一 研究综述
1.1课题研究背景与意义
陀螺仪是一类用来测量角速度的惯性传感器，在姿态测量和导航定位等领域有着广泛的应用。但是随着高新技术的发展和市场需求的多样化，传统陀螺仪的缺点越来越突出：传统机械陀螺体积较大，结构复杂，加工条件苛刻，制成后需要严格的动平衡试验，不易批量生产，而且在使用过程中，转子容易发生磨损和漂移，影响测量精度；后来居上的光学陀螺体积相对变小，但仍然不符合集成化、微型化和低功耗的传感器发展潮流，加之复杂昂贵的光路设计和温度漂移明显等缺点，严重限制了其在民用消费领域的应用。近年来，微机电系统(Micro-Electro-Mechanical System，MEMS)加工技术大量应用于惯性传感器制造领域。作为一种综合性多学科交叉技术，它利用集成电路(IC)制造技术和微加工技术把微机械结构、微传感器、微执行器、微控制器甚至硬软件接口、通讯和电源等模块电路集中生产在一块或多块芯片上的集成微系统，以实现惯性传感器的微型化、批量化、和低成本生产，大幅度提高惯性传感器的性价比。基于此技术加工生产的角速度传感器称之为MEMS陀螺仪。
根据MEMS陀螺仪的工作原理可以将其分为振动式，微流体式，固体式，悬浮转子式，微集成光学式以及原子式等[3-5]。其中以振动式MEMS陀螺仪最具代表性，在其设计上均以高频率微幅振动的微小部件代替高速旋转的转子和复杂昂贵的光路，不仅具有体积小、重量轻、低成本、可批量生产等优点，而且还易于实现信号处理电路的集成，有较好的精度和可靠性，已广泛应用于惯性导航、军事科技、汽车工业、工业医疗和消费电子等领域仪首次内置入iPhone 4手机，以此为起点，手机用MEMS陀螺仪出现爆炸式增长，据电子制造领域的市场研究公司iSuppli的分析报告，预计到2014年，单智能手机领域MEMS陀螺仪的市场份额将达到2.2亿美元。除此，许多市场调查包括SRI，NEXUS，System Planning公司，SEMI等一致认为MEMS陀螺仪市场将每年以15%~25%的年增长率增长。随着科技的进步和市场的需求，未来MEMS陀螺仪将朝着高精度、高可靠性、低功耗、微型化、多轴化等方向发展，在民用消费领域有着广阔的市场潜力和应用前景。
1.2 课题研究现状及发展趋势
MEMS 加工制造工艺的缺陷和复杂的现场应用环境可能会导致模态之间自然振荡频率不匹配、工作中热力学噪声严重、正交误差以及参数摄动等问题，严重降低 MEMS 陀螺仪的灵敏度和输出精度。为解决上述问题，前人做了大量的研究工作：1.模态之间自然振荡频率不匹配的问题：谐振频率不匹配的来源在于设计制造过程中两种模态的参数不一致，因此，最直接的策略通过结构设计为陀螺仪的两个振动方向提供同等的恢复力。Alper等提出一种悬框结构，可以实现两个模态的解耦和参数可调，其调整过程是通过一系列梳指状结构来改变自然振荡频率；Liu等根据细胞自动机方法提出一种新的弹簧梁设计，并且优化了悬梁的形状。考虑到结构设计需要后期人工调谐，不符合质量块的批量生产要求，因此第二种策略采用闭环控制技术来保证单个模态甚至两个模态的频率谐振。在此过程中，基于锁相环(PLL)的频率跟踪技术得到大量应用，在此思路驱动下，Huijie Zhu等提出不同于频率跟踪控制的频率调谐技术，在时滞条件下实现陀螺闭环系统的稳幅恒频，并给出了基于 FPGA 的数字化实现。为抑制谐振频率的时变特性，自抗扰控制(ADRC)技术也得到部分应用。WenleiLI和Peter X. LIU采用动态面控制和Hinfin;干扰抑制技术，同样实现了驱动轴频率谐振，输出幅值恒定。2. 为了解决 MEMS 陀螺仪工作中的热力学噪声和随机漂移对角速度输出精度的影响，人们提出很多先进的降噪技术和补偿办法，其中应用最多的还是卡尔曼滤波和支持向量机技术：Liang Xue 等通过测量一组 MEMS 陀螺仪阵元的输出，应用卡尔曼滤波算法，提高了 MEMS 陀螺仪的输出精度。MarttiKirkko-Jaakkola 等人针对 MEMS 陀螺仪输出端的强非平稳噪声，应用卡尔曼滤波技术通过对标定数据进行分析，最终实现了偏差预测。BenotHuyghe 等基于无迹卡尔曼滤波技术提出一种MEMS 陀螺仪定向跟踪算法。ChengyuJiang 等]对MEMS陀螺仪阵元的输出角速度数据应用一阶马尔科夫过程建模，通过卡尔曼滤波得到角速度的最优估计，结果比随机游走模型减少大约20%的动态误差；针对马尔科夫模型应用效果差，神经网络模型耗时严重的缺点，Deepak Bhatt 等[41]提出一种增强向量机支持的误差模型，大大降低了噪声标准偏差。Yan-shun Zhang 等[42]基于支持向量机技术，提出一种角速度误差的建模和补偿方法，结果表明支持向量机的误差模型具有更高的精度和更强的泛化能力。此外，温度自检测技术也用来实现高 Q 值 MEMS 陀螺的漂移补偿。
参考文献：
[1] 傅建国,王孝通,李博,金良安,马野;MEMS陀螺随机误差模型研究[J];传感器技术;2005年03期
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