微机电结构传感器标定方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种微机电结构传感器标定方法和装置，该方法包括：获取微机电结构传感器安装之后的初始误差；获取微机电结构传感器在工作时的环境温度；根据微机电结构传感器在工作时的环境温度以及环境温度与微机电结构传感器误差之间的关系确定微机电结构传感器的环境温度误差；以及使用微机电结构传感器的初始误差和环境温度误差对微机电结构传感器的输出值进行标定。

Calibration Method and Device of Micro-electromechanical Structure Sensor

The invention provides a calibration method and device for micro-electro-mechanical structure sensor, which includes: acquiring initial error after installation of micro-electro-mechanical structure sensor; acquiring environmental temperature of micro-electro-mechanical structure sensor at work; and determining micro-electro-mechanical structure sensor according to the relationship between environmental temperature and error of micro-electro-mechanical structure sensor at work and between environmental temperature and error of micro-electro-mechanical structure sensor. The environmental temperature error of the structure sensor, the initial error of the structure sensor and the environmental temperature error are used to calibrate the output value of the structure sensor.

【技术实现步骤摘要】
微机电结构传感器标定方法及装置
本专利技术涉及微机电结构(MEMS,MicroElectroMechanicalSystems)传感器领域，具体涉及一种微机电结构传感器标定方法及装置。
技术介绍
MEMS传感器是一种微米级的类似于集成电路芯片的器件，其包括硅微电子技术加工的机械振动系统和用于信号转换控制的专用集成电路(ASIC)系统。MEMS传感器在汽车、医疗、移动电子设备等领域有着广泛的应用，例如其可在汽车的电子稳定控制(ESC)系统、制动防抱死(ABS)系统中用于检测角速度和横向/纵向加速度等。由于MEMS传感器在安装时会存在一定的安装误差，造成使用时输出值的误差，因此需要在MEMS传感器安装后对其进行标定，即确定安装误差的大小，以便对输出值进行校正。目前对MEMS传感器的标定方法是在MEMS传感器安装后第一次上电时，读取传感器输出值作为初始误差值，之后在使用过程中将每次读取的传感器输出值减去该初始误差值，作为正确的传感器输出值。然而，MEMS传感器的输出数据实际上受到环境温度的影响很大。而目标的MEMS传感器标定方法仅考虑了机械安装误差的影响，没有考虑环境温度的影响。可见，本领本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种微机电结构传感器标定方法，包括：获取微机电结构传感器安装之后的初始误差；获取微机电结构传感器在工作时的环境温度；根据所述微机电结构传感器在工作时的环境温度以及所述环境温度与微机电结构传感器误差之间的关系确定所述微机电结构传感器的环境温度误差；以及使用所述微机电结构传感器的初始误差和环境温度误差对所述微机电结构传感器的输出值进行标定。

【技术特征摘要】
1.一种微机电结构传感器标定方法，包括：获取微机电结构传感器安装之后的初始误差；获取微机电结构传感器在工作时的环境温度；根据所述微机电结构传感器在工作时的环境温度以及所述环境温度与微机电结构传感器误差之间的关系确定所述微机电结构传感器的环境温度误差；以及使用所述微机电结构传感器的初始误差和环境温度误差对所述微机电结构传感器的输出值进行标定。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述环境温度与微机电结构传感器误差之间的关系体现在训练好的神经网络中。3.根据权利要求2所述的方法，还包括：建立所述环境温度与微机电结构传感器误差之间的关系。4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述建立环境温度与微机电结构传感器误差之间的关系包括：在微机电结构传感器的温度测试中，获得环境温度与微机电结构传感器误差样本数据；以及使用所述环境温度与微机电结构传感器误差样本数据训练神经网络，所述神经网络的输入为环境温度，所述神经网络的输出为微机电结构传感器误差。5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述训练神经网络是使用反向传播算法进行的。6.根据权利要求4所述的方法，其中，所述神经网络包括输入层、输出层和一个隐含层。7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述输入层的节点数为1，输出层的节点数为1，隐含层的节点数为5-14。8.根据权利要求5所述的方法，其中，所述反向传播算法的最大迭代次数为400-1500，训练速率为0.001-0.01，最大可接受误差为0.001-0.01。9.根据权利要求1所述的方法，其中，所述使用所述微机电结构传感器的初始误差和环境温度误差对所述微机电结构传感器的输出值进行标定包括：将所述微机电结构传感器的输出值减去所述微机电结构...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨莉，
申请(专利权)人：大陆汽车电子连云港有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32