mems电容式传感器的批量标定方法研究

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1、杭州电子科技大学硕士学位论文MEMS电容式传感器的批量标定方法研究研究生:楼进峰指导教师:董林玺教授2013年12月DissertationSubmittedtoHangzhouDianziUniversityfortheDegreeofMasterStudyofBatchedCalibrationofMEMSCapacitiveSensorCandidate:LouJinfengSupervisor:ProfessorDongLinxiDecember,2013杭州电子科技大学学位论文原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下,独立

2、进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品或成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。申请学位论文与资料若有不实之处,本人承担一切相关责任。论文作者签名:日期:年月日学位论文使用授权说明本人完全了解杭州电子科技大学关于保留和使用学位论文的规定,即:研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属杭州电子科技大学。本人保证毕业离校后,发表论文或使用论文工作成果时署名单位仍然为杭州电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件,允许查阅和借阅论文;学校可以公布论文的全部或部分内容,可以允许采用影印、

3、缩印或其它复制手段保存论文。(保密论文在解密后遵守此规定)论文作者签名:日期:年月日指导教师签名:日期:年月日杭州电子科技大学硕士学位论文摘要传统的高精度MEMS加速度传感器,常用机械振动台进行标定,这种标定方法操作繁琐、标定效率低下。而随着高精度MEMS传感器大批量生产,振动台逐个标定的方法弊端更加明显,无法满足批量标定的要求。据此本文采用动态静电力模拟标准加速度信号,从而实现电容式MEMS传感器的自标定,以提高电容式高精度微加速度传感器的标定效率。第1章阐述了本文的研究目的和意义。首先介绍了传感器标定的目的及意义以及标定方法的分类;然后介绍了MEMS加速度传感器的几种常用标

4、定方法;接着介绍了MEMS加速度传感器自标定方法的产生和发展以及研究现状,并指出了其发展趋势;再重点介绍了本文的主要研究目的;最后简单介绍了本文的主要研究内容及工作安排。第2章研究了高精度MEMS加速度传感器的自标定原理。首先介绍了变间距式和变面积式电容式传感器的基本原理;然后介绍了电容式传感器的静电驱动原理;接着简单介绍了加速度传感器的基本数学模型;最后重点研究了传感器模型在开环和闭环工作状态下的自标定原理,并分析了实现传感器自标定的方法。第3章研究了电容边缘效应对自标定方法的影响。首先介绍了电容极板的边缘效应及其对静电力的影响;然后分别从开环和闭环两种工作状态分析了边缘效应

5、对高精度MEMS电容式加速度传感器自标定的影响;最后对计算结果进行了分析,结果表明:传感器在闭环工作状态下,边缘效应引起的自标定误差仅为0.18%,理论误差接近于激光干涉仪绝对标定法的误差(0.5%-1%),符合高精度加速度传感器的标定要求;在开环工作状态下,边缘效应引起的自标定误差较大,高达24.2%,但可通过修正将自标定误差降低到1.49%,也能满足部分传感器的标定要求。第4章研究了DRIE工艺误差对自标定方法的影响。首先简单分析了DRIE工艺的误差(梳齿倾斜角)及其对静电力的影响;然后分别分析了开环和闭环工作状态下,梳齿倾斜角对加速度传感器自标定的影响;最后对计算结果进行

6、了分析,结果表明:传感器工作在开环电路时,梳齿的倾斜对传感器自标定影响明显,倾斜角为0.1时,自标定误差约为10%,倾斜角为+0.5时,自标定误差约为32%,倾斜角为0.5时,极板发生吸合;传感器工作在闭环电路下,当倾斜角小于0.5时,自标定的误差小于0.6%,证明在闭环状态下倾斜角对传感器自标定的精度影响很小,基本可以忽略。第5章设计了一种新型的带自标定功能的传感器。首先介绍了新型传感器的整体结构及参数;接着对新型传感器结构进行了模态分析和静态灵敏度分析;最后通过计算表明新型传感器结构可大幅提高传感器驱动能力,增大自标定量程,验证了该结构的可行性。第6章总结了全

7、文的研究成果并分析了论文中的不足,同时对后续工作的进行了展望。I杭州电子科技大学硕士学位论文关键词:MEMS电容式传感器;批量标定;自标定;边缘效应;梳齿倾斜效应II杭州电子科技大学硕士学位论文ABSTRACTTraditionally,high-precisionMEMSaccelerometersarecalibratedbymechanicalvibratingtable.Butthismethodisinefficientandcomplicated,especiallytheMEM

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