MEMS器件体积小,重量轻,耗能低,惯性小,谐振频率高,响应时间短。MEMS系统与一般的机械系统相比,不仅体积缩小,而且在力学原理和运动学原理,材料特性、加工、测量和控制等方面都将发生变化。在MEMS系统中,所有的几何变形是如此之小(分子级),以至于结构内应力与应变之间的线性关系(虎克定律)已不存在。MEMS器件中摩擦表面的摩擦力主要是由于表面之间的分子相互作用力引起的,而不是由于载荷压力引起。

MEMS器件以硅为主要材料。硅的强度、硬度和杨氏模量与铁相当。密度类似于铝,热传导率接近铜和钨,因此MEMS器件机械电气性能优良。它集中了当今科学技术发展的许多尖端成果。通过微型化、集成化可以探索新原理、新功能的元件和系统,将开辟一个新技术领域。

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1、传 感

传感MEMS技术是指用微电子微机械加工出来的、用敏感元件如电容、压电、压阻、热电耦、谐振、隧道电流等来感受转换电信号的器件和系统。它包括速度、压力、湿度、加速度、气体、磁、光、声、生物、化学等各种传感器。

按种类分主要有:面阵触觉传感器、谐振力敏感传感器、微型加速度传感器、真空微电子传感器等。传感器的发展方向是阵列化、集成化、智能化。由于传感器是人类探索自然界的触角,是各种自动化装置的神经元,且应用领域广泛,未来将备受世界各国的重视。

2、生 物

生物MEMS技术是用MEMS技术制造的化学/生物微型分析和检测芯片或仪器,有一种在衬底上制造出的微型驱动泵、微控制阀、通道网络、样品处理器、混合池、计量、增扩器、反应器、分离器以及检测器等元器件并集成为多功能芯片。可以实现样品的进样、稀释、加试剂、混合、增扩、反应、分离、检测和后处理等分析全过程。它把传统的分析实验室功能微缩在一个芯片上。

生物MEMS系统具有微型化、集成化、智能化、成本低的特点。功能上有获取信息量大、分析效率高、系统与外部连接少、实时通信、连续检测的特点。国际上生物MEMS的研究已成为热点,不久将为生物、化学分析系统带来一场重大的革新。

3、光 学

随着信息技术、光通信技术的迅猛发展,MEMS发展的又一领域是与光学相结合,即综合微电子、微机械、光电子技术等基础技术,开发新型光器件,称为微光机电系统(MOEMS)。它能把各种MEMS结构件与微光学器件、光波导器件、半导体激光器件、光电检测器件等完整地集成在一起。形成一种全新的功能系统。MOEMS具有体积小、成本低、可批量生产、可精确驱动和控制等特点。

较成功的应用科学研究主要集中在两个方面:一是基于MOEMS的新型显示、投影设备,主要研究如何通过反射面的物理运动来进行光的空间调制,典型代表为数字微镜阵列芯片和光栅光阀;二是通信系统,主要研究通过微镜的物理运动来控制光路发生预期的改变,较成功的有光开关调制器、光滤波器及复用器等光通信器件。

MOEMS是综合性和学科交叉性很强的高新技术,开展这个领域的科学技术研究,可以带动大量的新概念的功能器件开发。

4、射 频

射频MEMS技术传统上分为固定的和可动的两类。固定的MEMS器件包括本体微机械加工传输线、滤波器和耦合器,可动的MEMS器件包括开关、调谐器和可变电容。按技术层面又分为由微机械开关、可变电容器和电感谐振器组成的基本器件层面;由移相器、滤波器和VCO等组成的组件层面;由单片接收机、变波束雷达、相控阵雷达天线组成的应用系统层面。

MEMS介绍

随着时间的推移和技术的逐步发展,MEMS所包含的内容正在不断增加,并变得更加丰富。世界著名信息技术期刊《IEEE论文集》在1998年的MEMS专辑中将MEMS的内容归纳为:集成传感器、微执行器和微系统。人们还把微机械、微结构、灵巧传感器和智能传感器归入MEMS范畴。

制作MEMS的技术包括微电子技术和微加工技术两大部分。微电子技术的主要内容有:氧化层生长、光刻掩膜制作、光刻选择掺杂(屏蔽扩散、离子注入)、薄膜(层)生长、连线制作等。微加工技术的主要内容有:硅表面微加工和硅体微加工(各向异性腐蚀、牺牲层)技术、晶片键合技术、制作高深宽比结构的LIGA技术等。

利用微电子技术可制造集成电路和许多传感器。微加工技术很适合于制作某些压力传感器、加速度传感器、微泵、微阀、微沟槽、微反应室、微执行器、微机械等,这就能充分发挥微电子技术的优势,利用MEMS技术大批量、低成本地制造高可靠性的微小卫星。

MEMS技术是一个新兴技术领域,主要属于微米技术范畴。MEMS技术的发展已经历了10多年时间,大都基于现有技术,用由大到小的技术途径制作出来的,发展了一批新的集成器件,大大提高了器件的功能和效率,已显示出了巨大的生命力。MEMS技术的发展有可能会像微电子一样,对科学技术和人类生活产生革命性的影响,尤其对微小卫星的发展影响更加深远,必将为大批量生产低成本高可靠性的微小卫星打开大门。

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围观 22

作者:Steve Schriber

虽然我们大多数人从未见过流行文化之外的外骨骼结构,但是它们确实已经存在几十年了。第一个例子出现在19世纪末,当时开发出一款有助于跑步和跳跃的装置,采用气体动力学提供动力。20世纪60年代一些公司开发了针对军事和工业用途的可穿戴“增强”设备,但是这些设备都太笨重,非常的不实用。近些年来组件的微型化以及重量的减轻使得可穿戴外骨骼设备成为现实,例如一名曾经瘫痪的女士穿着外骨骼架构设备完成了2012年的伦敦马拉松比赛。

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外骨骼结构的分类

外骨骼结构可以分为两类:有动力驱动和无动力驱动(被动的)。无动力的外骨骼结构依靠弹簧或其他动力来源来增强人的运动能力,这些单元会重新分配负载、利用弹簧存储的能量、并在可能导致机体重复或长时间负载的情况下提供减震。有动力的外骨骼结构则是通过电动机、传感器、执行器、动力源和控制单元在增加或提供运动能力。这些动力单元接收用户输入的某一信号,分析并解释这个信号从而产生预期的运动结果。图像传感器、中央控制单元(CPU)以及执行器取代了生物系统的神经、大脑和肌肉等组织。

当前的焦点:行走辅助

现在研究工作的重点是帮助身体活动能力下降的人,给他们带来一些便利。一些公司已经在生产行走辅助外骨骼结构系统的原型,且开始小批量的生产。这些外骨骼结构通常是一套绑在使用者腿上的支架和脚踏板,执行单元由可充电电池供电。采用陀螺仪、倾斜传感器、惯性传感器和加速度传感器等提供必要的反馈,从而帮助外骨骼结构系统保持平衡和正常运行。

一家制造传感器帮助外骨骼结构保持平衡的半导体公司是ADI(亚德诺半导体)。该公司推出的iSensor MEMS陀螺仪子系统能够可靠地检测和测量一个物体在严重且复杂操作条件下的角速率变化情况。举个例子,ADI推出的ADIS1647x精密型迷你工业IMUs系统提供了一种简单的方法能够将完整的惯性系统集成到工业和移动物联网(IoMT)应用程序中,包括外骨骼结构,它可以帮助解决系统的稳定性问题。比如ADIS16477惯性测量单元(IMU)传感器采用三轴加速度传感器和陀螺仪提供六自由度的感应操作,这些组件集成在一个小型的标准封装单元内。ADIS1647x的每个惯性传感器结合了行业领先的iMEMS技术和信号调节优化动态性能。

有以下几种方法能够将用户的意图传递给外骨骼结构系统从而实现期望的效果:

  • 拐杖或手杖提供动作感应,与用户的腿部建立数据通信
  • 身体倾斜传感器接收指令,指示外骨骼结构的运动方向
  • 通过灵活的肌肉收缩肌电图描记系统(EMG)能够让用户操作外骨骼结构
  • 脑电图描记(EEG)传感器安置在一个特殊的帽子上可以监测头部神经信号,通过训练可以帮助用户产生传感器检测需要的信号,不久学习算法可能就可以感知一个人的大脑活动,从而发出运动信号

在积极引导的运动配合下,微处理器能够执行预定的动作,比如坐下,手腕上的控制面板或其他部分的电动机会被激活。行走辅助外骨骼结构可以帮助腿部丧失永久运动能力的人,或者作为一种帮助用户恢复身体能力的治疗或训练设备。

乌龟还是猫?

防止摔倒是外骨骼结构开发人员的主要目标,借助算法来检测腿部的运动状况,然后使用电动机、执行器对行走动作施加一定的力量。如果用户滑到无法避免,那么外骨骼结构必须对此作出及时的反应。研究人员和工程师们正将注意力从海龟的窘境(如图1)转移到一只猫的问题上来,这只猫总是能四脚着地。任务是确定如何明智的判断跌倒,以便可以通过简单的操作就可以站起来。行走辅助外骨骼结构有编程算法,如果失去动力它就会“优雅的崩溃”。

“图1:海龟+倒过来=麻烦,这对于笨重的外骨骼结构来说同样如此”
图1:海龟+倒过来=麻烦,这对于笨重的外骨骼结构来说同样如此

外骨骼结构系统必须能够接收指令并学习如何应对不严重的绊倒,以及在面对严重摔倒时采取最佳的姿势,正确的摔倒也是一样重要的技能,将这种技能传授给机器人外骨骼系统使得它们在现实生活中更加的实用。例如建筑工地用的外骨骼结构如果对不可避免的摔倒作到尽可能的控制,那么就不太可能造成人身伤害和财产损失。在摔倒过程中尽可能的减少损失可能会降低大量的维修费用。

外骨骼结构的其他应用

除了像步行辅助外骨骼结构这样的个人用设备之外,还有很多其他的应用,这些应用已经在现有的技术条件下实现了。想象一下一个比背包大不了多少的非常精简的外骨骼结构,通过位置传感器、运动传感器和陀螺仪能够给穿戴者提供稳定的支撑,为那些平衡不足的人提供足够的肌肉力量。工业化应用则采用一系列完整或部分外骨骼结构来减轻下腰引发的疼痛(通常是相关职业造成的)。这种通过全外骨骼结构或部分结构来降低重复运动的负担,限制了体能消耗无疑是减少工人受伤的一条途径。

随着材料和组件变得更小更轻,外骨骼结构将继续在新的应用中发挥作用。展望未来我们可能会看到第一批使用外骨骼结构来提升效率的用户,同时还可以减少各种紧急情况下存在的危险。警察甚至可能会抛弃他们的赛格威踏板车(Segway),转而使用外骨骼结构辅助设备。

原文链接:

https://www.mouser.cn/blog/exoskeletons-present-mobility-solutions-using-an-array-of-sensors

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围观 133

开关功能是所有电子测试仪器仪表中的一项基本关键功能。由于待测器件(DUT)的复杂性提高,通道/引脚数量和功能增加,因而测试类型和所需测试数量也随之增加。并且每个器件评估需要进行数百项测试,特别是在自动测试设备(ATE)中,因此测试速度非常重要。

对于ATE测试仪器仪表,典型测试设备设置的高级别方框图如图1所示。

“图1.
图1. 连接到待测器件的典型ATE测试系统,使用指定的开关

在测试设备外部,可能还需要辅助开关功能,特别是在器件接口板 (DIB) 上,它有时也被称为测试接口单元(TIU)。图 2显示用于待测器件的ac/RF测试设置的此类功能和开关示例。在待测器件的测试板上,通常需要信号滤波、放大和校准路径,以提供足够的测试灵活性,从而改进测试系统性能,例如最大程度地降低本底噪声、减少印刷电路板 (PCB) 的损耗。

“图2.
图2. 显示开关功能复杂性的AC/RF DIB示例

使用的开关类型取决于信号类型和所需性能。很多高性能固态开关也用于 ATE 测试设备。但是,当 dc PMU 信号和高速数字/RF 信号需要在共同测试路径上传输,而且只能产生很小的信号损失和失真时,仍然需要大型 EMR 开 关。但是,EMR存在一些局限性。它们体积大,驱动速度慢,使用寿命也非常有限,从布线的角度来看,很难设计到 PCB 中,需要外部的高功率驱动器电路,返工复杂繁琐。

MEMS 开关优势详解

MEMS 开关技术

ADI 的MEMS开关既具备EMR的优点,同时尺寸大幅缩小,而且还提高了RF额定性能和使用寿命。有关MEMS开关技术的详细讨论,请参见“ADI革命性 MEMS开关技术基本原理”。在测试仪器仪表中,开关尺寸非常重要,可决定在测试设备仪器电路板或待测器件接口TIU板上能够实现的功能和通道数。图3显示ADGM1304 0Hz/dc至14 GHz带宽、单刀四掷(SP4T) MEMS开关,被放置在典型的3 GHz带宽双刀双掷 (DPDT) EMR之上。就体积差异来看,尺寸可缩小90%以上。

“图3.
图3. ADGM1304 5 mm × 4 mm × 0.95 mm LFCSP封装 (与典型RF EMR进行比较)

除了 MEMS 技术的物理尺寸优势之外,MEMS 开关的电气和机械性能也具有很大优势。表 1 显示ADGM1304和 ADGM1004器件的一些关键规格,与典型的更高频率单刀掷 (SPDT) 8 GHz EMR 进行比较。 ADGM1304 和 ADGM1004器件具有出色的带宽、插入损耗和切换时间,使用寿命为 10 亿个周期。高带宽是驱动开关进入新应用领域的关键。低功耗、低电压、集成电源的驱动器是 MEMS 开关的另外几大关键优势。ADGM1004具有较高的静电放电(ESD)额定值,人体模型(HBM)的 ESD 额定值为 2.5 kV,电场感应器件充电模型(FICDM)的 ESD 额定值为 1.25 kV, 从而进一步增强了易用性。

表 1. ADGM1304和ADGM1004 SP4T MEMS 开关与典型 8 GHz SPDT EMR 规格比较

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图4显示ADGM1304 SP4T MEMS开关的插入损耗和关断隔离,与测试仪器仪表中常用的 DPDT 3 GHz EMR 进行比较。 图 4 显示了MEMS 开关相对于EMR 的信号带宽优势。

“图4.
图4. ADGM1304和3 GHz DPDT EMR的插入损耗与频率

MEMS 开关应用示例

过去,要在ATE测试设备中实现dc/RF开关功能,必须使用 EMR开关。但是,由于存在以下问题,使用继电器可能会限制系统性能:

  1. 继电器开关的尺寸较大,必须遵守“禁区”设计规则,这意味着它要占用很大面积,缺乏测试可扩展性。

  2. 继电器开关的使用寿命有限,仅为数百万个周期。

  3. 必须级联多个继电器,才能实现需要的开关配置(例如,SP4T配置需要三个SPDT继电器)。

  4. 使用继电器时,可能遇到PCB组装问题,通常导致很高的PCB返工率。

  5. 由于布线限制和继电器性能限制,实现全带宽性能可能非常困难。

  6. 电器驱动速度缓慢,为毫秒级的时间量级,从而限制了测试速度。

图5至图7显示了MEMS开关如何消除这些限制,增强其在 ATE应用中的价值。图5和图6显示了典型的dc/RF开关扇出应用原理图,分别使用 EMR 开关以及 ADGM1304 或 ADGM1004 MEMS开关。

“图5.
图5. 示例 DC/RF 扇出测试板原理图,九个 DPDT 继电器的解决方案

“图6.
图6. 示例DC/RF扇出测试板原理图,五个ADGM1304或ADGM1004 MEMS开关的解决方案

“图7.
图7. DC/RF扇出测试板的视觉比较,16:1多路复用功能,使用九个EMR开关(左)和五个MEMS开关(右)

图7显示了实现这两个原理图的视觉演示PCB的照片。该演示中使用扇出16:1多路复用功能。 图5中的继电器为DPDT EMR继电器。需要九个DPDT继电器和一个继电器驱动器IC,来实现18:1多路复用功能(八个 DPDT继电器只能产生14:1多路复用功能)。物理继电器解决方案显示在图7左侧,该图说明了继电器解决方案占用了多大的面积、保持布线连接之间的对称如何困难,以及对驱动器IC的需求。

图6和图7右侧显示了相同的扇出开关功能,仅使用五个 ADGM1304或ADGM1004 SP4T MEMS开关,因而得以简化。从图6和图7右侧可看出,占用PCB面积减小,开关功能的布线复杂性降低。按面积计算,MEMS开关使占用面积减少68%以上,按体积计算,则可能减少95%以上。

ADGM1304和ADGM1004 MEMS开关内置低电压、可独立控制的开关驱动器;因此,它们不需要外部驱动器 IC。由于MEMS开关封装的高度较小(ADGM1304的封装高度为 0.95 mm,ADGM1004的封装高度为1.45 mm),因此开关可以安装在PCB的反面。较小的封装高度增大了可实现的通道密度。图8显示了另一个测试设备开关使用示例。该图显示连接高速或RF待测器件的测试接口的典型原理图,使用EMR作为开关元件。在本例中,评估电子设备需使用高速RF信号和数字/DC信号。

“图8.
图8. 示例RF和数字/DC DIB,使用14个EMR开关

图8所示的解决方案使用继电器作为开关解决方案。需要14 个SPDT继电器来实现带通滤波器选择、数字信号路由、DC 参数测试功能。需要级联继电器。使用MEMS开关的等效解决方案如图9所示。图9显示使用 MEMS开关时功能增强型测试接口简化设计。此设计仅需六个ADGM1304/ADGM1004开关,从而显著降低了布线复杂性和占用电路板面积。整体而言, ADGM1304 或 ADGM1004开关的SP4T配置可提供更多功能通道,并实现更多数字和DC参数测试功能:使用MEMS开关可实现八种功能,而使用继电器仅实现四种功能。MEMS开关具有 14 GHz宽带宽、0 Hz/dc工作频率、小尺寸封装和低电压控制特性,这种解决方案更加灵活,延长了使用寿命,减小了占用面积,能够同时实现高精度高速数字信号路由和较宽带宽的RF信号路由。

“图9.
图9. 简化和增强的RF和数字/DC DIB,使用六个MEMS开关

随着器件复杂性和测试要求提高,从最佳性能和空间效率的角度来看,实现ATE解决方案的难度很大。由于DC/数字和RF功能现在成为普遍要求,开关也成为ATE自动测试解决方案的必不可少的部分。ADI 的 MEMS开关技术独树一帜,与传统的RF继电器解决方案相比,它提升了测试功能和性能,而且占用的 PCB 面积更小。ADGM1304和 ADGM1004 SP4T MEMS开关具有精密 DC 性能和宽带 RF 性能,采用小尺寸SMD封装,驱动功率要求较低,使用寿命长,ESD可靠性增强。这些特性使得ADI公司的MEMS开关技术成为所有现代ATE设备的理想通用开关解决方案。

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围观 23

导航和AHRS系统、机器健康状况检测的振动监控、基础设施的结构健康状况监控和平台稳定、井下定向钻探的倾斜监控、施工行业平路机和勘测设备的调平、吊车稳定系统吊杆倾角测量的高精度倾角计……

它们,都需要高性能 MEMS 加速度计来提供低成本解决方案!

一般,加速度计会经受不同幅度的振动,但上述这些应用的另一个不同方面是振动的频率成分。振动与传感器和系统误差源相结合可能导致振动校正,这是高性能加速度计的一个重要指标。

本文将告诉你们——

✍ MEMS 加速度计中的振动校正是如何发生的?

✍ 测量振动校正需要知道的参数以及使用的技术。

作为案例研究,文中会讨论低噪声、低功耗加速度计 ADXL355 的振动校正。ps.低振动校正误差以及所有其他特性,使这款器件成为上述精密应用的理想之选。

振动校正的来源

振动校正误差 (VRE) 是加速度计对交流振动(被整流为直流)的响应,表现为加速度计失调的异常偏移。在倾角计等应用中,这是一个重大误差源,因为加速度计的直流输出是目标信号,失调的任何改变都可能被错误地解读为倾角变化,导致误差一路向下传递,从而引起安全系统误触发、平台稳定或钻桅对准机制过度补偿等。

VRE 高度依赖于加速度计所经受的振动特性曲线,不同应用施加于加速度计的振动模式会不同,因而 VRE 可能不同。振动校正有多种发生机制,本文讨论其中的两种。

非对称轨

重力产生一个静态 1 g (9.8 m/s2) 加速度场,当加速度计敏感轴竖直对齐时,其测量范围会有一个偏移。2 g 满量程范围的传感器与重力加速度对齐时,将只能测量 1 g 峰值振动,否则响应会被削波。超过 1 g 的对称激励信号的平均值将不为零,原因是在经受额外 1 g 加速度的方向上,电平会被削波。

图 1 中,一个激励振动信号施加于 2 g 满量程传感器上。当振动为 0.3 g rms(300到600样本之间)时,失调没有可观测的偏移。然而,当振动为 1 g rms(600到1000样本之间)时,VRE约为 –100 mg。

“图1.
图1. ±2 g满量程范围的加速度计因为非对称削波而产生的振动校正图解

VRE 可建模为一个截断分布的平均偏移,受加速度计满量程范围的限制。当传感器在 1 g 场中经受随机振动时,输入激励信号可建模为一个平均值 μ= 1 g 且标准差 σ= X 的正态分布,其中X表示输入振动幅度均方根值。传感器输出建模为双截断正态分布,输出值下界和上界分别为–R和+R,其中R为传感器的最大范围。此双截断正态分布的平均值计算如下:

“”

其中,

“”

为概率密度函数,

“”

为其累积分布函数。

α 和 β 被定义为

“”

“”

这样 VRE 即为:

“”

比例因子非线性误差

非线性误差是指工作范围内加速度计输出与最佳拟合直线的偏差。此偏差常常用满量程输出范围的百分比表示。加速度计的非线性误差可能引起 VRE。

描述加速度计非线性的常见模型是n次多项式。输出ao (LSB)可表示为输入ai (g)的函数:

“”

其中:

K0:失调 (LSB)

K1:比例因子 (LSB/g)

Kn:非线性的n次项系数,n = 2,3, … (LSB/gn)

考虑一个简单的正弦输入加速度:

“”

此输入的时间平均值为零。加速度计的输出可表示为:

“”

时间平均输出等于上式右侧所有分量的时间平均值之和。奇数次项的平均值为零。带入偶数次项的平均值

“”

“”

输出的时间平均值即为:

“”

其中Grms为输入加速度的均方根值。上式说明,在一个正弦振动的情况下,二次非线性转换为直流失调的偏移 (K2Grms2)。

“”代表振动校正系数 (VRC),单位为 µg/g2-rms。

振动校正的幅度和频率相关性

振动幅度很小时,VRE 以传感器非线性为主,可用 VRC 来表示: VRE = VRC × vib2rms。然而,当振动幅度大于满量程范围时,VRE 往往以上一部分所述的非对称削波为主。另外,正如之前提到的,加速度计输出的任何非零失调也会引起非对称削波。大多数针对工业应用而设计的MEMS 加速度计都会内置故障安全电路,在有很大振动时,它会关闭传感器偏置电路,防止检测元件受损。振动幅度很大时,此特性可能会在失调中进一步引起异常偏移,使 VR E恶化。

由于各种谐振和器件中的滤波器,VRE 常常具有很强的频率相关性。由于谐振器的两极响应,在传感器的谐振频率下,MEMS 传感器谐振会放大振动,放大比率等于谐振品质因数,而在频率较高时则会抑制振动。谐振品质因数较高的传感器,振动幅度越大,其VRE也越大。由于高频带内振动的积分效应,较大的测量带宽也会引起较高的VRE。信号处理电路中实现的模拟和数字滤波器可抑制输出端的带外振动峰值和谐波,但对 VRE 没有明显作用,原因是振动输入被偶数次非线性整流为直流信号。

测量振动校正

一旦将加速度计部署于现场,便无法实时补偿 VRE。在有些应用中,振动引起失调中出现较小直流偏移是可以容忍的,对此可以测量 VRE 以估计加速度计输出中的误差,从而确定 VRE 是否在允许限度内。在任何振动测量中,振动台和试验夹具必须平齐,并且必须使用精密振动台以抑制振动台跨轴振动、偏移和结构谐振引起的误差。另外,试验夹具必须具有适当的刚度,确保夹具谐振频率离加速度计带宽和振动曲线频段很远。最优夹具设计的最低谐振频率应当比最高振动频率高出大约 50%。

正弦振动特性曲线

正弦振动方法是最常用且现有文献讨论最多的方法,已被纳入 IEEE标准 1293-1998。一般程序是将一个正弦振动输入施加于加速度计,然后测量失调偏移与均方根振动幅度(vibrms)的关系。VRC 可以通过对此数据应用最小二乘法来估算:

“”

由于可以很好地控制幅度,并且可以确保加速度计不会削波,因此通过这种方法能够精确测量 VRC。这种测试还能用来识别并量化器件谐振对 VRE 的影响。然而,它一次只能测试一个频率,而要充分衡量传感器性能,必须分别测试加速度计带宽范围内的多个频率。

随机振动特性曲线

VRE 也可以利用随机振动输入来测量。通常,实际的振动不像正弦振动特性曲线那样呈周期性或可预测,因此通过这种方法可以衡量加速度计在大部分应用中的性能。通过量化宽频率范围内宽带激励的失调偏移,这种方法更适合于同时纳入所有扰频并激励所有器件谐振。然而,它不保证峰峰值振动幅度,故而获得的VRE为频率范围上的平均值。

图 2 比较了配置为 ±2 g 范围的 ADXL355 Z 轴传感器的截断平均值模型与实测VRE。测量中,Z 轴与重力(1 g场)对齐,利用 Unholtz-Dickie 振动台施加一个随机振动特性曲线(50 Hz至2 kHz频段)。利用一个参考加速度计(PCB Piezotronics 352C23型)测量振动幅度;当振动幅度提高到满量程范围以上时,测量失调偏移。截断平均值模型(拟合到2.5 g截断)与测量结果拟合得很好。由于机械传感器开销和输出带宽限制(测量数据中的加速度计带宽为1kHz,但模型不考虑带宽),截断相对于设置的满量程范围预计会有偏差。当振动水平达到8 g时,±2 g范围的超范围保护电路就会激活。高斯分布振动的波峰因数约为3,因此超过2.5 g rms后,实测性能开始明显偏离模型。

“图2.
图2. 截断平均值拟合与 ADXL355 实测振动校正的比较

影响VRE的其他因素

MEMS 传感器谐振会影响加速度计的振动校正。高质量因数会导致频率接近传感器谐振频率的振动信号被放大,引起较大 VRE。这可以通过比较 ADXL355(±8 g范围、1 kHz带宽)的 Z 轴传感器与X轴和Y轴传感器的VRE性能得知;图 3 显示X轴和Y轴传感器的 VRE在 3 g rms 左右达到峰值,因为其 Q 高于 Z 轴传感器。

“图3.
图3. 在 ADXL355 的两个 DUT 中,高 Q(X轴、Y轴)和低 Q(Z轴)传感器的 VRE 比较

使用不必要的较大带宽时,也会导致加速度计对较高频率成分求均值,从而对 VRE 产生不利影响。图4反映了这一点,其比较了 ADXL355 DUT(±2 g范围)的 Y 轴传感器在两种不同带宽设置下的 VRE。125 Hz 带宽设置的 VRE 显著低于1 kHz带宽设置的VRE。

“图4.
图4. 1 g 场中 ADXL355 的 Y 轴传感器(±2 g范围)在两种不同带宽设置(125 Hz和1 kHz)下的VRE

结语

为加速度计选择合适的带宽以抑制高频振动,可以避免很多振动相关问题。通过放大谐振时的振动耦合,包装因素(如封装和安装谐振)也会影响 VRE。确保封装有适当的刚度,让封装和安装谐振频率位于加速度计带宽之外,是实现良好振动校正性能的关键。

总之,振动校正误差是 MEMS 加速度计的一个重要指标,设计利用 MEMS 加速度计在高振动环境中进行直流测量时,应当考虑这种效应。

本文转载自:亚德诺半导体
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围观 34

专注于新产品引入 (NPI) 并提供极丰富产品类型的业界顶级半导体和电子元件分销商贸泽电子 (Mouser Electronics) 即日起开始分销TDK Group旗下子公司InvenSenseICP-10100 MEMS电容式气压传感器。ICP-10100拥有行业最低的压力噪声和功耗,以及出色的温度稳定性,适用于无人机、移动设备、物联网 (IoT) 和可穿戴设备等应用。  

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贸泽备货的InvenSense ICP-10100单轴压力传感器拥有0.4 Pa RMS的业内最低压力噪声,并在1 Hz时具有1.3 µA 的超低功耗。此微型MEMS传感器可测量的细微压力差达到±1 Pa,使设备能够检测到不到5cm的高度变化,还能提供30至110 kPa的完整压力操作范围,每摄氏度±0.5 Pa的温度系数确保了极为出色的温度稳定性。

ICP-10100压力传感器具有嵌入式温度传感器和用于通信的400 kHz I2C总线,可在3.2Pa噪声环境下以1.3 μA 的低功耗模式运行,并具备0.8 Pa低噪声模式,高性能应用下的耗电量只有5.2 μA。此器件体积小巧,只有2 mm × 2 mm × 0.72 mm,外壳防护等级达到IPX8,能在1.5m深的水下使用长达30分钟。

此传感器可通过DK-10100 SmartMotion®平台开发套件进行评估。该套件搭载Microchip G55单片机,并随附所需的软件,包括基于GUI的开发工具InvenSense MotionLink,以及用于ICP-10100的嵌入式运动驱动器 (eMD)。DK-10100具有板载嵌入式调试器,无需外部工具即可对G55单片机进行编程或调试。

该传感器在小型封装中集成了高精度、低功耗、温度稳定性及防水性,可改善活动识别、室内/外移动导航、无人机定高功能,还能延长“始终开启”运动感测应用的电池续航能力。

欲知更多信息,敬请访问www.mouser.com/tdk-icp-10100-sensor-ics

贸泽电子拥有丰富的产品线与卓越的客服,通过提供采用先进技术的最新产品来满足设计工程师与采购人员的创新需求。我们库存有全球最广泛的最新半导体及电子元件,为客户的最新设计项目提供支持。Mouser网站Mouser.cn不仅有多种高级搜索工具可帮助用户快速了解产品库存情况,而且网站还在持续更新以不断优化用户体验。此外,Mouser网站还提供数据手册、供应商特定参考设计、应用笔记、技术设计信息和工程用工具等丰富的资料供用户参考。

关于贸泽电子 (Mouser Electronics)
贸泽电子隶属于伯克希尔哈撒韦集团 (Berkshire Hathaway) 公司旗下,是一家屡获殊荣的一流授权半导体和电子元器件分销商,专门致力于以最快的方式,向设计工程师和采购人员提供业界顶尖制造商的最新产品。作为一家全球分销商,我们的网站mouser.cn能够提供多语言和多货币交易支持,分销来自超过700家生产商的500多万种产品。我们通过遍布全球的22个客户支持中心为客户提供一流的服务,并通过位于美国德州达拉斯南部,拥有最先进技术的7万平方米仓库向全球170个国家/地区,超过60万家客户出货。更多信息,敬请访问:http://www.mouser.cn

关于InvenSense
InvenSense, Inc.是TDK集团旗下子公司,全球领先的MEMS传感器平台供应商。InvenSense秉持感应一切(Sensing Everything®)的理念,主要为消费类电子和工业市场的用户提供集成的运动和声音解决方案。InvenSense的解决方案将加速度计、陀螺仪、罗盘、麦克风等MEMS(微机电系统)传感器与负责智能地处理、合成和校准传感器输出的专有算法和固件相结合,实现最佳性能和精度。InvenSense的运动跟踪、音频和位置平台及服务可应用于移动设备、可穿戴设备、智能家居、工业、汽车和物联网产品中。InvenSense于2017年5月加入TDK,隶属于新成立的Sensor Systems Business Company旗下的MEMS传感器业务部。InvenSense总部位于美国加州圣何塞,办事处遍布全球。

围观 2

无人飞行器安装的监控设备、海上微波接收机、车辆安装的红外成像系统传感器以及其他仪器系统都需要具有稳定的平台,以达到最佳性能,但它们通常在可能遇到振动和其他类型不良运动的应用中使用。

振动和正常车辆运动会导致通信中断、图像模糊以及其他很多行为,从而降低仪器的性能和执行所需功能的能力。平台稳定系统采用闭环控制系统,以主动消除此类运动,从而保证达到这些仪器的重要性能目标。

图1是平台稳定系统的整体框图,它使用伺服电机来校正角向运动。反馈传感器为仪器平台提供动态方位信息。反馈控制器处理这些信息,并将其转换为伺服电机的校正控制信号。

图1. 基本平台稳定系统
图1. 基本平台稳定系统

由于很多稳定系统需要多个轴向的主动校正,因此惯性测量单元(IMU)通常包括至少三个轴向的陀螺仪(测量角速度)和三个轴向的加速度计(测量加速度和角定向)来提供反馈检测功能。反馈传感器的最终目标是提供平台定向的精确测量,即使当平台正在运动时也要做到。由于没有"万能"传感器技术能够在任何条件下提供精确的角度测量,因此平台稳定系统中的IMU通常在每个轴上使用两种或三种传感器类型。

加速度计,响应每个轴向上的静态和动态加速

"静态加速度"似乎是一个陌生的词汇,但它涉及重要的传感器行为:对重力的响应。假定不存在动态加速,并通过校准消除了传感器误差,则每个加速度计输出将代表它的相对于重力的轴定向。为了确定在存在振动和快速加速的情况下稳定系统中通常出现的实际平均定向,通常会将滤波器和融合程序(组合来自多个传感器类型的读数,得出最佳估计值)应用于原始测量。

陀螺仪,提供角速率测量

陀螺仪测量通过有限周期内的角速率的积分,在角度测量中发挥作用。执行积分时,偏置误差将导致成比例的角度漂移,随时间累加。因此,陀螺仪性能通常与设备偏置对不同环境因素的灵敏度相关,这些因素包括温度变化、电源变化、离轴旋转和线性加速度(线性g和整流g × g)。校准的高质量陀螺仪,具有对线性加速度的高抑制,使这些设备能够提供宽带角信息,作为对加速度计提供的低频信息的补充。

3轴磁力计,测量磁场强度

从三个正交轴的磁场测量实现了相对于地球磁场本地方向的定向角估算。当磁力计接近电机、显示器和其他动态磁场干扰源时,管理其精度可能非常困难,但在适当情况下,它的角度数据可作为来自加速度计和陀螺仪的数据的补充。虽然很多系统仅使用加速度计和陀螺仪,但磁力计可以改进某些系统的测量精度。

图2的整体框图显示了如何使用陀螺仪和加速度计测量,既利用它们的基本优势,同时又最大程度减少它们的弱点产生的影响。

图2. 组合单轴传感器输出
图2. 组合单轴传感器输出

低通加速度计和高通陀螺仪滤波器的极点位置通常取决于应用,另外精度目标、相位延迟、振动和"正常"运动预测都会对位置决定产生影响。因系统而异的行为也会影响加权因子,而加权因子会对如何组合这两种测量产生影响。扩展卡尔曼滤波器就是一个组合滤波和加权函数以计算动态角度估计的算法的例子。

MEMS IMU 频率响应分析

围绕新的MEMS IMU开发稳定系统时,在系统设计早期阶段了解频率响应是非常重要的,因为IMU的频率响应将对控制器设计产生直接影响,可以帮助识别潜在稳定性问题—特别是在考虑到新一代设计的高带宽解决方案时。这些信息对于预测陀螺仪的振动响应也非常有用。

评估IMU带宽的一种策略是确定哪些信息在产品文档中提供,分析此类信息对系统的惯性运动响应的影响,并稳定系统的响应。此类分析以及它涉及的所有校正操作将成为初始测试的基础。

率响应在IMU和陀螺仪的规格表中表示为"带宽"。作为一个性能参数,它表示某个频率,输出信号幅度在该频率下降低到传感器遇到的实际运动幅度的大约70% (–3 dB)。某些情况下,带宽可也定义为输出响应落后于实际运动90度时的频率(对于双极系统)。这两个指标可以直接影响控制环路的一个重要稳定准则:单位增益、相位裕量—环路响应的实际相位角度和–180°之间的差值,环路增益为1。了解反馈传感器的频率响应,是优化稳定性保证和系统响应之间的平衡的关键因素。除了管理稳定性标准之外,频率响应还会对振动抑制和制定采样策略产生直接影响,通过这些策略可以测量惯性平台上的所有关键瞬态信息。

要分析系统中的频率响应,首先要从一个高层次"黑盒子"视图开始,它描述了系统在整个目标频率范围内对输入的响应。在电子电路中,输入和输出是从一般意义上定义的,例如信号电平(伏特),分析通常包括开发传递函数,使用s域表示和电路-电平关系,例如基尔霍夫的电压和电流定律。对于惯性MEMS系统,输入是IMU遇到的惯性运动,输出通常以数字码表示。s域分析技术固然有很大作用,但要为这种类型的系统开发完整的传递函数,通常还需要采用其他技术,并且考虑到更多问题。

开始分析过程时,首先要了解与传感器信号链相关的所有组件。图3提供了典型函数的整体示意图。信号链从核心传感器元件开始,它将惯性运动转化为代表性的电信号。如果带宽在传感器元件中未受限制,则通常受ADC模块前的信号调理电路中的滤波器限制。信号数字化后,处理器通常应用纠错(校准)公式和数字滤波。第二级的数字滤波器会减小反馈系统在控制程序中使用的带宽和采样速率。所有这些级都可能影响传感器信号的增益和相位,与频率相关。图3提供了一个示例,IMU在混合信号处理系统中具有多个滤波器。该系统可作为一些实用分析技术的示例。

图3. 信号链中用于频率分析的ADIS16488传感器

核心 MEMS 传感器元件

要进行此类分析,必须了解可以量化和应该量化的所有行为,然后可对那些无法轻易量化的行为做出合理假设。充分了解"已知"可变因素之后,通常可以更加简单地重新评估这些假设以进行检查和澄清。ADIS16488的规格表(图3)显示了330 Hz的–3 dB带宽。假定核心传感器处于临界阻尼状况,而且在远低于其谐振范围(16 kHz至20 kHz)的带宽下并非主要贡献因素。这种情况并非总会出现,但它是一个很好的起点,可以使用噪声密度或完全运动测试,稍后在流程中测试到。

接口电路/模拟滤波器

此外,每个陀螺仪传感器在通过ADC模块之前都会通过双极低通滤波器。这样可以提供足够的信息,以便使用拉普拉斯变换来开发S域中的传递函数表示。第一极(f1)的频率为404 Hz,第二极(f2) 的频率为757 Hz。

加速度计的单极 (f1)传递函数为:

这些公式为程序中的数字分析提供了依据,这些程序可管理与"s = jω"恒等式相关的复数。在MATLAB中,以下的m-脚本将生成幅度(比率,无单位)和相位(度)信息:

Fmax = 9840/2; % one-half of the sample rate
for f = 1:Fmax
w(f) = 2*pi*f;
end
p1 = 404; % pole location = 404Hz
p2 = 757; % pole location = 757Hz
NUM1 = 2*pi*p1;
DEN1 = [1 2*pi*p1];
NUM2 = 2*pi*p2;
DEN2 = [1 2*pi*p2];
H1 = tf(NUM1,DEN1); % transfer function for first pole
H2 = tf(NUM2,DEN2); % transfer function for second pole
H488a = H1 * H2; % transfer function for 2-pole filter
[maga,phasea] = bode(H488,w);
for f = 1:Fmax
Mag488a(f) = maga(1,1,f);
Phase488a(f) = phasea(1,1,f);
end

为快速评估与这些滤波器相关的时间延迟,请注意单极滤波器的相位延迟在−3 dB频率下等于45°,也就是转折频率周期的1/8。在此情况下,加速度计的滤波器的时间延迟大约等于0.38 ms。对于陀螺仪,延迟等于两级的时间延迟的总和,约为0.47 ms。

均值/抽取滤波器级

图3说明了两个均值/抽取滤波器级的使用,它们可以降低级的输出采样速率,并且提供额外的滤波。在具有有限脉冲响应(FIR)的数字滤波器中,相位延迟等于总抽头数的一半,除以每个抽头的采样速率。在第一个滤波级,采样速率为9.84 kHz。有四个抽头,在此种类型的滤波器中,这个数字等于均值数量。相位延迟约为0.2 ms。均值滤波器的幅度响应遵循这种关系

使用MATLAB进行分析时,请使用9.84 kSPS的采样速率(fs)和4个抽头(N),以及用于分析模拟滤波器的相同频率数组(N)。使用相同频率数组,可以更加简单地组合每级的结果。请使用以下代码来分析第一级:

Fmax = 9840/2; % one-half of the sample rate
f = 1:Fmax;
NUM(f) = sin(4*pi*f/9840);
DEN(f) = 4 * sin(pi*f/9840);
for fq = 1:Fmax
Hda(fq) = abs(NUM(fq)/DEN(fq));
end

要分析第二个均值/抽取滤波器,需要事先了解控制系统的采样速率,但应使用相同的关系。例如,如果控制环路需要接近400 SPS的采样速率,则第二个滤波器的均值和抽取率将等于6(采样速率为410 SPS,有四个样本,因此为9840/[410 × 4] = 6)。使用相同的m-script 脚本代码可分析幅度响应,有三个例外:(1) 将采样速率从9480更改为2460;(2) 将两个位置的"4"更改为"6";以及 (3) 将FMAX从9840/2更改为2460/2。相位等于总抽头数的一半,除以采样速率,约为1.22 ms (3/2460)。

复合响应

图4和图5提供了复合幅度和相位响应,包括陀螺仪的模拟滤波器和两个抽取滤波器。图4表示针对数组中的每个频率,将各级的幅度相乘的结果。图5表示将每个频率下的各级的相位贡献相加的结果。标记"没有抽取"的坐标图假定输出数据速率为2460 SPS,第二个抽取滤波器级有效关闭。标记"有抽取"的坐标图假定抽取率等于6,最终输出数据速率为410 SPS。两个坐标图说明了响应差异,帮助实现控制环路采样速率和相应频率响应的系统级平衡。

图4. 模拟滤波器和第一个抽取滤波器级
图4. 模拟滤波器和第一个抽取滤波器级

图5. 410-SPS数据速率的复合响应
图5. 410-SPS数据速率的复合响应

可编程FIR滤波器分析

知道模拟滤波器和抽取滤波器的贡献之后,我们可以评估使用片内抽取滤波器和设计自定义FIR滤波器之间的比较权衡。在图3所示的ADIS16488中,FIR滤波器包括在IMU中,但有些系统在数字信号处理程序中实施滤波器。FIR滤波器的时域f(n) 以差分方程表示,其中z变换提供了用于频率分析的分析工具:

幸运的是,很多现代程序都包含根据基本关系进行此类分析的特定工具或命令。但在验证自动评估工具的结果或对FIR设计工具输出产生直觉的疑问时,了解它们仍然是有用的。MATLAB"fdatool"命令可启动滤波器分析和设计软件包,帮助设计和分析系统FIR滤波器实施。

惯性频率响应测试方法

在陀螺仪中测试频率响应的最直接方法是使用惯性速率表,它能够引入适当的频率成分。速率表通常包括可编程伺服电机和光学编码器,可验证电机轴上的编程旋转。这种测试方法的优势是它应用了实际惯性运动。它的弱点在于它通常不适用于刚开始使用MEMS的工程师。

对于未使用速率表的早期分析验证,测试目标频段内的频谱噪声可以提供有用的信息。这种简化方法不需要复杂的测试设备,而只需要与稳定平台的安全机械连接以及数据收集仪表。但是,它要求机械噪声具有相对于频率的"平坦"噪声幅度。

图6详细说明了使用相同双极低通滤波器的两个例子。第一个例子 (ADIS16375)使用了在有用频率范围内具有平坦响应的陀螺仪。第二个例子(ADIS16488)使用在1.2 kHz频率下具有适中峰化量的陀螺仪,它实际上将–3 dB频率扩展到大约380 Hz。对于在为控制环路进行建模和仿真的人员而言,了解这种共振行为可能是非常有价值的。在简单测试中识别这种行为,还有助于解释在执行更全面系统特征化时噪声电平高于预期的原因。如果在项目早期了解和识别这些行为,则通常可通过对滤波器极点的调整,对它们进行管理。

测量噪声密度时,请确保采样速率至少达到最高目标频率的两倍,以满足奈奎斯特准则。此外,还应提取足够的数据样本,以降低测量的不确定性。图6中的坐标图源于FFT时间记录分析,长度为256000个采样,最大速率为2.46 kSPS。

图6. 噪声密度比较
图6. 噪声密度比较

另一种方法使用了陀螺仪的自测功能。自测功能提供了使用电气信号来模拟传感器的机械结构的机会,而无需对设备施加外部惯性运动。自测功能迫使模拟对实际运动的响应的传感器内核中发生变化,从而在电气输出上产生相应变化。并非所有产品都提供对此信息的实时访问,但它可能是一种有用工具,另外制造商或许能够提供此种类型的频率-响应测试的数据。在最简单的方法中,可将自测(模拟对步骤的响应)与分析预期结果进行比较。重复在特定频率下的自测置位,也是一种研究每个频率下的传感器响应幅度的直接方法。以图7中的两种不同响应为例。在较低频率下,陀螺仪输出类似于方波,每个转换的瞬态响应除外。瞬态响应符合传感器信号链中的滤波器网络的"步骤响应"预期。在第二个示例中,自测的频率足够高,能够防止完全建立,因而发生了幅度减小。请注意在本图底部信号上,蓝色和黑点响应之间的幅度差异。有多种方法可以估测这些时间记录的幅度。离散傅里叶变换(DFT)可将主要频率成份(自测频率)与谐波内容隔离开,这可能导致幅度/频率响应的误差。

图7. 自测
图7. 自测

结论

向高带宽IMU发展的趋势为反馈稳定系统的设计提供了显著优势。高带宽使得多传感器系统能够实现更好的时序对齐和相位裕量管理。滤波电容的值和温度响应的变化范围可能非常广,可能导致极点频率的成比例变化。由于相位延迟取决于极点位置,因此了解和管理极点位置非常重要。例如,当反馈传感器的截止频率比控制器的单位增益反馈高两倍时,则会为环路响应增加大约22.3°的相位延迟。如果截止频率降低20%,则相位延迟增加大约5.6°。提高单位增益带宽中的截止频率的比率,可将这些影响减小4倍。

要了解IMU的带宽及其在系统稳定性中的角色,应该使用分析、建模、测试数据以及这些因素的迭代。首先要量化可用信息,做出假设以弥补所有漏洞,然后制定计划来优化这些假设。

本文转载自:亚德诺半导体
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