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基于变分模态分解和神经网络算法的微机械陀螺温度补偿

2021-12-23郭文静曹慧亮

测试技术学报 2021年6期
关键词:模态信号模型

郭文静,曹慧亮

(1.太原工业学院 电子工程系,山西 太原 030008;2.中北大学 仪器与电子学院,山西 太原 030051)

0 引 言

微机械(MEMS)陀螺仪是重要的姿态检测器件,它基于哥氏力原理敏感角速度,是一种角速度测量的微型传感器,具备尺寸、功耗、精度、集成、稳定等多方面的独特优点,特别是体积小、高性能、高稳定性,使得其在自动控制、无人驾驶、航空航天、可穿戴设备、工业控制系统、消费电子等各领域有重要的地位和广泛的应用[1].但目前,温度特性是限制MEMS陀螺仪应用的主要因素之一,原因主要有硅结构封装方法会带有热应力,温度的改变极大地影响硅结构的主要物理特性,从而导致陀螺的性能不稳定,同时温度变化也会给陀螺的处理电路带来影响,所以许多研究者都很重视这一因素,在MEMS陀螺的温度误差处理方面做出了许多有效的工作[2].对于陀螺仪的温度补偿方法,主要有对陀螺内部的温度进行控制、器件的优化提升设计和陀螺温度输出算法处理补偿这3个方面,都取得了很好的效果[3].

DZ.Xia等人[4]提出了一种有效的控制系统对环境的温度进行控制,其中采用温度传感器实时检测温度,有很好的实验结果;S.H.Lee等人[5]采用了一种真空封装技术,使用该技术后能够很好地实现温度补偿,MEMS器件的温度系数大大降低,从17.3×10-6℃降到0.22×10-6℃;Yang等人[6]通过MEMS陀螺片上温度传感器对陀螺进行温度补偿,使内部芯片工作受温度变化的影响大大减小.温度控制方法直接对环境温度进行……

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