[发明专利]一种基于微结构热效应分析的MEMS器件温漂误差精密建模方法

说明书

本发明属于新型微惯性器件领域，具体涉及一种基于微结构热效应分析的MEMS器件温漂误差精密建模方法。本发明硅基材料的温度依赖性从微结构效应角度得到完全分析，并较好地解耦其温度依赖性，即使在环境温度复杂多变的情况下，MEMS陀螺仪的环境适应性得到了完全提升，MEMS陀螺仪实时精密、稳定可靠地输出载体旋转信息。

技术领域

本发明属于新型微惯性器件领域，具体涉及一种基于微结构热效应分析的MEMS器件温漂误差精密建模方法。

背景技术

随着科学技术的发展与进步，人类探索空间和开发资源的潜力与能力正与日俱增。众所周知，深空中蕴藏有丰富稀有资源，甚至极有可能存在可支持地球生命生存的类地环境。因此，世界各国投入了大量的人力和物力探测并开发深空环境。然而，由于深空环境极其恶劣，真空和高低温骤变是其基本环境特性，这也就决定了以目前人类所掌握的科学技术很难实现星际远航旅的目标，取而代之的是无人智能化系统的广泛投入使用，如全天候无人驾驶飞行器监控系统、月球和火星漫游车、微型卫星等。无人智能化系统安全稳定可靠运行、顺利完成计划任务离不开其精准姿态的有效支持，微惯性导航器件是支持该系统稳定可靠的必要选择。无人智能设备具有体积小、功耗低、环境适应性强等特点，这要求微惯性导航器件必须要严格兼容上述特点。基于此，考虑精度、成本、尺寸、稳定性和可靠性等因素，微机电系统(MEMS，Micro-Electro-Mechanical System)是无人智能设备的最佳选择，用于测量无人智能设备的姿态信息，对保证运行的稳定性和安全性起着重要作用。

然而，由于MEMS陀螺仪是基于具有温度依赖的硅基材料制造而成，其物理特性会随着环境温度的变化而改变。深空环境温度约为-180℃～130℃，环境温度变化势必激励MEMS陀螺仪内部结构变化，并导致MEMS陀螺仪温漂误差随之产生，进而降低MEMS陀螺仪的输出稳定性。例如，以某型MEMS陀螺仪(输出精度为0.00875°/s)为例，当环境温度变化10℃时，其温漂误差约为°/s。MEMS陀螺仪的温漂误差导致载体姿态误差、速度误差和航向误差等随运行时间逐渐累积，并且为无人智能设备提供失准的姿态参考信息，可能会使得无人智能设备采取不当解决方案加剧潜在风险。因此，温漂误差严重限制了MEMS陀螺仪在各种复杂条件下中的应用，精准建模并实时消除温漂误差对于无人智能设备的稳定性和安全性起着非常重要的作用，有效解耦硅基材料的温度依赖性成为消除温漂误差以提升MEMS陀螺仪的环境适应性的关键。

发明内容

本发明的目的是克服传统的温漂误差补偿模型没有完全探索出决定于MEMS陀螺仪温漂误差的温度相关量，进而导致建模非精准MEMS陀螺仪温漂误差的问题的一种基于微结构热效应分析的MEMS器件温漂误差精密建模方法。

本发明的目的是这样实现的：

一种基于微结构热效应分析的MEMS器件温漂误差精密建模方法，包括基于微结构热效应的MEMS陀螺仪内部结构形变分析和基于RBF神经网络的温漂误差模型精密建模及其参数精准辨识。

所述的基于微结构热效应的MEMS陀螺仪内部结构形变分析包括MEMS陀螺仪的微结构形变分析和诱导MEMS陀螺仪结构形变的温度相关量提取。从微结构效应角度出发考虑，MEMS陀螺仪的传感电路具有梳齿结构，具体可以抽象为由动极板和定极板组成的平板电容，通过由动极板和定极板形成的电容值间接获取MEMS陀螺仪敏感的载体角速度信息。由于硅基材料具有温度依赖性，随着环境温度的变化和结构一致性的改变，梳齿结构呈现三维结构变形，基于电容误差方程提取温度相关量并构建MEMS陀螺仪温漂误差精密模型。

所述的基于RBF神经网络的温漂误差模型精密建模及其参数精准辨识旨在精准复现温度相关量与MEMS陀螺仪温漂误差的复杂非线性关系，基于RBF神经网络以温度相关量为输入，通过神经元和神经层的精准计算MEMS陀螺仪温漂误差，确保高精度和实时性的多输入多输出非线性模型来精准辨识温漂误差模型精密建模。

本发明还包括这样一些特征：