基于声光效应mems加速度传感器基础理论和关键技术的研究

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1、ResearchonBasicTheoryandKeyTechnologiesofMEMSAccelerationSensorBasedonAcousto-opticEffectAThesisSubmittedtoChongqingUniversityinPartialFulfillmentoftheRequirementfortheDoctor’sDegreeofEngineeringByZhangZuweiSupervisedbyProf.YouZheng&Prof.WenZhiyuSpecialty:Precisioninst

2、rumentandmachineryCollegeofOpto-ElectronicEngineeringChongqingUniversity,Chongqing,ChinaApril2013中文摘要摘要MEMS加速度传感器是一种典型的力学量传感器,具有体积小、成本低、精度高、集成化等特点,是惯性导航、惯性制导,智能引信等系统中的关键基础元器件,同时被广泛应用于汽车安全、医疗器械、消费电子等领域。高性能、新原理、新结构、新材料的MEMS加速度传感器是近年来MEMS加速度传感器研究的重要方向之一。本论文提出了一种基于声光效应的新原理

3、、新结构MEMS加速度传感器,采用喇曼-奈斯声光衍射的声光移频特性,使该新型加速度传感器的灵敏度相比于传统悬臂梁式SAW加速度传感器具有显著的提升。论文重点开展了相应的基础理论、设计方法、加工工艺和测试方法的研究,研究了SAW在硅基ZnO-SiO2-Si多层结构中传输的递归渐进(RAM)模型、SAW在ST石英中传输的耦合模(COM)模型,突破了满足喇曼-奈斯衍射条件的SAW谐振器的设计、ST石英的三维体加工与多层薄膜的制备及图形化兼容加工工艺等关键技术。研制出的Ⅰ型和Ⅱ型原理样机量程0~1g、灵敏度分别为:8.32kHz/g和16.

4、29kHz/g、非线性误差分别为2.2%和-4-42.3%、分辨率分别为5.610g和4.710g。论文的主要研究工作是:①研究分析了基于声学原理的微型加速度传感器的研究现状及存在的问题,提出了基于声光效应的MEMS加速度传感器新结构,确定了传感器研究的总体方案;②阐述了基于声光效应的MEMS加速度传感器的基本结构与工作原理,搭建了宏模型原理验证系统;基于递归渐进法分析了SAW在ZnO-SiO2-Si多层结构中的传输特性,发现基于ZnO压电薄膜的硅基ZnO-SiO2-Si结构不适用于本论文提出的声光MEMS加速度传感器,选择ST

5、石英基片为基底,建立了加速度传感器的灵敏度计算模型,估算灵敏度约为60~150KHz/g;③基于耦合模理论,结合P矩阵法对SAW谐振器的性能进行了模拟分析,优化了满足喇曼-奈斯衍射要求的SAW谐振器结构参数;基于有效折射率法设计了埋入式SiO2单模矩形光波导、以及基于Al膜包覆型波导的TE0模波导偏振器,设计了不同结构的衍射区锥形波导及波导反射镜;完成了悬臂梁的结构设计,并利用COMSOL软件对设计的悬臂梁结构进行了静力分析和模态分析;④基于实验室的MEMS加工工艺平台,设计了传感器的加工工艺流程和光刻掩膜版图,突破了先刻蚀石英片,

6、制作出悬臂梁微结构,再制作IDT、光波导等微结构的单芯片集成兼容加工工艺,成功研制出原理样机;I重庆大学博士学位论文⑤研制了基于集成放大器的闭环正反馈振荡电路,搭建了加速度传感器测试平台;在0~1g范围内分别测试了Ⅰ型和Ⅱ型原理样机的主要性能参数,样机灵敏度分别为8.32kHz/g和16.29kHz/g、非线性误差分别为2.2%和2.3%、分辨率分别-4-4为5.610g和4.710g。关键词:加速传感器,MEMS,声光效应,兼容加工工艺,SAW谐振器II英文摘要ABSTRACTMEMSaccelerationsensorsar

7、eimportantsensorsforinertialapplications,whichhavetheadvancesofsmallbulk,lowcost,highprecision,andintegratable.Theyarenotonlyappliedinthemilitaryfieldsofinertialnavigation,guidedweapons,andintelligentsystems,butalsointhecommercialfieldsofcars,medicaldevices,andconsumer

8、electronics.MEMSaccelerationsensorswithnovalprinciplesandstructureshavealwaysbeenanimportantbranchinthefieldofMEMSacc

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