极端环境下MEMS传感器未知扰动智能控制方法技术

本发明专利技术涉及一种极端环境未知干扰作用下的MEMS传感器零位稳定输出的智能控制方法，属于微机电系统领域。该方法以实现极端环境未知干扰作用下MEMS传感器的扰动智能抑制，该方法基于量测数据驱动控制的自适应期望最大值，它通过基于历史少量样本数据的斜率变化标准作为驱动模型判别环境扰动特征类型，构建输出样本数据的斜率与滤波器带宽函数自适应关系，通过对带宽内的量测数据建立完整数据的对数似然函数，并计算对似然函数的数学期望，然后分别在E步进行状态估计和M步进行参数识别，执行对数似然函数的数学期望最大化，通过对E步和M步进行交替迭代，达到收敛极限时，得到MEMS传感器输出最优估计值。

【技术实现步骤摘要】
极端环境下MEMS传感器未知扰动智能控制方法
本专利技术涉及一种极端环境未知干扰作用下的MEMS传感器零位稳定输出的智能控制方法，属于微机电系统领域。
技术介绍
微机电系统技术已经成功地实现了多种传感器的小型化和成本降低。这些传感器已广泛应用于许多领域，包括人工智能，物联网和工业4.0等。外部极端环境因素，如大温差、压差、强辐射、高真空、微重力、大冲击等，广泛作用于MEMS传感器，导致传感器灵敏度及其线性度、零位偏差、重复性、零位漂移等参数显著恶化，极大降低了传感器精度。多种方法被用来提高环境干扰作用的MEMS传感器输出精度，主要包括MEMS传感器机械结构拓扑设计、力平衡闭环电路控制以及封装隔离技术等三种方法。机械结构拓扑设计是一种常见的提升MEMS传感器抗扰动性能的方法，检索发现，文献“DesignandfabricationofthehighQgyroscopewithringspringstructure”中描述了一种采用环形拓扑结构的技术方案，这种结构特征没有可动的弹性梁结构，同时采用中心支撑的对称分布结构，上述结构具有本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.极端环境下MEMS传感器未知扰动智能控制方法，其特征在于，包括如下步骤：/n步骤一：MEMS传感器由质量块振动引起梳齿电容变化，电容变化量经过C/V模块转换成电压，再经过移相器、自动增益控制模块后，生成驱动激励电压，施加到驱动激励电极控制驱动模态稳幅振动，移相器输出Y作为量测信号进入数据处理模块3进行处理；/n步骤二：采用一阶马尔科夫过程分别构建传感器真实输入信号的动态和量测模型，从而建立MEMS传感器的状态空间模型，并通过待估参数的输出观测值的概率密度函数建立传感器的输出完整数据的对数似然函数；/n步骤三：根据不同的扰动特性建立对应的斜率变化关系，并构造由历史样本数据驱动的斜率变化与扰动...

【技术特征摘要】
1.极端环境下MEMS传感器未知扰动智能控制方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤一：MEMS传感器由质量块振动引起梳齿电容变化，电容变化量经过C/V模块转换成电压，再经过移相器、自动增益控制模块后，生成驱动激励电压，施加到驱动激励电极控制驱动模态稳幅振动，移相器输出Y作为量测信号进入数据处理模块3进行处理；
步骤二：采用一阶马尔科夫过程分别构建传感器真实输入信号的动态和量测模型，从而建立MEMS传感器的状态空间模型，并通过待估参数的输出观测值的概率密度函数建立传感器的输出完整数据的对数似然函数；
步骤三：根据不同的扰动特性建立对应的斜率变化关系，并构造由历史样本数据驱动的斜率变化与扰动抑制滤波器带宽的关系，其关系表达如下：历史样本数据的斜率变化给定两个阈值，分别是Δk1、Δk2，Δk1＜Δk2；当历史样...

【专利技术属性】
技术研发人员：申强，杨登锋，张益楠，苑伟政，
申请(专利权)人：西北工业大学，西北工业大学太仓长三角研究院，
类型：发明
国别省市：陕西;61