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随着机器人、航天等技术的发展,人们对微型传感器产品的需求越来越大。MEMS加速度计是导航系统中的一种重要传感器。然而,由于其内部结构容易受到工作环境温度的变化而产生膨胀和收缩,MEMS加速度计的输出信号会随温度的变化而产生漂移。温度漂移使得MEMS加速度计的输出存在误差,降低其精度。目前模拟补偿法主要采用与温度成正比或互补的工艺元器件来设计读出电路,保证在温度变化下,输出保持不变。缺点是元件的温度系数存在差异,因此需要进行大量迭代仿真,以达到最佳的补偿效果。数字补偿方法通常采用多项式函数模型、神经网络或卡尔曼滤波等算法补偿由温度变化引起的输出误差。多项式通常需要较高的阶数,因此会存在运算复杂,稳定性差的缺点。神经网络和卡尔曼滤波算法存在复杂实时运算,难以集成,需要外围MCU进行控制。针对上述缺点,本文提出了一种易于实现和集成的温度补偿技术,包括一种新型的补偿函数模型、拟合算法和硬件实现方法。首先采用双指数函数作为拟合模型,针对拟合算法初值选取不当产生的精度较低和迭代不收敛问题,提出一种具有高精度初值的双指数函数拟合算法。其次采用CORDIC算法实现指数函数运算,针对指数函数CORDIC算法收敛域较小的问题进行分析,并提出了一种基于数字电路实现的通用定点化计算方法,对收敛域外的数据进行处理以满足收敛域要求。此外,该方法在硬件实现上更为简单。最后,设计了一种基于状态机的CORDIC算法数字实现方法,既可以满足速度需求,同时能降低资源的使用。本文首先在MATLAB中对拟合算法进行设计和仿真,结果显示本文提出的算法拟合效果优于6阶多项式。其次功能仿真表明数字IP软核计算结果与理论值的相对误差低于10-4。最后对两种MEMS加速度计进行温循环实验,分别采用计算机建立的补偿模型和基于FPGA的IP软核对两组加速度计数据进行补偿,仿真结果表明补偿前后最大温漂的绝对值分别从0.1023V和0.0629V降低到0.13243mV和0.41319mV,输出温度曲线峰峰值分别从1.8513mV和3.9439mV降低到0.26223mV和0.82108mV。经对比,IP软核补偿法也能够达到计算机补偿效果。