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微机械加速度计误差分析与补偿技术自动化学院李楠误差分析误差补偿结构误差噪声误差温度误差交叉加速度误差闭环系统误差噪声误差温度误差滤波（H∞）神经网络SVM微机械加速度计的结构误差

结构误差主要是在设计工艺过程引入的误差。包括材料的选择、电阻的设计与加工以及主要工艺步骤的加工精度对微加速度计输出性能的影响。微机械加速度计的噪声误差

由于微机械加速度计信号非常微弱，噪声的出现会严重降低输出信号的信噪比。

微机械加速度计系统中的噪声主要包括机械结构噪声、电源噪声、电磁干扰噪声、分布电容噪声、电路热噪……

对噪声误差的补偿方法一般根据噪声的来源进行修正。减小噪声的措施采用调制解调型前置放大电路增加滤波电路合理布线采用屏蔽措施电源滤波增大敏感质量适当真空封装减小功耗微机械加速度计的温度误差

微机械加速度计通电工作时，其功耗会造成加速度计本身温度的升高。环境温度的变化也会噪声加速度计本身温度的升高。

温度的变化会引起表头几何尺寸以及电解质介电常数的变化，进而引起敏感电容的变化，造成输出误差。微机械加速度计的零位温度漂移微机械加速度计的温度传感器输出微机械加速度计的交叉加速度误差

对于微机械加速度计，敏感轴正交方向上的加速度输入理论上不引起加速度计输出，但由于结构形式及结构参数的原因，会引起加速度计输出的变化，造成交叉加速度误差。其误差大小用交叉轴灵敏度和交叉耦合系数表示。

为了减小交叉加速度误差，应当使与敏感轴正交方向的模态频率远高于敏感轴的工作模态频率。微机械加速度计闭环系统误差分析在保证系统稳定的条件下，可以通过增大系统开环放大倍数和提高系统型次来减小由输入引起的误差。提高反馈通道的精度，可以有效减少系统误差。H∞滤波器的应用H∞滤波是将鲁棒控制问题应用于滤波领域，以系统的H∞性能指标建立滤波方程，有效地解决了系统中未知量与未知噪声的不确定性影响，对系统噪声具有很好的鲁棒特性。无需了解噪声的分布模型SVM

人工智能是计算机科学与控制领域的一个重要的研究方向。它主要研究如何让机器系统模拟人类的智能学习行为 20世纪90年代Vapnik等人就有限样本下的机器学习理论进行了研究，提出了一个较为完善的统计学习理论体系。并在这一体系的基础上提出了一种新的学习分类方法——支持向量机（SupportVectorMachine，简称SVM）。参考文献StudyonErrorsCompensationofaVehicularMEMSAccelerometerGuanXin,YanDong,GaoZhen-hai2005IEEE.电容式微机械加速度计系统动态特性研究电子科技大学学报Vol.31No.5微型航姿系统中三轴MEMS加速度计组合误差建模方法测试技术学报2011参考文献人工神经网络教程.北京邮电大学出版社,2006.韩力群.On-lineRealizationofSVMKalmanFilterforMEMSGyro2011IEEE,768-770TheMEMSIMUE

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