微机电系统引领航空技术新变革

微机电系统(MEMS)被认为是21世纪的一项“使能”技术,对航空工业的技术革新将产生重大影响.本文介绍了MEMS在航空领域的典型应用,包括微惯性测量系统、微型飞行器、微流控和灵巧蒙皮、集成光电器件、发动机智能控制等,并探讨了未来MEMS的发展趋势     

浅析MEMS惯性技术在制导弹药中的应用

本文从常规弹药制导化的必要性出发,介绍了常规武器制导化的途径、特点以及对惯性器件的要求。分析了MEMS惯性技术在制导化中的作用以及国内外发展现状和发展趋势。文章最后对我国开展弹载MEMS惯性传感器提出了发展建议。     

光纤F—P腔压力传感器的研究进展

光纤F—P腔压力传感器因其独有的优点广泛应用于军事、民用领域。国内外诸多高校、科研院所都在对其进行研究。本文介绍了光纤F—P腔压力传感器的研究进展,对全光纤结构F-P压力传感器、激光加工微型光纤压力传感器、二氧化硅膜片压力传感器的结构和制作过程进行了总结,并对利用MEMS制作压力传感器的工艺进行了详述,对比分析了不同加工工艺下传感器的性能及其优缺点。     

一种新型混合式动调陀螺仪

动力调谐陀螺仪具有中等精度、高可靠性、低成本等方面的综合性优点,是近年用于我国各种武器惯性系统的重要产品。本文介绍了一种混合式动调陀螺仪,采用圆片状硅材料将陀螺转子、挠性支承和平衡环集为一体,可以采用MEMS加工方法制作,适合大批量、低成本生产;陀螺仪传感器/力矩器采用电容检测和静电力回馈形式;高速旋转微电机可以采用永磁无刷直流电机。本文介绍了混合陀螺仪的结构及原理,分析了其精度及耐力学能力。混合式动调陀螺仪具有体积小、成本低、启动快等优点。     

一种改进的IMU加表标定模型及快速标定方法

针对MEMS产品工程应用的需求,提出了一种改进的IMU加表标定模型,更清晰地分离出与安装误差有关的投影关系阵以及与器件误差有关的刻度转化阵。并且,在此模型的基础上给出了不需转台的快速标定方法。投影关系阵不变,该方法减少了观测量,只需6位置来估计加速度计的零位和标度因数,同时进行了现场误差补偿。     

GPS失锁时基于神经网络预测的MEMS-SINS误差反馈校正方法研究

GPS信号失锁时,MEMS-SINS组合GPS导航误差会随着时间迅速积聚而无法导航.提出一种基于RBF神经网络预测的MEMS-SINS误差反馈校正方法,GPS有信号时对神经网络进行训练,GPS信号中断时用训练好的RBF神经网络预测MEMS-SINS的导航误差.地面车载跑车试验,证实了训练后的RBF神经网络能很高精度地逼近MEMS-SINS/GPS组合导航系统输入与输出间的关系,在4个50s以内的GPS人为失锁过程中,该方法导航结果与参考系统比较,平均位置误差为3.8m,平均速度误差为0.6m/s,平均姿态误差为0.5°.     

航天微系统技术综述

航天微系统技术包括专用集成电路(ASIC)、片上系统(SoC)、单片微波集成电路(MMIC)、混合集成电路(HIC)等微电子技术和微机电系统(MEMS)。文章介绍了这几种技术的特点、发展现状,以及在航天中的应用情况和应用前景。ASIC与SoC技术可显著提高电子系统的集成度和性能,已在航天中得到广泛应用。MMIC技术可用于航天器通信载荷和平台的射频通信部件,已在欧美航天器中大量应用,目前正朝高频段发展。HIC主要包括厚膜HIC和薄膜HIC,特别适于功率器件和微波器件的集成,目前国外已有大量产品用于航天,如"国际空间站"(ISS)。MEMS技术可用于航天器导航、热控、推进、光学遥感与通信等系统,甚至可对航天器设计方法产生重要影响,但目前还处于起步阶段。在以上技术领域,我国虽已开展了一些研究,但与国外相比还存在较大差距。文章针对航天微系统技术的产业布局、发展方式等提出了建议,可为我国的发展规划和战略决策提供参考。     

基于MEMS陀螺仪辅助的粒子群优化磁力计校正

目前磁力计校正中存在需要采集大量数据、获取良好的初值和已知准确的传感器噪声分布等问题,传统的粒子群优化磁力计校正算法能够解决以上问题,但是该算法只能用于磁力计简化模型,校正其中9个误差参数,造成补偿不准确的问题。该算法借助MEMS陀螺仪建立矢量目标函数,采用随机漂移粒子群优化算法估计磁力计12个误差参数,具有较强的全局搜索能力和动态适应性。经过仿真与实测实验表明,该算法在磁力计绕其任意2个单轴不完整旋转1周即可实现校正,并且能够在磁场变化情况下保持精度,相比于传统算法补偿精度高、操作简单。     

MEMS陀螺阵列的RCC-OBE估计融合方法

为提高微机电系统（MEMS）陀螺的精度,提出一种基于松弛Chebyshev中心（RCC）的最优定界椭球（OBE）算法,并用于陀螺阵列信号的融合。以单个陀螺误差输出模型为基础,建立了阵列系统的机动融合模型;由于噪声统计特性的不确定会导致传统融合方法精度下降,引入仅要求噪声未知但有界的集员估计理论,运用OBE算法实现角速率信号的稳健估计;在OBE算法中,往往采用椭球几何中心作为真实值的点估计,但该中心并没有理论上的最优特性,而可行集的Chebyshev中心具有很多优良特性,同时,考虑到准确的Chebyshev中心求解十分困难,转而求解可行集的RCC,作为速率信号的点估计,设计了以RCC作为输出的OBE更新过程和新的参数优化准则。采用6个陀螺构成的阵列进行了验证试验,结果表明基于该算法的阵列估计融合方法在获得角速率保证边界的基础上,可以进一步提高MEMS陀螺精度。      

浅谈微加速度计的整流误差

为明确微机械加速度计在振荡输入过程中直流输出的情况,着重分析了静电力反馈电容式微加速度计振荡频率低于微加速度计带宽和在微加速度计带宽附近两种情况下的失衡机理。为说明微加速度计与传统加速度计的整流误差差异,对两种整流误差的情况进行了半定量计算。本文的结论说明了微加速度计与石英挠性加速度计等传统惯性仪表在整流误差方面的区别;在此基础上,引申出由于整流误差决定不同种类的微加速度计有着不同标定要求和适用范围的结论。