0 (x) se zvyšuje, používá se jednostranný test. Oblast přijetí hypotézy je určena nerovností

kde jsou údaje o funkci vybrány z tabulky 2. Je-li hodnota vzorku součtu větší, je hypotéza p (x) \u003d p 0 (x) na hladině významnosti odmítnuta. Pokud je součet menší nebo roven, hypotéza je přijata. Pravděpodobnost, že uděláte chybu prvního druhu, je. Pravděpodobnost chyby druhého druhu nelze určit dostatečně jasně, protože

že existuje nespočet různých způsobů nesouladu p (x) a p 0 (x).

Tabulka 3 - Procentní distribuční body

Síla kritéria shody závisí na volbě číslic. Pro jejich výběr existují různá teoretická a praktická doporučení. V případě, že by kritérium mělo být aplikováno na úrovni významnosti

Tabulka 4 - Minimální hodnota optimálního počtu bitů K

pro vzorky o velikosti N v

Nejvhodnější je použít uvažované kritérium a určit výboje stejné šířky. Vyloučíme-li z úvahy hypotézu o homogenitě distribuce, získá tato metoda různé hodnoty očekávaných frekvencí v různých číslicích. Šířka číslic by měla být zvolena tak, aby byly v různých intervalech získány stejné frekvence. S výjimkou případu kritéria pro kontrolu rovnoměrnosti distribuce vede použití popsané techniky k tomu, že různé bity budou mít nerovnou šířku. Příjem nastavení stejných hodnot frekvence komplikuje použití kritéria, ale zpravidla zvyšuje jeho výkon. Je žádoucí poskytnout na každé číslici hodnotu frekvence rovnou alespoň 5, ačkoli v krajních číslicích je přípustná hodnota frekvence rovná pouze 2.

2.3. Vývoj softwarového algoritmu

Softwarová část komplexu je implementována v Delphi 7.0. Program poskytuje získávání informací z informačních výstupů mikroobvodů v digitálním kódu, záznam dat do datových souborů a jejich statistické zpracování.

Je implementováno odečítání informací z mikromechanického akcelerometru ve třech osách - osa x, osa y, osa z. Data na každé z os v digitální podobě se zaznamenávají do složky „měření“ umístěné na pohonu „C“.

1. Implementovaný výstup dat v grafu

Obrázek 12 - Graf naměřených hodnot akcelerometru

2. Provede se výstup vycentrovaných dat v grafu

Obrázek 13 - Graf středních odečtů akcelerometru

Bylo vypočítáno matematické očekávání, byl získán následující graf:

Obrázek 14 - Graf matematického očekávání

MX, MY, MS, respektive očekávání podél os x, y, z

3. Vypočítané hodnoty RMS

4. Vypočítané hodnoty kovariance

5. Vypočítané korelační hodnoty

6. Testování hypotézy o normálním rozdělení obecného

klasifikace Pearsonovým testem shody.

Následující histogramy frekvencí byly získány pro vzorkování pozorovaných hodnot podél os X, Y, Z.

Obrázek 15 - Histogram frekvencí pro vzorkování pozorovaných hodnot podél osy X.

Obrázek 16 - Histogram frekvencí pro vzorkování pozorovaných hodnot podél osy Y.

Obrázek 17 - Histogram frekvencí pro vzorkování pozorovaných hodnot pomocí

Pohled na histogram umožňuje vytvořit předpoklad, že rozdělení se řídí normálním zákonem.

ZÁVĚR

Jak bylo uvedeno výše, tématem disertační práce je: vývoj algoritmu pro vyšetřování chyb akcelerometru MEMS. Rysem MEMS (mikroelektromechanických systémů) je skutečnost, že elektrické a mechanické jednotky v nich jsou vytvořeny ze společné základny (například silikonového substrátu) a v důsledku použití technologie formování objemových struktur je možné získat zařízení mikrosystému s vysokými provozními a technickými vlastnostmi (hmotnost a velikost, hmotnost, energie atd.).

Cíle této práce bylo dosaženo, kterým je vývoj algoritmického a softwaru pro studium statistických chyb akcelerometru LSM303DLH.

Jsou zkoumány statistické chyby snímače MEMS (mikromechanický akcelerometr LSM303DLH). V průběhu práce je představen algoritmický vývoj studia parametrů jako směrodatná odchylka, matematické očekávání, kovariance, korelace, testování hypotézy pro normální rozdělení obecné populace podle Pearsonova kritéria shody . V softwarovém prostředí Delfi 7.0 byl vytvořen software pro výpočet těchto parametrů a zobrazení grafů odečtů akcelerometru, matematického očekávání podél osy x, osy y, osy z, frekvenčních histogramů pro vzorkování pozorovaných hodnot při testování hypotézy pro normální rozdělení obecné populace podle Pearsonova testu shody.

SEZNAM DOPORUČENÍ

1. Raspopov, V.Ya. Mikromechanická zařízení: učebnice. manuální /

V. Ya. Raspopov. - M.: Mechanical Engineering, 2007 .-- 400

2. Denisenko V.V. Počítačové řízení technologického procesu,

experiment, vybavení.

3. Datasheet. Modul snímače LSM303DLH: 3osý akcelerometr a 3osý

5. Bendat J, Pirsol A. Měření a analýza náhodných procesů - M.: Mir,

6. Šum blikání (šum 1 / f, nadměrný šum) [Elektronický zdroj]. - Režim

(Datum přístupu: 20.04.2016).

7. Trendy na trhu pro špičkové setrvačné senzory MEMS. Nové úrovně

výkonové charakteristiky [elektronický zdroj]. - Režim přístupu:

8. Dao Wang Ba Dynamická metoda výzkumu chyb triády

akcelerometry [Text]: dis ... cand. tech. Vědy: 05.11.03: chráněno

22.01.15: schváleno 15.07.14 / Tao Wang Ba. - Petrohrad - 2015, - 113 s.

9. Kolganov, V.N. Metoda pro stanovení statických charakteristik

akcelerometry odstředivky [elektronický zdroj] / V.N. Kolganov, A.A.

Papko, T.N. Balashova, Yu.M. Malkin // Patent RU 2192016 - režim

PŘÍLOHA A

MINISTERSTVO ODVĚTVÍ RUSKA

FEDERÁLNÍ STÁT AUTONOMNÍ

VZDĚLÁVACÍ INSTITUCE VYSOKÉHO VZDĚLÁVÁNÍ

JIŽNÍ FEDERÁLNÍ UNIVERZITA

Oddělení informačních technologií a

měřicí technologie "

Směr tréninku

12.03.01 Výroba nástrojů

Bakalářské zadání FQP

Student Sizyakin Stanislav Leonidovič

1. Téma:"Vývoj algoritmu pro vyšetřování chyb

MEMS-akcelerometr “.

2. Datum dokončení dokončené práce: 30.05.2016.

3. Počáteční údaje:

Akcelerometr mikroelektromechanického (MEMS) senzoru LSM303DLH

4. Seznam otázek, které je třeba vyvinout:

Vývoj algoritmické podpory pro určování statistických chyb senzoru

Vývoj softwaru

7. Datum vydání zadání: 02/12/2016

8. Manažer: ___________________________Shcherban I.V.

Jméno podpisu

9. Úkol je přijat k provedení:

_______________________________________________

Datum podpis studenta

PŘÍLOHAB

Programový kód

Výpočet střední kvadratické odchylky (RMS) byl proveden ve formě programu. Postup SKOClick (odesílatel: TObject)

postup TForm1.SKOClick (odesílatel: TObject);

SumKoX, SumKoY, SumKoZ: Real;

j4: Celé číslo;

SumKoX: \u003d 0;

SumKoY: \u003d 0;

SumKoZ: \u003d 0;

Resetovat (newXd); // Xa

Reset (newYd); // Ya

Resetovat (newZd); // Za

zatímco j4<=Kolizm do

Číst (newXd, X1);

Číst (newYd, Y1);

Číst (newZd, Z1);

SumKoX: \u003d SumKoX + Sqr (X1-MoX);

SumKoY: \u003d SumKoY + Sqr (Z1-MoZ);

SumKoZ: \u003d SumKoZ + Sqr (Y1-MOY);

SrKOX: \u003d Sqrt (SumKoX / Kolizm);

SrKOZ: \u003d Sqrt (SumKoY / Kolizm);

SrKOY: \u003d Sqrt (SumKoZ / Kolizm);

Inc (j4);

SKOXLabel.Caption: \u003d "SKOX \u003d" + FloatToSTRf ((SrKOX), ffFixed, 6,3);

SKOYLabel.Caption: \u003d "SKOY \u003d" + FloatToSTRf ((SrKOY), ffFixed, 6,3);

SKOZLabel.Caption: \u003d "SKOZ \u003d" + FloatToSTRf ((SrKOZ), ffFixed, 6,3);

Korrelaziya.Enabled: \u003d True;

closefile (newXd);

closefile (newYd);

closefile (newZd);

Výpočet kovariance byl proveden v softwaru. PostupPostupCovariaziyaClick (odesílatel: TObject)

// Vypočítá kovarianci pro osy akcelerometru

postup TForm1.CovariaziyaClick (odesílatel: TObject);

j2: Celé číslo;

Resetovat (newXd); // Xa

Reset (newYd); // Ya

Resetovat (newZd); // Za

zatímco j2<=Kolizm do

Číst (newXd, X1);

Číst (newYd, Y1);

Číst (newZd, Z1);

covXY: \u003d covXY + (X1-MoX) * (Y1-MoY);

covXZ: \u003d covXZ + (Y1-MoX) * (Z1-MoZ);

covYZ: \u003d covXY + (Z1-MoZ) * (Y1-MoY);

Inc (j2);

covXYLabel.Caption: \u003d "covXY \u003d" + FloatToSTRf ((covXY), ffFixed, 6,3);

covXZLabel.Caption: \u003d "covXZ \u003d" + FloatToSTRf ((covXZ), ffFixed, 6,3);

covYZLabel.Caption: \u003d "covYZ \u003d" + FloatToSTRf ((covYZ), ffFixed, 6,3);

closefile (newXd);

closefile (newYd);

closefile (newZd);

SKO. Povoleno:= Skutečný;

Výpočet korelace byl proveden v programové formě. PostupPostupKorrelazya.Click

postup TForm1.KorrelaziyaClick (odesílatel: TObject);

KorXY: \u003d covXY / (SrKOX * SrKOY);

KorXZ: \u003d covXZ / (SrKOX * SrKOZ);

KorYZ: \u003d covXY / (SrKOZ * SrKOY);

KorXYLabel.Caption: \u003d "KorXY \u003d" + FloatToSTRf ((KorXY), ffFixed, 7.4);

KorXZLabel.Caption: \u003d "KorXZ \u003d" + FloatToSTRf ((KorXZ), ffFixed, 7.4);

KorYZLabel.Caption: \u003d "KorYZ \u003d" + FloatToSTRf ((KorYZ), ffFixed, 7.4);

Programovaný test hypotézy o normálnosti distribuce obecné populace.

ProcedureProcedurePirsonClick (odesílatel: TObject)

postup TForm1.PirsonClick (odesílatel: TObject);

// zkontrolovat normální rozdělení podle dohody Pearsona

j3: Integer;

Resetovat (newXd); // Xg

Reset (newYd); // Yg

Resetovat (newZd); // Zg

IntX: \u003d (Abs (MinX) + abs (MaxX)) / Raz; //určujeme velikost intervalů výbojů

IntY: \u003d (Abs (MinY) + abs (MaxY)) / Raz;

IntZ: \u003d (Abs (MinZ) + abs (MaxZ)) / Raz;

aX: \u003d MinX; // definuje dolní mez prvního bitu

aY: \u003d MinY;

aZ: \u003d MinZ;

for i: \u003d 2 to Raz do

AX [i]: \u003d MinX + IntX * (i-1); // definuje dolní hranice číslic

AY [i]: \u003d MinY + IntY * (i-1

AZ [i]: \u003d MinZ + IntZ * (i-1);

zatímco j3<=Kolizm do

Číst (newXd, X1);

Číst (newYd, Y1);

Číst (newZd, Z1);

pro i: \u003d 1 pro Raz dělat

if ((X1\u003e \u003d ax [i]) a (X1

if ((Y1\u003e \u003d ay [i]) a (Y1

if ((Z1\u003e \u003d az [i]) a (Z1

Inc (j3);

pro i: \u003d 1 pro Raz dělat

Series4.AddXY (I, (bx [i]), "", Series4.SeriesColor); //vykreslování histogramů

Series5.AddXY (I, (podle [i]), "", Series5.SeriesColor);

Series6.AddXY (I, (bz [i]), "", Series6.SeriesColor);

closefile (newXd);

closefile (newYd);

closefile (newZd);

PODROBNOSTI SOUBORŮ:

Název připojeného souboru: Vývoj algoritmu pro vyšetřování chyb akcelerometru MEMS.zip

Velikost souboru: 2,4 MB

Ke stažení: 309 stažení
Přidané: 10/30/2016 11:33
Charakteristikou mikromechanických akcelerometrů je převládající výroba citlivých prvků těchto zařízení z materiálů na bázi křemíkové technologie, která určuje: malé rozměry a hmotnost akcelerometru, možnost použití technologie skupinové výroby a tedy nízké náklady na hromadnou výrobu, vysoká provozní spolehlivost.

Jedním z hlavních důvodů chyby měření mikromechanického akcelerometru je změna teploty okolí. Další posunutí nuly v důsledku kolísání teploty okolí:

kde kT je tepelný posun nulových posunů akcelerometru; ? T je změna teploty během zkoušky, T je rychlost změny teploty; t je čas zkoušky.

Je známo, že přesnost měření je omezena nejen systematickou chybou, ale také spektrálním složením měřicího šumu. Například při měření pomocí senzoru MEMS existuje šum, který zabarvuje šum měření.

Flicker noise (nadmerný šum) - abnormální fluktuace, které se vyznačují nepřímo úměrnou závislostí hustoty spektrálního výkonu na frekvenci, na rozdíl od bílého šumu, ve kterém je spektrální hustota konstantní. Flicker šum byl objeven jako pomalá, chaotická změna termionické emise katod elektronických trubic, nazývaná „efekt blikání“. Následně byly v mnoha fyzikálně-chemických, biologických a dokonce i sociálních systémech nalezeny fluktuace se stejnými vlastnostmi. V současné době se termín „blikající šum“ spolu s méně pohodlným, ale adekvátnějším termínem „šum 1 / f“ a termín „makrofluktuace“ používá k označení anomálních fluktuací ve složitých systémech. Typem šumu blikání je impulzivní (výbušný) šum pozorovaný u polovodičů: postupné změny úrovně signálu s náhodně rozloženými časovými intervaly mezi změnami úrovně. Jeho výkonová spektrální hustota se zvyšuje s klesající frekvencí, omezuje možnost zvýšení přesnosti zprůměrováním a neumožňuje snížit náhodnou složku chyby na nulu. Kromě toho v digitálních senzorech vždy dochází k rušení hodinových frekvencí, které také poskytuje barevný až bílý šum.

Akcelerometry, jako gyroskopy, trpí posunem a posunem posunů, chybami vychýlení, posuny teploty a zrychlení, nelinearitou (nazývanou chyba VRE) a posunem citlivosti. Nejdůležitějšími charakteristikami akcelerometrů pro jejich srovnávací analýzu jsou posunutí a jeho drifty, nestabilita posunutí a hluk. Lze také vzít v úvahu drift citlivosti, nelineární koeficient VRE a další parametry.

Jakékoli posunutí akcelerometru při absenci dvojitého integračního zrychlení způsobí chybu rychlosti úměrnou integrační době a chybu ve vypočítané poloze, která kvadraticky roste s časem. Nekontrolovaný posun nuly způsobí posunutí vektoru zrychlení vzhledem k jeho skutečnému směru, a to platí nejen pro senzory lineárního zrychlení, ale také pro gravitační zrychlení, které musí být odečteno od celkového výkonu akcelerometru. V inerciálních navigačních systémech drift posunutí akcelerometru významně přispívá k chybě ve výpočtu rychlosti a polohy. Při měření orientace jsou nejvýznamnější úhlové chyby při výpočtu sklonů v podélném a příčném směru.

Volatilita zkreslení senzoru je náhodná variace zkreslení vypočítaná v určitém časovém intervalu jako průměrná hodnota. Tento parametr se počítá pomocí Allanovy metody pro stacionární snímač. Jak se doba průměrování prodlužuje, výstupní šum klesá a sklon dosahuje svého minimálního bodu a poté se opět zvyšuje. Minimálním bodem na Allanově křivce je nestabilita posunutí uvedená ve specifikacích akcelerometrů v mg nebo μg. Čím nižší je hodnota tohoto parametru, tím menší je chyba ve výpočtu rychlosti, polohy a orientace. Nestabilitu offsetu akcelerometru ve většině specifikací definují výrobci jako nejlepší výkon dosažený v laboratorních podmínkách (při 20 ° C a bez mechanického namáhání). Stabilita posunutí v reálných podmínkách je maximální odchylka zbytkové chyby posunutí po kompenzaci vlivu vnějších faktorů - teploty, rázu, vibrací, stárnutí.

Jak již bylo zmíněno výše, MEMS se dělí na dva typy: senzory a akční členy. Jedním z nejpoužívanějších typů snímačů jsou snímače pohybu, které se dále dělí na akcelerometry (snímače zrychlení) a gyroskopy (snímače otáčení). Využití těchto zařízení je dnes velmi široké: telefony, komunikátory, herní konzole, fotoaparáty a notebooky jsou těmito senzory stále více vybaveny. V mobilních telefonech a video set-top boxech se citlivost pohybu uživatele používá především pro zábavu. U přenosných počítačů však akcelerometry plní velmi užitečnou funkci: zachycují okamžik, kdy může dojít k poškození pevného disku nárazem, a zaparkují hlavy disku. Ve fotografických zařízeních je použití snímačů pohybu neméně důležité - na jejich základě fungují poctivé systémy stabilizace obrazu.

Automobilky (z hlavních průmyslových odvětví, které jako první testovaly tento druh zařízení) aktivně používají snímače pohybu již několik desetiletí, například v airbagech a protiblokovacích systémech. Odpovídající čipy tedy byly již dlouho vyvíjeny a jsou vyráběny řadou velkých a relativně malých společností a jsou vyráběny v takovém množství, že ceny jsou již dlouho spolehlivě sníženy na minimum. Typický MEMS akcelerometr dnes stojí pár dolarů za kus.

V přítomnosti zrychlení se váha přemístí vzhledem ke stacionární části akcelerometru. Deska kondenzátoru připojená k závaží je posunuta vzhledem k desce na stacionární části. Kapacita se mění s konstantním nábojem, mění se napětí - tuto změnu lze měřit a vypočítat posunutí hmotnosti. Z tohoto důvodu, s ohledem na jeho hmotnost a parametry zavěšení, je snadné najít požadované zrychlení. V praxi jsou akcelerometry MEMS navrženy takovým způsobem, že není tak snadné oddělit komponenty od sebe - hmotnost, zavěšení, kryt a kondenzátorové desky. Elegance MEMS ve skutečnosti spočívá ve skutečnosti, že ve většině případů je v jednom detailu možné (nebo spíše jednoduše nutné) kombinovat několik objektů najednou.

Architektonicky se zařízení MEMS skládá z několika interagujících mechanických komponent a mikroprocesoru, který zpracovává data přijatá z těchto komponent.

Pokud jde o technologie pro výrobu MEMS, používá se zde několik základních přístupů. Jedná se o objemové mikroobrábění, povrchové mikroobrábění, technologie LIGA (Litographie, Galvanoformung a Abformung) - litografie, galvanické pokovování, tváření) a hluboké reaktivní iontové leptání. Hromadné zpracování je považováno za nákladově nejefektivnější způsob výroby MEMS. Jeho podstata spočívá ve skutečnosti, že zbylé části materiálu jsou odstraněny z křemíkové destičky chemickým leptáním, v důsledku čehož na destičce zůstávají pouze nezbytné mechanismy. Hluboké reaktivní iontové leptání téměř úplně opakuje proces hromadného mikroobrábění, s výjimkou, že místo chemického leptání se k vytvoření mechanismů používá plazmové leptání. Přesným opakem těchto dvou procesů je povrchový proces mikroobrábění, při kterém jsou potřebné mechanismy „pěstovány“ na křemíkové destičce postupným nanášením tenkých vrstev. A konečně, technologie LIGA využívá rentgenové litografické techniky k vytvoření mechanismů, které jsou mnohem vyšší než šířka.

Pokud se v minulých letech nejzajímavější domácí technologické novinky týkaly hlavně softwaru, pak v roce 2019 došlo v oblasti hardwaru k spoustě zajímavých věcí. Stát navíc rozhodně převzal náhradu za dovoz, a to nejen software.

Vládní agentury v roce 2019 ve skutečnosti upustily od „T-platforem“: společnost je v agónii, „80% zaměstnanců skončilo“, web je vypnutý

K nevyčerpatelnému proudu problémů společnosti T-Platforms, jejíž zakladatel a generální ředitel je ve vazbě, bylo přidáno rozsáhlé snížení počtu zaměstnanců. Organizace nemá dostatek peněz nejen na platy, ale případně i na podporu firemního webu, píše CNews.

Rostec chce vytvořit ruské čipy pro Bluetooth, Wi-Fi, NFC a internet věcí

Rostec navrhuje vyvinout v Rusku čipy pro bezdrátové technologie Bluetooth, Wi-Fi, ZigBee, NFC, LPWAN, NB-IoT a Thread. Také by se na čipu měly objevit jejich vlastní systémy pro internet věcí a základnové stanice LPWAN. Celkové investice do rozvoje internetu věcí v Rusku do roku 2030 dosáhnou více než 200 miliard rublů.

Společnost Kaspersky pracuje na prvním ruském čipu pro zrychlení umělé inteligence

Společnost Kaspersky Lab podepsala dohodu o strategické spolupráci s vývojářem prvního ruského neuromorfního procesoru pro hardwarovou akceleraci systémů umělé inteligence. Čip umožní místní zpracování velkého množství dat a umožní trénovat neurální sítě v tomto procesu.

Rusko potřebuje Mir, nejlépe celý: Rusko bude muset předinstalovat Mir Pay na smartphony namísto Apple Pay a Google Pay

Izvestia uvádí, že Federální protimonopolní služba (FAS) zvažuje možnost učinit Mir Pay povinnou aplikací pro předinstalaci elektroniky prodávané v Rusku. Soudě podle trendů uplynulého roku by takovou iniciativu měly schválit orgány země.

Nespuštění téměř poloviny satelitů v Roscosmosu bylo vysvětleno sankcemi na mikroobvody odolné proti záření a nedostupností OneWeb

Roskosmos nedokončil 45 startů hlavně kvůli nedostupnosti kosmických lodí OneWebu a ministerstva obrany, uvedl Dmitrij Rogozin, generální ředitel ruské korporace, v komentáři k prohlášení místopředsedy vlády Jurije Borisova, že letošní ruské programy vypouštění do vesmíru byly dokončeno „o něco více než 50 procent“. Zprávy TASS.

-- [ Strana 1 ] --

Jako rukopis

UDC 531.781.2

Vavilov Ivan Vladimirovič

VÝVOJ MIKROSYSTÉMOVÉHO ACCELEROMETRU

kandidát technických věd

Nižnij Novgorod - 2006

Práce byly prováděny na katedře leteckých přístrojů a zařízení, pobočky Arzamas na Státní technické univerzitě v Nižním Novgorodu.

Vědecký poradce: Ph.D., docent. Pozdyaev V.I.

Oficiální oponenti: doktor technických věd, profesor Raspopov V.Ya.

doktor technických věd, hlavní výzkumný pracovník

FSUE "NPP" Flight "Keistovich A.V.

Přední podnik: JSC "Arzamas Instrument-Making Plant",

arzamy.

Obhajoba se bude konat 11. října 2006 v 15:00 v hledišti. 1258 na zasedání disertační rady D 212.165.12 na Státní technické univerzitě v Nižním Novgorodu na 603600, GSP-41, Nižnij Novgorod, st. Minina, 24

Disertační práci naleznete v knihovně Státní technické univerzity v Nižním Novgorodu

Vědecký tajemník disertační rady

ph.D., docent ______________ V.V. Petrov

OBECNÝ POPIS PRÁCE

Rostoucí poptávka po informacích v různých řízených technických systémech slouží jako stimulující faktor ve vývoji integrovaných senzorů. Mikroelektromechanické systémy (MEMS) jsou založeny na konceptu „senzoru k systému“, jehož formulaci podstaty lze představit ve formě následujících ustanovení:

vývoj, výzkum a tvorba integrovaných senzorů přímého měření, které kombinují primární citlivý prvek a sekundární elektronický převodník, pokud jsou prováděny v rámci jediného technologického procesu

vývoj, výzkum a tvorba integrovaných kompenzačních senzorů, které kombinují primární snímací prvek, sekundární elektronický snímač a zpětnovazební snímač pro ovládání snímacího prvku, pokud jsou prováděny v rámci jediného technologického procesu

vývoj, výzkum a tvorba integrovaných senzorů s výpočetními schopnostmi, například provádění multifaktorových měření, analogově-digitální a digitálně-analogové převody, adaptace na optimální podmínky, výkon řídicích a diagnostických funkcí atd., za předpokladu, že jsou prováděno v rámci jediného technologického procesu

vývoj, výzkum a tvorba bezdrátových integrovaných senzorů s nízkou spotřebou energie a vlastnostmi prvních tří skupin.

Jednou z prvních systematizačních prací na senzorech mikrosystémů byl článek K. Petersena „Silicon jako mechanický materiál pro integrované struktury“, publikovaný v IEEE Journal č. 5, 1982. Období vývoje integrovaných senzorů je něco málo přes třicet let. Během této doby byla vyvinuta celá řada senzorů: od integrovaného tenzometru po kompenzační akcelerometr. Nejúspěšnějším vývojářem v oblasti mikrosystémových navigačních zařízení je v současné době Analog Devices (USA). V naší zemi vyvíjejí senzory mikrosystémů: Arzamas Research and Production Enterprise "TEMP-AVIA" (Ph.D. Bylinkin SF), Penza Scientific Research Institute of Physics and Technology (D.Sc. Mokrov EA), Zelenogradsky Research Institute elektronického inženýrství (DT Timoshenkov S.P.), Státní technická univerzita v Tule (doktor technických věd V.Ya. Raspopov), MVTU (doktor technických věd S.F. Konovalov) atd. Nelze však říci, že toto období je ve svém posledním etapy. Zvláště slabým článkem je vývoj integrovaných snímačů parametrů pohybu, jako jsou lineární a úhlové akcelerometry. Stále neexistují akcelerometry se 100% integrací a skutečná přesnost známého vývoje nepřesáhla 12% měřeného rozsahu. Integrací se rozumí sjednocení funkčních jednotek a bloků do jednoho konstruktu představujícího jednu monolitickou „část“. Je možné zvýšit přesnost měření integrovaných akcelerometrů o více než řádově zavedením smyčky záporné zpětné vazby do procesního obvodu, ale je to kvůli komplikacím obvodu.

Relevance práce. Charakteristickým rysem světového vývoje informačních technologií na konci 20. a počátku 21. století je alokace integrálně formovaných (komplexních) technologií, které zahrnují technologie mikromechanických systémů. U nás i v zahraničí neustále roste zájem o vývoj integrálních senzorů, který je spojen s možností efektivního řešení řady problémů s monitorováním a kontrolou s jejich pomocí. Od 30. března 2002 byla technologie mikrosystémů v Rusku oficiálně prohlášena za kritickou technologii. V seznamu kritických technologií schváleném ruským prezidentem je formulace definována následovně: „Superminiaturní mechanismy, zařízení, stroje s dříve nedosažitelnou hmotností a rozměry, energetické indikátory a funkční parametry, vytvořené integrální skupinou ekonomicky efektivních mikro- a nanotechnologické procesy. “ Schopnosti měřicích systémů, jako jsou inerciální navigační systémy (INS), inklinometry, směrové čáry atd., Byly vždy určeny charakteristikami primárních převodníků. Stávající konstrukce integrovaných senzorů zrychlení nesplňují moderní požadavky z důvodu vysoké úrovně pracovní náročnosti výroby, jakož i dočasné nestability metrologických charakteristik a malého zdroje.

Tato práce byla provedena v souladu s výzkumnými tématy výzkumného a výrobního podniku Arzamas „TEMP-AVIA“, jakož i plánem hlavních vědeckých prací Polytechnického institutu Arzamas (pobočka NSTU) o problému „Vývoj a výzkum integrálních senzorů primární informace ".

Objektivní. Účelem této práce je výzkum a vývoj nového senzoru zrychlení mikrosystému a jeho uzlů, jakož i vytvoření matematických modelů senzoru a vypočítaných vztahů pro teoretické stanovení jeho statických, dynamických a přesných charakteristik.

Cíle práce:

1. Zkoumání struktury nového akcelerometru mikrosystému a jeho konstrukčních částí mechanických a elektrických sestav využívajících polovodičové materiály a technologii mikromechanických strojů.

2. Vývoj matematických modelů senzoru pro analýzu ve fázích výzkumu a vývoje všech charakteristik akcelerometru mikrosystému: statický, amplitudově-frekvenční, fázově-frekvenční, přechodový, přesnost a charakteristiky jeho jednotlivých uzlů.

3. Provádění experimentálních studií statických a dynamických charakteristik nových senzorů zrychlení mikrosystému, jejichž výsledky umožňují posoudit přesnost a výhody integrálních návrhů oproti tradičním neintegrálním.

4. Porovnání experimentálních a teoretických výsledků diplomové práce.

Předmět studia. Předmětem výzkumu jsou následující zařízení:

Snímací prvky křemíkového kyvadla.

Kapacitní měniče posunu do elektrického signálu.

Zařízení pro testování lineárních akcelerometrů.

Mikroelektronické převodníky a jednotky zabudované do integrovaných senzorů zrychlení.

Metody výzkumu. Při řešení stanovených úkolů byly použity metody matematického a počítačového modelování charakteristik akcelerometru, experiment v plném rozsahu, metody teoretické mechaniky, teorie pružnosti a automatického řízení.

Vědecká novinka práce je následující:

1. Struktura byla prozkoumána a byl vyvinut nový citlivý prvek (RF patent č. 2231795), který má dvakrát menší chybu měření než analogové, a byl vyvinut matematický model pro nový mikrosystémový akcelerometr s upřesněním vlivu charakteristika základních prvků, v důsledku čehož se vypočtené údaje shodovaly s experimentálními.

2. Byl vyvinut originální kapacitní převodník (patenty: č. 2231796 a č. 2272298). Byly získány teoretické vztahy pro výpočet mikroelektronických převodníků určených pro společnou práci s mikromechanickými SE, které vývojářům poskytly nový efektivní nástroj pro návrh.

3. Byly provedeny experimentální studie a počítačové modelování statických a dynamických charakteristik akcelerometrů mikrosystému na prkénkách a hotových výrobcích a porovnány s teoretickými výsledky, které potvrdily přiměřenost teoretických ustanovení.

Praktická hodnota práce:

1. Teoretická řešení byla prakticky využita při výpočtu charakteristik, při optimalizaci parametrů vyvíjených integrovaných senzorů zrychlení a byla základem pro vývoj obvodů a struktur chráněných RF patenty.

2. Výsledky teoretických a experimentálních studií ve formě doporučení a vypočtených poměrů pro stanovení nejdůležitějších charakteristik senzorů byly použity pro návrh a konstrukci integrovaných senzorů zrychlení typů AT1105 a AT1112 v rozsahu od 0,5 g do 50 g.

3. Vyvinuté metody pro stanovení statických charakteristik integrovaných snímačů zrychlení a jejich chyb pomocí zkušebního zařízení umožňují získat základní metrologické parametry přístrojů.

4. Výsledky disertační práce byly zavedeny do sériově vyráběných produktů ANPP „TEMP-AVIA“ a do vzdělávacího procesu v pobočce Arzamas NSTU na katedře „Letecká zařízení a přístroje“ ve specializacích 190300 a 190900.

Průmyslová implementace. Závěry, doporučení a výsledky získané z disertační práce byly implementovány na ANPP „TEMP-AVIA“ (Arzamas), což potvrzují dokumenty uvedené v příloze.

Potvrzení práce. Disertační práce a její jednotlivé sekce byly projednány a byly kladně hodnoceny na následujících konferencích a setkáních:

Na regionální vědecké a technické konferenci „Metody a prostředky pro měření fyzikálních veličin“, N. Novgorod, 1997, 1998, 2002, 2003

Na všeruských vědeckých konferencích „Progresivní technologie ve strojírenství a výrobě nástrojů“. 2002, 2003, 2004

Na rozšířeném zasedání odboru leteckých zařízení a zařízení pobočky Arzamas NSTU v letech 1998, 2000, 2001, 2002, 2003 a 2004.

Publikace.Podle výsledků výzkumu bylo publikováno 17 prací, včetně 13 článků a čtyř patentů na vynálezy.

Pracovní zátěž. Disertační práce se skládá z úvodu, čtyř kapitol, závěru, přílohy, seznamu referencí, seznamu přijatých označení a obsahuje 153 stran psaného textu: ilustrace - 39 (obrázky, schémata, grafy), tabulky - 15, bibliografie - 83 titulů.

CHRÁNĚNO

1. Strukturální obvody a matematický model nového prvku citlivého na kyvadlo kompenzoval vliv teplotních napětí.

2. Originální převodník kapacitního posunu mikrosystému s testováním akcelerometru, menší rozměry za stejnou cenu.

3. Matematický model akcelerometru mikrosystému, který umožňuje vyhodnotit jeho parametry ve fázích výzkumu a vývoje.

(4) Vztahy pro výběr optimálních parametrů akcelerometru mikrosystému na základě kritéria minimálních chyb měření, které umožňují přímým měřením akcelerometrů získat přesnost ekvivalentní přesnosti kompenzačního akcelerometru s elektrostatickou zpětnou vazbou.

5. Bloková schémata zařízení pro experimentální studium statických a dynamických charakteristik akcelerometrů mikrosystému a výsledky experimentálních studií.

6. Vztahy pro teoretické výpočty: tuhost pružných suspenzí, absolutní koeficienty plynového dynamického tlumení, elastické suspenze pro podélnou stabilitu a prvky elektrického obvodu.

V úvoduzdůvodnil význam zvoleného tématu a na základě analýzy současného stavu integrálních senzorů primárních informací formuloval cíl a cíle výzkumu.

První kapitola Disertační práce je věnována přehledu současného stavu mikrosystémových akcelerometrů, ve kterém je provedena komparativní analýza jejich charakteristik. Uvažuje se o domácích i zahraničních řešeních a identifikují se pozitivní a negativní stránky struktur z hlediska dosažení maximální přesnosti. Na základě analýzy byl upřednostněn akcelerometr mikrosystému s místní zpětnou vazbou.

Druhá kapitola sodyrživotyteoretické zdůvodnění konstrukce mikromechanického citlivého prvku a elektrického obvodu. Odhad počtu stupňů volnosti pohyblivé jednotky kyvadla se provádí na základě analýzy tuhosti elastických suspenzí v různých směrech. Z analýzy vyplývá, že úhlový pohyb kyvadla vzhledem k ose y (obr. 1) a lineární vzhledem k ose x a y chybí, protože jejich tuhost je nekonečně velká. Při srovnání úhlové tuhosti kolem os x a z můžeme vyvodit závěr, že úhlová tuhost kolem osy z převyšuje úhlovou tuhost kolem osy x o faktor. Numericky je to nejméně pět řádů, což za předpokladu stejných sil působících podél srovnávaných os umožňuje zanedbávat nekonečně malé úhlové posunutí vzhledem k ose z.

Axiální tuhost zavěšení podél kladného a záporného směru osy z obecně není stejná. V pozitivním směru pracuje odpružení v tahu a v negativním směru v tlaku. V tomto případě je při vysokém zatížení v záporném směru nutné zkontrolovat podélnou stabilitu zavěšení. Zde je třeba poznamenat, že u suspenzí se zakřivením do šířky a tloušťky je krátký úsek v minimálním průřezu suspenze podroben stlačení a při zachování jeho charakteristik v elastickém rozmezí je suspenze vždy stabilní.

Uvažovaný návrh kyvadla SE integrálního akcelerometru má tedy se zavedenými předpoklady dva stupně volnosti: úhlové posunutí kolem osy x a lineární posunutí podél osy y. Podle toho má mikromechanická pohyblivá jednotka přenosovou funkci čtvrtého řádu. Při použití Lagrangeovy rovnice druhého druhu k analýze dynamiky byla přenosová funkce pohybující se jednotky definována jako:

, (1)

kde jsou koeficienty přenosové funkce vyjádřeny parametry pohybující se jednotky:

(2)

kde je moment setrvačnosti kyvadla kolem osy z; m je hmotnost kyvadla; Kd a Kdu - axiální a úhlové absolutní tlumicí koeficienty; G a Gу - axiální a úhlová tuhost pružného závěsu; lc je vzdálenost od těžiště k ose výkyvu kyvadla.

Sklon statické charakteristiky citlivého prvku se určuje z (1) s přihlédnutím k (2) při:

(3)

Pro manipulaci s pohyby kyvadla byl vyvinut speciální elektrický měnič. Jako počáteční předpoklady pro vývoj převodníku byly brány následující požadavky: 1 - zajištění linearity statické charakteristiky v celém rozsahu měření; 2 - musí být v měniči zcela vyloučen vliv dielektrické konstanty média vyplňujícího prostor mezi měřicími elektrodami převodníku; 3 - hodnoty odporu by měly být zahrnuty do převodových poměrů ve formě převodových poměrů; 4 - chyba minimální teploty při změně parametrů; 5 - dostatečné filtrování výstupního signálu z nosné frekvence generátoru napájejícího kapacitní můstek; 6 - eliminace napětí mezi pohyblivými a pevnými elektrodami kapacitního můstku; 7 - v dynamickém vztahu by měnič posunu měl být, bez zohlednění dolnoprůchodového filtru, setrvačným spojem; 8 - nezávislost strmosti statické charakteristiky a nulového signálu převodníku na frekvenci generátoru napájení a minimalizace chyby z nestability napájecích zdrojů.

Nejúplněji formulované požadavky splňuje schéma zobrazené na obr. 2, a. Pro dosažení požadovaných charakteristik z hlediska statické a dynamické přesnosti v schématu bylo vypracováno několik variant řešení jednoho či druhého uzlu a vybrány ty optimální. Obvod obsahuje: diferenciální obvod měřících kapacit C1 - C2; spínací zařízení referenčního napětí Kl1-Kl4; zesilovač na OU1, synchronní (demodulátorový) detektor (Cl5 a Cl8); generátor hodinové frekvence (obr. 2, b) na logickém prvku, jako je Schmidtova spoušť; zdroje referenčních napětí a dolní propust (LPF) na OA2. Elektrické schéma je popsáno následující přenosovou funkcí:

(4)

kde - koeficient strmosti statických charakteristik převodníku;

Časová konstanta filtru;

Kompletní přenosová funkce akcelerometru mikrosystému se skládá z produktu přenosových funkcí mechanických a elektrických částí:

(5)

Koeficienty přenosové funkce se nacházejí pomocí parametrů pohybující se jednotky: .

Součinitel sklonu statické charakteristiky akcelerometru mikrosystému se zpětnou vazbou místní jednotky se získá z přenosové funkce (5) v následující podobě:

Jako alternativní obvod byly vyvinuty a zkoumány výkonové elektrostatické zpracování a obvody pulzní šířkové modulace (PWM). Po srovnání se dává přednost schématu na obr. 2.

V této práci byly zkoumány SE s vnitřním a vnějším upevněním nosné desky. Z výzkumu bylo zjištěno, že jednobodové vnitřní zapínání je výhodnější z hlediska menšího vlivu kontaktních napětí přenášených z těla.
Podrobnosti zveřejněny 27.12.
Vážení čtenáři! Pracovníci knihovny vám přejí šťastný nový rok a veselé Vánoce! Z celého srdce přejeme vám a vašim rodinám štěstí, lásku, zdraví, úspěch a radost!
Kéž vám nadcházející rok přinese prosperitu, porozumění, harmonii a dobrou náladu.
Hodně štěstí, prosperity a splnění těch nejcennějších tužeb v novém roce!

Vyzkoušejte přístup k EBS Ibooks.ru
Podrobnosti zveřejněny 03.12.
Vážení čtenáři! Do 31.12.2019 byl naší univerzitě poskytnut testovací přístup k IBSs.ru EBS, kde se můžete seznámit s jakoukoli knihou v režimu čtení textu. Přístup je možný ze všech počítačů univerzitní sítě. K získání vzdáleného přístupu je nutná registrace.

„Henrikh Osipovich Graftio - k 150. výročí jeho narození“
Podrobnosti zveřejněny 02.12.
Vážení čtenáři! Sekce „Virtuální výstavy“ obsahuje novou virtuální výstavu „Henrikh Osipovich Graftio“. V roce 2019 si připomínáme 150. výročí narození Genricha Osipoviče, jednoho ze zakladatelů hydroenergetického průmyslu v naší zemi. Encyklopedický vědec, talentovaný inženýr a vynikající organizátor, Genrikh Osipovich významně přispěl k rozvoji domácí energetické energetiky.

Výstavu připravili pracovníci oddělení vědecké literatury knihovny. Výstava představuje díla Genricha Osipoviče z fondu historie LETI a publikace o něm.

Můžete se seznámit s výstavou

Vyzkoušejte přístup k systému elektronické knihovny IPRbooks
Podrobnosti zveřejněny 11.11.
Vážení čtenáři! Od 8. 11. 2019 do 31. 12. 2019 byl naší univerzitě poskytnut bezplatný testovací přístup k největší ruské fulltextové databázi - elektronickému knihovnímu systému IPR BOOKS. EBS IPR BOOKS obsahuje více než 130 000 publikací, z nichž více než 50 000 jsou jedinečné vzdělávací a vědecké publikace. Na platformě máte přístup k aktuálním knihám, které nelze na internetu najít ve veřejné doméně.

Přístup je možný ze všech počítačů univerzitní sítě.

Chcete-li získat vzdálený přístup, musíte kontaktovat oddělení elektronických zdrojů (místnost 1247) u správce VChZ Polina Yuryevna Skleimova nebo e-mailem [chráněno e-mailem] s tématem „Registrace v knihách IPRbooks“.