本文關(guān)鍵詞：硅微加速度計的特性及應(yīng)用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：集成電路及MEMS技術(shù)的高速發(fā)展，極大地促進(jìn)了硅微慣性傳感器的開發(fā)與應(yīng)用。目前在各個領(lǐng)域，硅微慣性傳感器正呈現(xiàn)商業(yè)化、產(chǎn)業(yè)化的應(yīng)用前景。硅微慣性傳感器的主要優(yōu)點是：微型化、集成化、低成本、低功耗、可靠性高等。但是，目前國內(nèi)外研制出來的硅微慣性傳感器大都精度較低，這在很大程度上限制了硅微慣性傳感器的應(yīng)用。同時，在許多實際應(yīng)用中，希望通過對加速度的測量來估計速度及位移。鑒此，本論文以美國ADI公司研制的雙軸硅微加速度測量器件ADXL202作為主要研究對象，通過它測量運動物體的線加速度，進(jìn)而運用一定的算法(主要是卡爾曼濾波)濾除噪聲并估計出運動物體的速度和位移。其主要內(nèi)容有： 1．對ADXL202的工作原理、一般特性進(jìn)行詳細(xì)地論述，對ADXL202的應(yīng)用電路設(shè)計及校準(zhǔn)進(jìn)行探討，并詳細(xì)地闡述了本課題的實驗系統(tǒng)，，對ADXL202的靜態(tài)特性和動態(tài)特性進(jìn)行分析和研究； 2．介紹一種建立加速度計狀態(tài)空間模型的方法，并在此基礎(chǔ)上，重點闡述標(biāo)準(zhǔn)卡爾曼濾波算法和Sage Husa自適應(yīng)卡爾曼濾波算法及其應(yīng)用，這是本論文重點論述的內(nèi)容； 3．巴特沃思(Butterworth)數(shù)字濾波器的設(shè)計和應(yīng)用，以及濾波后加速度信號的積分運算，以估計出運動平臺的速度及位移。
【關(guān)鍵詞】：硅微加速度計 標(biāo)準(zhǔn)卡爾曼濾波器 自適應(yīng)卡爾曼濾波器 狀態(tài)估計 巴特沃思濾波器
【學(xué)位授予單位】：國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2003
【分類號】：TH824
【目錄】：

• 摘要6-7
• ABSTRACT7-8
• 第一章 緒論8-16
• §1．1 引言8-9
• §1．2 微加速度計綜述9-14
• §1．2．1 概述9-10
• §1．2．2 微加速度計的模型10-11
• §1．2．3 微加速度計的類型11-14
• §1．3 課題來源及其研究意義14-15
• §1．4 本課題主要的研究內(nèi)容15-16
• 第二章 ADXL202硅微加速度計的特性研究及校準(zhǔn)16-29
• §2．1 ADXL202介紹16-18
• §2．1．1 ADXL202的工作原理16-18
• §2．1．2 ADXL202的引腳配置與功能特點18
• §2．2 ADXL202硅微加速度計的應(yīng)用設(shè)計18-20
• §2．3 實驗系統(tǒng)設(shè)計及ADXL202的校準(zhǔn)20-23
• §2．3．1 實驗系統(tǒng)設(shè)計20-22
• §2．3．2 ADXL202的校準(zhǔn)22-23
• §2．4 ADXL202的靜態(tài)和動態(tài)特性分析與研究23-28
• §2．4．1 ADXL202的靜態(tài)特性23-26
• §2．4．2 ADXL202的動態(tài)特性26-28
• §2．5 本章小結(jié)28-29
• 第三章 卡爾曼濾波在硅微加速度計中的應(yīng)用29-47
• §3．1 引言29-30
• §3．2 實驗系統(tǒng)中運動系統(tǒng)部分的模型30-31
• §3．3 硅微加速度計狀態(tài)空間模型的建立31-35
• §3．3．1 隨機離散系統(tǒng)的狀態(tài)空間描述31-32
• §3．3．2 建立加速度計的狀態(tài)空間模型32-35
• §3．4 動態(tài)噪聲和觀測噪聲統(tǒng)計特性的獲得及系統(tǒng)初態(tài)的選擇35-37
• §3．4．1 動態(tài)噪聲和觀測噪聲統(tǒng)計特性的獲得35-36
• §3．4．2 初始狀態(tài)的選擇36-37
• §3．5 標(biāo)準(zhǔn)卡爾曼濾波算法及其應(yīng)用37-40
• §3．5．1 線性最小方差估計37-38
• §3．5．2 隨機離散系統(tǒng)的卡爾曼濾波算法38-39
• §3．5．3 Matlab程序的流程圖及結(jié)果顯示39-40
• §3．6 Sage ＆ Husa自適應(yīng)卡爾曼濾波算法及其應(yīng)用40-44
• §3．6．1 Sage & Husa自適應(yīng)卡爾曼濾波算法41-42
• §3．6．2 Sage & Husa自適應(yīng)卡爾曼濾波算法的應(yīng)用42-44
• §3．7 磁柵數(shù)據(jù)的微分及與濾波估計值的比較44-45
• §3．8 本章小結(jié)45-47
• 第四章 數(shù)字濾波在硅微加速度計中的應(yīng)用47-55
• §4．1 數(shù)字濾波器簡介47-48
• §4．2 IIR濾波器設(shè)計48-53
• §4．2．1 常用的IIR濾波器48-49
• §4．2．2 確定Butteworth濾波器的性能要求49-51
• §4．2．3 Butteworth濾波器的設(shè)計51-53
• §4．3 速度位移的積分求解53-54
• §4．4 本章小結(jié)54-55
• 第五章 結(jié)論與展望55-57
• 致謝57-58
• 參考文獻(xiàn)58-62
• 附錄 A 標(biāo)準(zhǔn)卡爾曼濾波算法流程圖62-63
• 附錄 B Sage & Husa自適應(yīng)卡爾曼濾波算法流程圖63

【引證文獻(xiàn)】

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 趙軍榮;水銀微電容式加速度計的特性及測試研究[D];中北大學(xué);2011年

2 李永杰;新型柵結(jié)構(gòu)雙向MEMS慣性傳感器研究[D];杭州電子科技大學(xué);2010年

3 韓立鋒;壓電薄膜微機電加速度傳感器的力學(xué)分析[D];暨南大學(xué);2006年

4 王錄濤;基于MEMS與可編程ASIC技術(shù)的智能引信系統(tǒng)設(shè)計[D];電子科技大學(xué);2007年

5 周軍;高溫超導(dǎo)磁懸浮車運行速度檢測儀的研制[D];西南交通大學(xué);2007年

6 李彬;旋轉(zhuǎn)狀態(tài)下加速度計橫向輸出特性研究[D];中北大學(xué);2007年

7 李靜;基于動態(tài)傳感技術(shù)的車輛制動性能檢測技術(shù)的研究與應(yīng)用[D];山東理工大學(xué);2007年

8 劉佳鈺;加速度計橫向輸出特性研究及其對慣性組合的影響[D];中北大學(xué);2008年

9 丁金玲;差分式雙軸加速度傳感器的系統(tǒng)仿真及分析[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2007年

10 張婭;中低速高溫超導(dǎo)磁懸浮車運行參數(shù)測試系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[D];西南交通大學(xué);2009年

  本文關(guān)鍵詞：硅微加速度計的特性及應(yīng)用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：252556