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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。 相似文献
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一种改进的IMU加表标定模型及快速标定方法 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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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°. 相似文献
66.
航天微系统技术综述 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
67.
无反作用力矩空间机器人轨迹跟踪控制 总被引:1,自引:0,他引:1
针对目前关节驱动方式的不足,提出一种采用无反作用力矩驱动方式的空间机器人设计概念。系统平台与各节机械臂上均安装一组金字塔构型的控制力矩陀螺(CMGs)作为力矩执行机构,各臂间由自由球铰连接。采用Rodriguez参数描述平台姿态和机械臂角位移,利用Kane方程建立系统动力学模型。在此基础上,设计了渐近稳定的轨迹跟踪控制律,使得平台姿态和机械臂角位移跟踪期望运动轨迹;并设计了CMGs操纵律,使之准确输出期望控制力矩。此外,研究了机械臂工作空间到关节空间的轨迹规划算法,使得所设计的控制律也可应用于工作空间的轨迹跟踪控制。由三关节系统的仿真结果,验证了无反作用力矩设计概念的可行性和轨迹规划算法的有效性。 相似文献
68.
使用SGCMGs航天器滑模姿态容错控制 总被引:1,自引:1,他引:0
基于滑模控制与自适应理论,对使用单框架控制力矩陀螺群(SGCMGs)的刚性航天器的被动姿态容错控制问题进行了研究。首先建立了含有陀螺框架转速故障的系统数学模型。然后将框架转速直接作为控制量并应用滑模控制理论设计了容错控制器,同时控制器中还设计了自适应律对故障信息和干扰进行估计。由此,可在故障和干扰的先验信息未知的情况下,实现对航天器无故障和有故障情况下的姿态稳定控制,且具有较强的鲁棒性。最后,对2种构型单框架控制力矩陀螺群的不同故障模式进行数学仿真,验证了该控制方法的有效性和可行性。 相似文献
69.
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。 相似文献
70.
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。 相似文献