MEMS加速度传感器的数据采集系统设计
基于MEMS加速度传感器的振动加速度测量系统设计
基于MEMS加速度传感器的振动加速度测量系统设计MEMS加速度传感器是一种用于测量物体振动加速度的小型传感器。
其采用了微电子机械系统（MEMS）技术，可以在小而轻的尺寸下提供高精度和高可靠性的加速度测量。
设计一种基于MEMS加速度传感器的振动加速度测量系统可以用于工业监测、结构健康监测、运动分析等领域。
以下是一种可能的设计方案，该方案可以实现实时采集、处理和显示振动加速度数据。
1.硬件设计：a. MEMS加速度传感器选择：选择具有高精度和高稳定性的MEMS加速度传感器，例如InvenSense公司的MPU-6050. 它具有±2g/±4g/±8g/±16g 这四种测量范围的选择，可以根据实际需求选择合适的量程。
b.数据采集电路：使用微控制器或单片机作为主控制器，通过I2C或SPI接口与MEMS加速度传感器进行通信。
采集传感器输出的原始加速度数据，并对其进行模数转换。
c.数据处理模块：在主控制器中设计一个数据处理模块，用于对采集到的原始数据进行滤波和数字信号处理。
可以采用数字滤波算法，如低通滤波器和移动平均滤波器，以降低噪声和滤除高频振动。
d.数据存储：设计一块闪存芯片或SD卡，用于存储采集到的加速度数据。
可以选择适当的存储器容量和数据写入速度，以满足实际应用需求。
e.显示部分：设计一块数字显示屏或连接到计算机的显示设备，用于实时显示振动加速度数据。
可以使用LCD屏幕或者通过串口将数据传输到计算机进行可视化显示。
2.软件设计：a.主控制器程序：编写主控制器的程序，用于控制数据采集、数据处理和数据存储。
在程序中实现数据滤波和数字信号处理算法，以获得更准确的振动加速度数据。
b.用户界面：设计一个友好的用户界面，用户可以在界面上选择测量范围、采样频率、数据存储方式等参数。
同时，还可以在用户界面上实时显示振动加速度数据和相关统计信息。
c.数据通信：如果需要将数据传输到计算机或其他设备进行进一步分析，可以设计数据通信模块，如串口通信或无线通信。
基于MEMS技术的加速度传感器设计与制造
基于MEMS技术的加速度传感器设计与制造加速度传感器是一种能够测量物体加速度的微型传感器。
它被广泛应用于各种领域，如汽车安全系统、虚拟现实设备、运动跟踪设备等。
基于微机电系统（MEMS）技术的加速度传感器具有体积小、能耗低、成本低以及集成度高等优势。
本文将重点讨论基于MEMS技术的加速度传感器的设计与制造。
一、设计阶段在设计基于MEMS技术的加速度传感器之前，需要明确传感器的工作原理和性能指标。
加速度传感器通过测量微小质量在加速度作用下产生的惯性力来测量加速度。
在设计之初，需要明确量程、精度、频率响应等性能指标，以满足特定应用的需求。
1. 惯性力测量原理基于MEMS技术的加速度传感器利用微型质量与惯性力的相互作用关系进行测量。
一般来说，传感器中的微型质量会受到加速度作用下的惯性力，导致压电材料产生压电效应，通过对压电材料的检测，可以得到加速度的测量结果。
2. 量程和精度量程表示传感器能够测量的最大加速度范围。
在选择量程时，需要考虑传感器受力范围。
过大的量程可能导致传感器饱和，而过小的量程则无法满足需求。
精度表示传感器的测量误差，是评估传感器性能的重要指标。
在设计过程中，需要选择合适的压电材料、结构和电路，以提高传感器的精度。
3. 频率响应频率响应是指传感器对于输入信号频率的响应程度。
频率响应决定了传感器在不同频率下的工作性能。
在设计中，需要对传感器的机械结构和电路进行优化，以提高其频率响应。
二、制造阶段在设计完成后，就需要进行基于MEMS技术的加速度传感器的制造。
制造过程中需要关注材料选择、加工工艺和封装方式等因素。
1. 材料选择制造加速度传感器所需的材料应具备良好的力学性能和电学性能。
常用的材料包括硅、玻璃、金属等。
硅是MEMS制造中最常用的材料，具有良好的耐温性能和加工性能。
2. 加工工艺加速度传感器的制造通常采用微电子加工工艺，包括光刻、薄膜沉积、离子刻蚀等步骤。
通过光刻技术，在硅片上制作出加速度传感器的微结构。
基于MEMS传感器的动作捕捉系统开发设计共3篇
基于MEMS传感器的动作捕捉系统开发设计共3篇基于MEMS传感器的动作捕捉系统开发设计1随着社会的不断发展和科技的进步，人们对于实时动作捕捉技术的需求越发迫切，例如在电影制作、体育训练、医疗康复等领域，实时动作捕捉技术被广泛应用。
传统的动作捕捉技术通常需要使用大型光学传感器和跟踪摄像机等昂贵设备进行测量，而此类技术在成本、便携性和灵活性方面都存在较大缺失。
因此，在此背景下，基于MEMS传感器的动作捕捉系统应运而生，其可方便、精确、实时地监测被测者的动作，成为广大用户的新宠。
基于MEMS传感器的动作捕捉系统由硬件和软件两部分组成，其中硬件部分包括传感器和数据采集模块，软件部分包括数据处理和动作还原模块。
对于传感器的选择，需兼顾成本和精度等因素。
本设计选用六轴惯性测量单元（IMU）作为MEMS传感器，并将其与Arduino控制器相结合，构成硬件系统的主体。
作为一种集成了三轴加速度计和三轴陀螺仪的传感器，六轴IMU具有小巧易携带、精度高、响应迅速等优点，非常适合用于动作捕捉。
除此之外，根据具体需求，还可以增加其他传感器，如压力传感器、心率传感器、体温传感器等，以更为全面地了解被测者的状态。
在硬件系统搭建完成之后，就需要针对所采集的数据进行相应处理和建模，最后实现对被测者动作的还原。
数据处理主要包括数据的滤波、去噪和标定，其中标定是十分重要的一步，其目的是消除传感器间的误差对测量结果的影响。
动作还原则是指将传感器采集到的动作数据转化为人体各关节的运动角度并表示成3D模型或2D动画。
具体动作还原方法可以采用朗格朗日方法、神经网络、贝叶斯网络等多种技术进行优化实现，以实现高精度的动作还原效果。
总之，基于MEMS传感器的动作捕捉系统具有成本低、精度高、响应速度快等多重优点，在实现一系列领域动作捕捉方面具有广泛应用和推广价值。
生产和研发厂商需根据市场的实际需求，实现高品质软硬件产品，为用户提供定制化服务，以满足日益增长的市场需求。
基于MEMS技术的加速度传感器研究
基于MEMS技术的加速度传感器研究近年来，随着科技的发展，MEMS（微机电系统）技术在各个领域的应用越来越广泛。
其中，基于MEMS技术的加速度传感器在运动测量、姿态控制、安全监测等方面具有重要的应用价值。
本文将探讨基于MEMS技术的加速度传感器的原理、制备技术以及应用案例。
加速度传感器是一种能够测量物体加速度或者重力的传感器。
MEMS技术结合了微电子技术和微机械技术，使得传感器的尺寸变得非常小，并且能够批量生产。
基于MEMS技术的加速度传感器通常由微机械加速度传感器和集成电路两部分组成。
微机械加速度传感器通常采用质量悬浮结构，当受到外力作用时，质量将发生位移，由此测量加速度。
制备基于MEMS技术的加速度传感器需要经历多个步骤。
首先，通过光刻技术在硅衬底上形成质量悬浮结构。
然后，将金属电极沉积在衬底上，形成电容结构。
接着，通过刻蚀等工艺，雕刻出质量悬浮结构和电容结构。
最后，借助封装技术和集成电路，将传感器制作完整。
基于MEMS技术的加速度传感器具有许多优势。
首先，尺寸小，可以实现微型化和集成化，方便嵌入各类设备。
其次，价格相对较低，适用于大规模应用。
此外，基于MEMS技术制备的加速度传感器具有很高的灵敏度和稳定性，能够精确测量加速度和重力。
基于MEMS技术的加速度传感器在多个领域有广泛的应用。
在运动测量方面，加速度传感器可以用于测量运动物体的加速度和速度，应用于运动跟踪、步数统计等场景。
在姿态控制方面，加速度传感器可以用于测量物体的倾斜角度和旋转角度，应用于飞行器、机器人等设备的姿态控制。
另外，在安全监测方面，加速度传感器可以用于检测物体的碰撞、震动等，应用于汽车碰撞预警、地震预警等领域。
综上所述，基于MEMS技术的加速度传感器具有广泛的应用前景。
由于其尺寸小、灵敏度高和稳定性好等特点，使得加速度传感器在运动测量、姿态控制和安全监测等方面取得了重要的突破。
未来，随着MEMS技术的不断进步和创新，相信基于MEMS技术的加速度传感器将在更多领域发挥重要作用，为人们的生活带来更多便利和安全。
基于MEMS加速度计的瞬态振动信号采集系统
１ 系 统 设 计 方 案
利 用 ＭＥ ＭＳ三 轴 数 字 加 速 度 计 进 行 瞬 态 振 动 信 号 采 集 ，不 仅 能 够 采 集 振 动 信 号 的 三 维 信 息 ，提 高 估 计 振
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MEMS加速度计嵌入式批量自动化测试系统设计
MEMS加速度计嵌入式批量自动化测试系统设计
MEMS加速度计嵌入式批量自动化测试系统设计
吴志强印娟朱欣华
【摘要】针对MEMS传感器人工测试、筛选存在的工作效率低、易出错等缺点，设计了一种MEMS电容式加速度计嵌入式自动化测试系统。
系统主要由嵌入式多通道数据采集模块及上位机组成，两者通过USB接口进行通信。
为提高测试效率，嵌入式数据采集模块采用微控制器控制4片菊花链方式级联的ADS1278，实现32通道模拟输出的同步采样。
经测试，各通道有效分辨率均优于21 bits，满足系统设计指标要求。
应用虚拟仪器技术设计了应用软件。
实测结果表明该系统可大大提高MEMS传感器测试、筛选的效率。
【期刊名称】自动化仪表
【年(卷),期】2015(036)009
【总页数】4
【关键词】自动化测试设备批量测试MEMS电容式加速计菊花链ADS1278
0 引言
MEMS传感器是采用微电子和微机械加工技术制造的新型传感器，具有体积小、质量轻、成本低、功耗小、可靠性高、适于批量化生产、易于集成和实现智能化的特点，在汽车安全气囊系统、导航系统、防滑系统以及防盗系统等方面得到了广泛应用[1]。
应用过程中，为提高效率，需对生产或采购的MEMS加速度计进行批量性能测试，以判别产品的主要性能是否合格或满足应用需求。
目前，MEMS传感器测试、筛选工作大多依靠人工完成，工作效率低下，且容易出错[2]。
当然也有部分采用自动测试[3-5]，但自动测试往往仅针对单一的传感器，无法实现批量自动测试[3-4]，而且所用的测试设备庞大、昂贵[5]，因此开。
基于单片机的MEMS加速度计信号采集系统
Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ ：ｍ ｉ ｃ ｒ ｏ ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ ｕ ｎ ｉ ｔ（ Ｍ ＣＵ ） ；ｓ ｉ ｇ ｎ ａ ｌ ａ ｃ ｃ ｑ ｕ ｉ ｓ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ；ｓ ｅ ｒ ｉ ａ ｌ ｃ ｏ ｍｍ ｕ ｎ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ
ＭＥ ＭＳ加速度 计 传感器 应用 在 汽 车 防侧 翻Ｉ ２ 终端 输 入设 备 、 人 防 摔倒 、 振 动 测试 、 倾斜测试、 惯 性 导
航 和智 能引信 等 多个领 域． 本 系统 采用 美 国模 拟 器 件 公 司 （ ＡＤ Ｉ ） ＭＥ ＭＳ
能使传 感器 单元 和 信 号 调理 电路 集 成在 同一 芯 片
摘要 ： 基 于单片机 的 最 小 系统 ， 应 用 于 加 速 度 计 ＡＤ ＸＬ ２ ０ ３型 传 感 器输 出信 号 的采 集． 针 对 ＡＴ ８ ９ Ｓ ５ ２单 片机 缺 少 Ａ／ Ｄ 转换 功能 ， 采用 Ｐ Ｃ Ｆ ８ ５ ９ １ Ａ／ Ｄ转 换 器通过 Ｉ Ｉ Ｃ 总 线数 据 传 输技 术 ， 对 ＡＤ Ｘ Ｌ ２ ０ ３型 传感 器输 出的模 拟信 号 原 始值 进 行 采样 ． 试验 结果 表 明 ， 数 据 通过 串 口通信 存 储在 Ｐ Ｃ机 ， 实现 了利 用 Ｍａ ｔ ｌ ａ ｂ对 ＡＤ Ｘ Ｌ ２ ０ ３型 传感 器的运 动状 态分析 ． 关键 词 ： 单片机 ； 信 号 采集 系统 ；串口通信 中 图分类 号 ：Ｔ Ｐ ２ ７ ３ 文献标 志码 ：Ａ
ａ ｃ ｃ ｅ ｌ ｅ ｒ ｏ ｍｅ ｔ ｅ ｒ ｔ ｏ ａ ｃ ｑ ｕ ｉ ｒ ｅ ｏ ｕ ｔ ｐ ｕ ｔ ｓ ｉ ｇ ｎ ａ １ ． Ｔｈ ｅ ＰＣＦ ８ ５ ９ １ ｐ ｒ ｏ ｇ ｒ ａ ｍ ｗａ ｓ ｕ ｓ ｅ ｄ ｔ ｏ ｒ ｅ ｓ ｏ ｌ ｖ ｅ ｔ ｈ ｅ ｌ ａ ｃ ｋ ｏ ｆ Ａ／ Ｄ
加速度传感器电路设计与数据处理算法
加速度传感器电路设计与数据处理算法概述随着科技的发展，加速度传感器广泛应用于可穿戴设备、汽车安全系统、智能手机等领域。
本文将讨论加速度传感器电路设计与数据处理算法的相关内容，介绍加速度传感器的基本原理以及常用的电路设计方案和数据处理算法。
1. 加速度传感器基本原理加速度传感器是一种测量物体加速度的装置。
它通过测量由物体产生的惯性力来精确测量物体在三个方向上的加速度。
常用的加速度传感器包括压电式、微机电系统（MEMS）式和霍尔式等。
压电式传感器基于压电效应，当物体受到外力作用时，引起压电材料产生电荷分布的变化。
通过测量电荷的变化，可以推断物体的加速度。
这种传感器具有较高的测量精度和频率响应，但成本较高。
MEMS式传感器基于微机电系统技术，通过微米级电极和敏感质量体的结构，测量感应质量体的微小变位。
这种传感器具有小巧轻便、功耗低的优点，并广泛应用于移动设备和汽车等领域。
霍尔式传感器基于霍尔效应，通过测量磁场的变化来推断加速度。
这种传感器具有高灵敏度和良好的温度稳定性，但受到外界磁场的干扰较大。
2. 加速度传感器电路设计在加速度传感器的电路设计中，主要考虑传感器的功耗、噪声、输出电压范围和抗干扰性等因素。
为了减小功耗，可以采用低功耗的运放和电源管理电路，保证传感器的正常工作并延长电池寿命。
为了减小噪声，可以采用金属屏蔽以及滤波电路。
金属屏蔽可以有效地减少传感器周围的电磁辐射干扰，而滤波电路可以滤除高频噪声。
为了保证输出电压范围，可以采用自适应增益控制电路和电流平衡电路。
自适应增益控制电路能够根据实际情况调整传感器的增益，提高信号的动态范围。
电流平衡电路能够减小由于工艺差异引起的零点漂移。
为了提高传感器的抗干扰性，可以采用差分信号放大器和通道隔离电路。
差分信号放大器能够抵抗共模信号干扰，提高信号的稳定性。
通道隔离电路能够将传感器与处理器之间的电气耦合分开，减少互相之间的干扰。
3. 加速度传感器数据处理算法加速度传感器数据处理算法是将原始传感器数据转化为可用于后续应用的信息的过程。
基于FPGA_的矩阵式MEMS_传感器数据同步采集系统设计＊
科技与创新｜Science and Technology & Innovation2024年 第06期DOI ：10.15913/ki.kjycx.2024.06.017基于FPGA的矩阵式MEMS传感器数据同步采集系统设计＊邵依依，陈 琴，徐豪怿，戴志晶，卜 峰（苏州市职业大学电子信息工程学院，江苏 苏州 215104）摘 要：消费级MEMS （Micro-Electro Mechanical System ，微型电子机械系统）惯性传感器使用广泛，成本低但精度相对较差。
使用多个消费级MEMS 传感器构成传感器矩阵，通过数据融合算法提高精度是一种有效方法，其中对矩阵式多传感器数据的同步采集是关键。
为此，设计了电平转换电路，基于FPGA （Field Programmable Gate Array ，现场可编程门阵列）构建了多达32路的实时同步数据采集系统，为实现高精度的矩阵式惯性传感器组件提供了一种解决方案。
关键词：MEMS 传感器；FPGA ；矩阵式；数据同步采集中图分类号：TP212 文献标志码：A 文章编号：2095-6835（2024）06-0062-03——————————————————————————＊［基金项目］2023年江苏省职业院校学生创新创业培育计划项目（编号：G-2023-1602）；2023年苏州市职业大学研究性课程项目（编号：SZDYKC-230701）目前，自动驾驶等技术蓬勃发展，其中高精度导航定位是实现自主导航的关键技术[1]。
对于车辆系统而言，考虑成本与功耗等因素，采用惯性导航是切实可行的方案之一。
MEMS 惯性传感器包含陀螺仪和加速度计，用于测量在惯性系统下的加速度和角速度信息，是微惯性导航系统中的关键器件。
MEMS 惯性传感器具有成本低、功耗低、体积小、易于集成等优势，在导航定位中应用广泛。
由于消费级MEMS 惯性传感器在精度、长时间漂移方面存在缺陷，测量误差较大，难以满足车辆导航需要[2]。
基于MEMS传感器的高精度地震波采集系统
摘要 ： 针对地震波微弱信号的采集 问题 ， 将Ｍ Ｅ ＭＳ 传感技术应用于地震波采集中 ， 设计 了采集系统 。提出了基于 Ｍ Ｅ Ｍ ｓ 加速度传感 器和 ２ ４ 位高精度 Ａ Ｄ Ｃ芯片的地震波数据采集系统设计方案 ； 采用精密仪表放大器对传感器信号进行 了差分处理 ， 由于系统为混合 信号系统 ， 在Ｐ Ｃ Ｂ 设计 时采用了数字模拟隔离方案以抑制相互之问的干扰 ， 使用 磁耦 隔离 芯片隔离 Ａ Ｄ Ｃ 芯 片与微控制芯 片的通信
பைடு நூலகம்
Ｄ Ｏ Ｉ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ￣ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ １ — ４ ５ ５ １ ． ２ ０ １ ３ ． １ ２ ． ０ １ ８
基于 ＭＥ ＭＳ 传感器的高精度地震波采集系统
施 湛 ， 董 林 玺
（ 杭 州 电子 科技 大学 射频 电路 与系统教 育部 重点 实验 室 ，浙 江 杭 州 ３ １ ０ ０ １ ８ ）
Ｓ ＨＩ Ｚｈ ａ ｎ．ＤＯＮＧ Ｌ ｉ ｎ — ｘ ｉ
（ Ｋ ｅ ｙ Ｌ ａ ｂ ｏ ｆ Ｒ Ｆ Ｃ ｉ ｒ ｃ ｕ ｉ ｔ ａ ｎ ｄ Ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ Ｍｉ ｎ ｉ ｓ ｔ ｒ ｙ ｏ ｆ Ｅ ｄ ｕ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ，Ｈ ａ ｎ ｇ ｚ ｈ ｏ ｕ Ｄ ｉ ａ ｎ ｚ ｉ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ， Ｈ ａ ｎ ｇ ｚ ｈ ｏ ｕ ３ １ ０ ０ １ ８ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
基于MEMS的温度数据采集系统的设计
总第173期2008年第11期舰船电子工程Ship Electronic Enginee ring Vol.28No.11204 基于M EMS 的温度数据采集系统的设计3安仲源 欧阳清(海军工程大学 武汉 430033)摘 要 基于数字温度传感器DS18B20的数据采集系统具有微型化,智能化,集成化的特点,介绍了此系统的结构,硬件和软件设计。
DS18B20作为微传感器,其使用大大降低了系统的功耗和成本。
该系统功耗低,结构简单,性能稳定,可靠性高,具有很高的使用价值。
关键词 微传感器;数据采集;M EMS 中图分类号 TP212Design an d Application of t he Temp erat u reData Collecting System Based on M EMSA n Z hongyua n O uyang Q ing(Naval Univer sity of Engineering ,Wuha n 430033)Abs tra ct The temperature data collecting system ba sed on the digital temperature sensor (DS18B20)takes on many disadvan 2tages:micromation ,intelligence ,and integration.The paper introdu ces the system πs configuration ,har dware and s of tware design.The temperature sensor (DS18B20)reduces t he system πs working consumption and cost.This system πs w orking 2consuming is low and the configuration is simple.The capability is stabilized and the dependab ility is high ,so it s applied value is high.Ke y w ords microsenso r ,data collecting ,M EMS Class N umber TP2121 引言在日常生活中,温度作为一种基本的环境参数,与人们的生产生活息息相关,可以说,其数据获取的实时性对现代化的工农业生产和国防建设的信息化程度有重要影响。
基于MEMS传感器的数据采集识别系统设计
第４２卷第２期２０１９年４月电子器件ＣｈｉｎｅｓｅＪｏｕｒｎａｌｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎＤｅｖｉｃｅｓＶｏｌ ４２㊀Ｎｏ ２Ａｐｒ.２０１９收稿日期:２０１８－０４－０７㊀㊀修改日期:２０１８－０５－１６ＤｅｓｉｇｎｏｆＤａｔａＡｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎａｎｄＴｒａｊｅｃｔｏｒｙＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍＢａｓｅｄｏｎＭＥＭＳＳｅｎｓｏｒＣＨＥＮＪｉａｎｗｅｉꎬＣＨＥＮＨｏｎｇ∗ꎬＷＡＮＧＪｉｎｑｉꎬＳＵＭｉｎｇｈｕｉ(ＮｏｒｔｈＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＣｈｉｎａꎬＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙｏｎＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＴｅｓｔａｎｄＭｅａｓｕｒｅｍｅｎｔＬａｂｏｒａｔｏｒｙꎬＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＩｎｓｔｒｕｍｅｎｔａｔｉｏｎａｎｄＤｙｎａｍｉｃＭｅａｓｕｒｅｍｅｎｔꎬＭｉｎｉｓｔｒｙｏｆＥｄｕｃａｔｉｏｎꎬＴａｉｙｕａｎ０３００５１ꎬＣｈｉｎａ)Ａｂｓｔｒａｃｔ:ＡｓｙｓｔｅｍｂａｓｅｄｏｎＦＰＧＡａｎｄＡＲＭａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅｔｏｃｏｌｌｅｃｔｍｏｔｉｏｎａｔｔｉｔｕｄｅｄａｔａｉｎｒｅａｌｔｉｍｅｈａｓｂｅｅｎｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ.ＴｈｅｓｉｇｎａｌｃｏｌｌｅｃｔｅｄｂｙｔｈｅｓｅｎｓｏｒｉｓｓｔｏｒｅｄｂｙＦＰＧＡꎬｔｈｅｎｔｈｅｄａｔａｉｓｔｒａｎｓｉｔｔｅｄｔｏＡＲＭ.Ａｔｔｈｅｓａｍｅｔｉｍｅꎬａｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｄｅｓｉｇｎｅｄｔｏｄｅｔｅｃｔｔｈｅｍｏｔｉｏｎｔｒａｊｅｃｔｏｒｙａｃｃｕｒａｔｅｌｙ.ＴｈｅｃｏｌｌｅｃｔｅｄｄａｔａｓｉｇｎａｌｉｓｄｅｓｉｇｎｅｄｔｏｅｌｉｍｉｎａｔｅｒａｎｄｏｍｎｏｉｓｅｂｙｄｅｓｉｇｎｉｎｇａＫａｌｍａｎｆｉｌｔｅｒａｎｄｔｈｅｚｅｒｏ￣ｓｔａｔｅｃｏｍｐｅｎｓａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｅｌｉｍｉｎａｔｅｓｃｕｍｕｌａｔｉｖｅｅｒｒｏｒｓ.ＴｈｉｓｓｙｓｔｅｍｗｉｔｈＦＰＧＡꎬｓｅｎｓｏｒａｎｄＡＲＭｃｏｕｌｄｄｅａｌｗｉｔｈｒｅａｌ￣ｔｉｍｅａｎｄｑｕｉｃｋａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎｏｆａｔｔｉｔｕｄｅｄａｔａｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎꎬａｎｄａｔｔｈｅｓａｍｅｔｉｍｅꎬｔｈｅｍｏｔｉｏｎｔｒａｊｅｃｔｏｒｙｃａｎｂｅｅｆｆｉｃｉｅｎｔｌｙｒｅｓｔｏｒｅｄ.Ｔｈｅｐｒｏｇｒａｍｉｓｈｉｇｈｌｙｐｒａｃｔｉｃａｌａｎｄｒｅｌａｔｉｖｅｌｙｆｌｅｘｉｂｌｅａｎｄｃａｎｂｅｔｒａｎｓｐｌａｎｔｅｄｔｏｏｔｈｅｒｒｅｌａｔｅｄｍｏｔｉｏｎｄｅｔｅｃｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｓｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ.Ｋｅｙｗｏｒｄｓ:ＦＰＧＡꎻＡＲＭꎻＫａｌｍａｎｆｉｌｔｅｒꎻｚｅｒｏ￣ｓｔａｔｅｃｏｍｐｅｎｓａｔｉｏｎＥＥＡＣＣ:７２１０Ｇ㊀㊀㊀㊀ｄｏｉ:１０.３９６９/ｊ.ｉｓｓｎ.１００５－９４９０.２０１９.０２.０３８基于ＭＥＭＳ传感器的数据采集识别系统设计陈健伟ꎬ陈㊀鸿∗ꎬ王晋祺ꎬ苏明辉(中北大学电子测试技术国家重点实验室ꎬ仪器科学与动态测试教育部重点实验室ꎬ太原０３００５１)摘㊀要:设计一种通过ＦＰＧＡ与ＡＲＭ相结合的实时采集运动姿态数据的系统ꎬ由传感器采集到运动信号ꎬ通过ＦＰＧＡ控制数据存储后传递给ＡＲＭꎬ将其存储处理ꎮ同时设计一种算法来精确实现运动轨迹的检测ꎬ采集的数据信号通过设计Ｋａｌｍａｎ滤波器来消除随机噪声ꎬ零状态补偿算法实现累计误差的消除ꎮ通过该系统ꎬ实现了ＦＰＧＡ与传感器以及与ＡＲＭ的通信ꎬ实时快速地采集到姿态数据信息ꎬ同时可以高效地复原运动轨迹ꎮ该方案实用性强ꎬ比较灵活ꎬ能够有效地移植到其他相关运动检测系统中ꎮ关键词:ＦＰＧＡꎻＡＲＭꎻ姿态数据采集ꎻＫａｌｍａｎ滤波ꎻ零状态补偿中图分类号:ＴＰ２７４㊀㊀㊀㊀文献标识码:Ａ㊀㊀㊀㊀文章编号:１００５－９４９０(２０１９)０２－０４６３－０６㊀㊀传统多采用ＡＲＭ进行运动姿态数据采集ꎬ单片机的编程简单ꎬ控制处理数据比较灵活ꎬ但是它的控制周期较长ꎬ对于数据需要快速转换存储处理的场合ꎬ单片机的这种特性将限制数据的传输ꎮＦＰＧＡ的时钟频率一般比较高ꎬ响应速度快ꎬ通过硬件电路来实现控制逻辑ꎬ效率较高ꎬ通过并行控制采集数据ꎬ在大规模数据高速采集过程中相对于单片机来说有较大的优势ꎬＡＲＭ相对于ＦＰＧＡ来说对数据的处理能力较强[１－２]ꎮ通过结合ＡＲＭ与ＦＰＧＡ的各自优势ꎬ本文设计了基于ＡＲＭ与ＦＰＧＡ相结合的数据采集处理结构ꎬ采用ＡＤＸＬ３４加速度传感器ꎬＬ３ＧＤ２０三轴陀螺仪ꎬＱＭＣ５８８３Ｌ三轴磁传感器ꎬ提供了一种灵活的多通道的运动数据采集处理方案ꎬ同时在积分求解运动状态基础上实现系统噪声的滤出ꎮ１㊀系统整体设计方案图１为系统的整体结构图ꎬ硬件部分主要由传感器㊁ＦＰＧＡ与ＡＲＭ组成ꎮ其中加速度传感器ꎬ陀螺仪以及磁传感器共输出９路模拟信号ꎬ通过Ａ/Ｄ转换将模拟信号转换成１６位数字信号ꎬＦＰＧＡ通过相关Ｉ２Ｃ总线协议与传感器进行通信ꎬ传感器对电㊀子㊀器㊀件第４２卷ＦＰＧＡ发出指令应答之后ꎬＦＰＧＡ读取传感器的内部数据ꎬ存于ＦＩＦＯ存储器中ꎬ然后通过ＡＲＭ处理器中断采集接收ꎬＡＲＭ处理器将接受到的信号进行存储ꎬ通过无线传输协议传输到上位机或存储器中ꎮ将采集到的运动状态数据读取之后ꎬ首先通过坐标系转换ꎬ将载体坐标系转换到地理坐标系ꎬ对得到的加速度信号再通过Ｋａｌｍａｎ随机噪声滤波与零状态自适应消除累计误差ꎬ得到更加精确的运动状态数据ꎮ图１㊀系统总体机构框图２㊀系统硬件设计与实现２.１㊀ＡＤＸＬ３４５加速度传感器ＡＤＸＬ３４５加速度传感器是一款功耗低的三轴加速度传感器ꎬ测量范围可达到１６ｇｎꎬ内部自带Ａ/Ｄ转换器ꎬ有Ｉ２Ｃ与ＳＰＩ两种方式对所测的数据进行读取操作ꎮ图２为ＡＤＸＬ３４５引脚配置图ꎮ其中１３引脚为传感器数据输出指令输入的端口ꎬ０ｘ１Ｅꎬ０ｘ１Ｆꎬ０ｘ２０为三轴加速度计内部的ｘꎬｙꎬｚ轴寄存器地址ꎬ图中１３㊁１４引脚为Ｉ２Ｃ通信接口ꎬ１引脚与电源相连通ꎬ１０引脚接地ꎮ本系统根据Ｉ２Ｃ协议由ＦＰＧＡ发送指令到传感器上述３个寄存器地址处进行读取数据ꎮ图２㊀引脚配置顶视图２.２㊀Ｌ３ＧＤ２０三轴陀螺仪Ｌ３ＧＤ２０同样是功耗较低的传感器ꎬ采用意法半导体开发专用微加工工艺制造ꎬ它包括一个感应元件和能够提供测量外界角速度的ＩＣ芯片ꎬ它的顶视图如图３所示ꎮ图３㊀Ｌ３ＧＤ２０引脚顶视图陀螺仪通过ＳＤＡ/ＳＤＩ/ＳＤＯ口与ＦＰＧＡ进行通信ꎮＦＰＧＡ通过Ｉ２Ｃ/ＳＰＩ协议访问内部寄存器地址０ｘ２８~０ｘ２ｄ来控制三轴数据的读取与端口进行信息交流ꎮ２.３㊀ＱＭＣ５８８３Ｌ磁传感器ＱＭＣ５８８３Ｌ基于霍尼韦尔ＡＭＲ技术授权的最先进的高分辨率磁阻技术ꎮ它具有较低噪声ꎬ精度较高ꎬ功耗低ꎬ偏移取消等优点ꎮＱＭＣ５８８３Ｌ支持１ʎ至２ʎ罗盘航向精度ꎮ具有标准和快速模式的Ｉ２Ｃ接口ꎬ用于快速数据通信的高速接口ꎮ图４为图４㊀主从芯片连接２.４㊀ＦＰＧＡ与ＡＲＭ处理器ＦＰＧＡ主要是用来协调多个传感器之间的工作和数据的快速处理ꎬ同时要求能够高速进行数据的缓存处理ꎬ对于并行数据的处理就需要更多的双口ＲＡＭ作为缓存空间ꎬ因此选用Ｖｉｒｔｅｘ￣４系列芯片:ＸＣ４ＶＦＸ１００ꎮＡＲＭ处理器采用Ｃｏｒｔｅｘ￣Ｍ３系列的Ｓｔｍ３２芯片ꎬ它具有３２位的处理器内核ꎬ采用哈佛结构ꎬ它的指令与数据总线各自独立ꎬ１４２个引脚ꎬ１１２个ＧＰＩＯ口ꎬ８个定时器ꎬ６８个可屏蔽中断ꎬ适合通信ꎬ协议处理等方面的应用ꎮ４６４第２期陈健伟ꎬ陈㊀鸿等:基于ＭＥＭＳ传感器的数据采集识别系统设计㊀㊀２.５㊀无线传感器本设计方案采用Ｗｉ￣Ｆｉ传输ꎬ需要一个无线路由器作为无线节点与上位机之间的的网络连接器ꎬ无线传输采用无线发射接收芯片ＷＭ－Ｇ－ＭＲ－９－Ｒｅｆꎬ它的内部结构如图５所示ꎮ它具有发送接收功能ꎬ通过应用闭塞滤波器屏蔽了ＧＳＭ㊁ＰＣＳ等干扰信号ꎬ同时支持ＳＤＩＯ和ＳＰＩ两种通信方式ꎮ图５㊀ＷＭ－Ｇ－ＭＲ－９－Ｒｅｆ模块３㊀硬件系统实施方案３.１㊀ＦＰＧＡ通过Ｉ２Ｃ协议进行数据采集加速度传感器ꎬ陀螺仪以及磁传感器均是三轴类ꎬ且自身拥有Ａ/Ｄ转换功能ꎮ３种传感器将采集到的模拟信号转换为数字信号ꎬ传感器均通过Ｉ２Ｃ与ＦＰＧＡ进行通信ꎮＦＰＧＡ通过Ｉ２Ｃ首先发送起始信号ꎬ然后发送Ｉ２Ｃ要进行访问传感器的地址ꎬ此时相应传感器对ＦＰＧＡ进行应答ꎬ之后ＦＰＧＡ访问传感器采集数据的寄存器ꎬ通过发送寄存器的地址再次等待传感器进行应答从而实现通信[３]ꎮＦＰＧＡ读取的３个传感器的数据存储到ＦＩＦＯ中ꎬ由于ＦＰＧＡ的高速度运行会与ＡＲＭ芯片产生一定的时差ꎬ因此采用ＦＩＦＯ缓存器进行缓冲ꎬ以便图６㊀ＦＰＧＡ与传感器通信３.２㊀ＡＲＭ处理器接受ＦＰＧＡ数据ＡＲＭ系统对ＦＰＧＡ中存储的数据进行采集ꎬ包括存储与显示ꎬ在对ＦＰＧＡ中的数据进行读取时ＡＲＭ读取的是ＦＰＧＡ缓冲器ＦＩＦＯ中的数据ꎮＦＩＦＯ中的数据分别有ＡＬＦＵＬ与ＥＭＰＴＹ两种状态信号ꎬ其中ＡＬＦＵＬ指示ＦＩＦＯ接近满容量[４]ꎬＡＬＦＵＬ从低电平信号变成高电平信号时ＡＲＭ发送读取信号ꎬ读取ＦＩＦＯ中的数据ꎬ当ＥＭＰＴＹ从低电平信号变为高电平信号时ꎬ说明ＦＩＦＯ中所有数据已经被读取完毕ꎬ此后ꎬＡＲＭ等待ＡＬＦＵＬ变换之后再次重复操作ꎬ读取数据ꎮＡＲＭ与ＦＰＧＡ的硬件连接结构如图７所示ꎮ图７㊀ＡＲＭ与ＦＰＧＡ数据传输３.３㊀传感器数据的存储由ＡＲＭ读取到的传感器数据可以通过串口传输到上位机上进行显示ꎬ也可以通过ＩＤＥ通信协议传输到硬盘中ꎮ通常ＡＲＭ芯片ＳＴＭ３２与上位机通信主要是通过异步通信装置ＵＡＲＴ０使用ＳＴＭ３２的通用ＧＰＩＯ口模拟产生硬盘的读写时序ꎬ从而对ＡＲＭ中的存储器进行读写ꎬ这种方案是将数据采集之后再显示处理ꎬ无法实现实时进行数据的监控测试ꎮ本设计方案通过无线传感器实现与上位机的实时通信ꎮ下位机软件设计流程如图８所示ꎮ下位机上电初始化之后ꎬ通过上位机服务器端口１发送应答命令ꎬ当应答成功后ꎬ下位机打开串口中断ꎮ通过ＲＳ２３２总线通信协议进行数据的接收与命令的发送ꎬ总共有３个部分的通信数据ꎬ采用轮回发送原则ꎬ下位机对收到的数据首先进行校验进行ꎬ然后筛选有效的数据ꎬ同时对数据进行解码计算ꎮ采用乒乓操作方式存储到３块ＳＲＡＭ中ꎬ在另一路线程中ꎬ下位机一直等待上位机发送指令ꎬ当接收到相关指令后ꎬ则从ＳＲＡＭ中读取数据ꎬ将数据按照通信协议发送给上位机ꎮ由于网络通信速率相较串口通信速率高很多ꎬ如果采用即时通信将导致双方的通信速率出现时延[５]ꎬ因此上位机与下位机采用定时通信ꎬ当下位机对数据进行过滤分类等完５６４电㊀子㊀器㊀件第４２卷图８㊀无线通信成时一次性通过网络通信将数据传递给上位机ꎬ这极大提高了上位机与下位机的效率ꎮ通信过程中为了避免网卡发生故障时导致整个服务器网络阻塞ꎬ因此本次设计的上位机在服务器上安装两块网卡ꎬ与交换机构成两条线路ꎬ这样一块网卡故障时服务器将数据流量转移到另一块网卡上ꎬ提高系统的容错能力ꎮ４㊀轨迹识别４.１㊀坐标系转换通过ＭＥＭＳ传感器获得的运动状态数据是相对于载体坐标系下的运动状态信号ꎬ要获得地理坐标系下运动状态ꎬ首先进行坐标系的转换[６]ꎮ载体坐标系与地理坐标系之间的相互转换过程如图９所示ꎮ图９㊀坐标系转换示意图地理坐标系Ｏ－ＸＹＺ经过３次坐标轴转动得到载体坐标系Ｏ－ＸｂＹｂＺｂ的转动角度ꎬ３次转换的角度为俯仰角θꎬ偏航角φꎬ翻滚角γꎮ采用四元数龙格库塔算法对陀螺仪数据求解姿态角ꎬ然后采用卡尔曼滤波结合磁传感器数据与加速度计实现角度补偿ꎮ载体坐标系转换过程首先绕ｚ轴旋转β角得到偏航角ꎬ此时得到转换矩阵Ｃ(β)ꎮＣ(β)＝ｃｏｓβｓｉｎβ０－ｓｉｎβｃｏｓβ０００１éëêêêùûúúú(１)然后绕ｙ轴旋转α角得到俯仰角及转换矩阵Ｃ(α)ꎮＣ(α)＝ｃｏｓα０－ｓｉｎα０１０ｓｉｎα０ｃｏｓαéëêêêùûúúú(２)最后绕ｘ轴旋转γ得到翻滚角与矩阵Ｃ(γ)ꎮＣ(γ)＝１０００ｃｏｓγｓｉｎγ０－ｓｉｎγｃｏｓγéëêêêùûúúú(３)３个坐标系相乘即可得到最终的转换坐标系ＣꎮＣ＝Ｃφ∗Ｃ(θ)∗Ｃ(γ)(４)将得到的姿态矩阵与加速度传感器获得的加速度信号ａｂ相结合即可得到地理坐标系下的加速度信号ａｔꎮａｔ＝Ｃ∗ａｂ(５)４.２㊀随机噪声的滤出在４.１节获得的加速度信号由于存在着环境中的随机噪声信号ꎬ不可以直接对其进行积分求解ꎮ对于噪声信号ꎬ本文设计Ｋａｌｍａｎ滤波器对加速度信号进行噪声滤波处理ꎮＫａｌｍａｎ滤波算法结合了测量数据前的预估计与测量之后的校正补偿能够实现误差的最小化[７]ꎮ进行随机噪声滤波的Ｋａｌｍａｎ算法结构如图１０所示ꎮ图１０㊀算法流程图１０中ꎬａｔ｜ｔ－１为Ｋａｌｍａｎ滤波器对ｔ时刻加速度信号的预测值ꎬａｔ｜ｔ为Ｋａｌｍａｎ滤波器根据ｔ时刻采集到的加速度信号ａｔ以及ｔ时刻的预测值ａｔ｜ｔ－１做出的加速度校验值ꎬＦ相邻时刻的状态转移函数ꎬ由于传感器的采样频率较高ꎬ相邻时刻状态变化不大所以此处设置为１ꎬＱ为随机噪声的协方差矩阵ꎬ根据采样环境设置为[０.０００１㊀０.０００１㊀０.０００１]ꎬＰｔ｜ｔ－１与Ｐｔ｜ｔ分别为误差协方差矩阵的估计值与校验值ꎮＫｔ为ｔ时刻的Ｋａｌｍａｎ增益ꎬσ为随机噪声的６６４第２期陈健伟ꎬ陈㊀鸿等:基于ＭＥＭＳ传感器的数据采集识别系统设计㊀㊀方差ꎮ经过Ｋａｌｍａｎ滤波之后的地理加速度数据与原始地理加速度数据的对比结果如表１所示ꎮ表１㊀原始数据与Ｋａｌｍａｎ滤波数据对比ａｘａｙａｚａｘ＿ｋａｙ＿ｋａｚ＿ｋ－９.６１５６９１.５１１７８－０.４６８４５９００－９.６１５６９１.５１１７８－０.４６８４５９００－９.５８２２０１.８３２６１０.００５７６３７９－９.５８２２０１.８３２６１０.００５７６３７９－９.７７５３９１.９９９６５０.３５８７３０００－９.７７５３７１.９９９６４０.３５８６９４００－９.６４４２０２.１０６５００.８３９６６６００－９.６４４２０２.１０６５００.８３９６１０００－９.４３２５０１.６４６７００.００９３８９５０－９.４３２６０１.６４６７７０.００９４７５２０－９.３７２２５１.４１６６０－０.５６２９２４００－９.３７２２６１.４１６６３－０.５６２８６７００－９.４５２７５１.７４４９９－０.１１１０２３００－９.４５２７４１.７４４９５－０.１１１０６８００㊀㊀通过表１可知ꎬ在初始阶段滤波前与滤波后的数据相同ꎬ但是随着时间的累积ꎬ数据逐渐出现细微区别ꎬ表明Ｋａｌｍａｎ滤波器能在一定程度上发挥精细调节作用ꎮ４.３㊀累积误差消除由Ｋａｌｍａｎ滤波之后的数据在随后的积分过程中由于每一小步的积分过程中存在的微小误差ꎬ在不断的积分中会逐渐累加增大ꎬ严重影响运动轨迹的确定[８－９]ꎮ本文设计了零状态自适应算法来消除累积过程中的误差ꎮ本次设计过程中数据的采样频率为１００Ｈｚꎬ设计长度为２５个数据的滑动窗口对每次采集的数据进行滑窗处理ꎬ算法流程如图１１所示ꎮ分析滑动窗口内的数据方差ꎬ与设定的零状态判断阈值进行比较ꎬ进而确定运动过程中的零状态时刻ꎬ在此刻将数据归零从而消除累积误差ꎮ如表１所示第２行与第５行数据存在转折点ꎬ也就是出现零状态时刻ꎬ在此时进行归零就可以消除各个阶段累积的误差ꎬ从而提高数据的计算精度ꎮ图１１㊀累积误差消除流程４.４㊀轨迹求解对最终处理得到的加速度通过二次积分可以到的运功过程中的位置ꎬ对于三维空间里ｍ个加速度数据就需要３ｍ次二次积分求解ꎮ采用无限梯形逼近计算将仅消耗３ｍ次加法计算ꎮ图１２㊀梯形积分采用图示梯形逼近算法公式如式(６)所示ꎮ在整个积分区域将整体面积划分为多个小梯形ｔ１至ｔ２区间ꎬｔｍ至ｔｎ区间ꎬ整个积分区域的面积即为多个ｔ１至ｔ２区间的小梯形累加构成ꎮ[ｖｘｍꎬｖｙｍꎬｖｚｍ]＝[ｖｘｍ－１ꎬｖｙｍ－１ꎬｖｚｍ－１]＋[ａｘｍ－１Δｔꎬａｙｍ－１Δｔꎬａｚｍ－１Δｔ][ＳｘｍꎬＳｙｍꎬＳｚｍ]＝[Ｓｘｍ－１ꎬＳｙｍ－１ꎬＳｚｍ－１]＋１２(ｖｘｍ－１＋ｖｘｍ)Δｔꎬéëêê１２(ｖｙｍ－１＋ｖｙｍ)Δｔꎬ１２(ｖｚｍ－１＋ｖｚｍ)Δｔùûúú＝[Ｓｘｍ－１＋ｖｘｍ－１Δｔ＋１２ａｘｍ－１Δｔ２Ｓｙｍ－１＋ｖｙｍ－１Δｔ＋１２ａｙｍ－１Δｔ２Ｓｚｍ－１＋ｖｚｍ－１Δｔ＋１２ａｚｍ－１Δｔ２(６)上式中ａꎬｖꎬｓ分别表示３个方向上的额加速度㊁速度㊁位置ꎬ整个系统经数据采集噪声滤除积分后ꎬ得到运动轨迹ꎮ本次实验是对人体在走下楼梯时运动轨迹的检测ꎬ检测结果如图１３所示ꎮ通过比较ꎬ结果表明测得的运动轨迹与实际运动状态符合ꎮ图１３㊀运动轨迹５㊀总结本文设计一套姿态采集识别系统ꎬ由ＦＰＧＡ与ＡＲＭ相结合实现了大容量多通道传感器数据的读取ꎬ同时设计了Ｋａｌｍａｎ滤波器与零状态自适应算法来提取运动状态ꎬ通过实验观察证明该系统具有高效性㊁可靠性ꎬ能够实现日常生活工作过程中的轨迹识别ꎮ７６４电㊀子㊀器㊀件第４２卷参考文献:[１]㊀闫兴钰.基于ＡＲＭ的数据采集传输仪设计[Ｊ].科技创新与生产力ꎬ２０１３(９):７３－７５.[２]董星.基于ＦＰＧＡ的存储控制器及相关系统计技术研究[Ｄ].杭州:浙江大学ꎬ２０１７.[３]李耀川.Ｉ~２Ｃ控制器及加速度传感器的驱动设计和实现[Ｄ].西安:西安电子科技大学ꎬ２０１２.[４]韩佳伟.高集成系统异步ＦＩＦＯ门限设计[Ｊ].电子科技ꎬ２０１７ꎬ３０(７):１４６－１４８ꎬ１５２.[５]王海勇.无线传感器网络数据可靠传输关键技术研究[Ｄ].南京:南京邮电大学ꎬ２０１６.[６]李由.基于ＭＥＭＳ惯性传感器㊁ＷｉＦｉ㊁磁场特征的移动智能终端室内行人导航算法[Ｄ].武汉:武汉大学ꎬ２０１５.[７]杨丹.卡尔曼滤波器设计及其应用研究[Ｄ].长沙:湘潭大学ꎬ２０１４.[８]韩治国ꎬ王红梅ꎬ许辉.基于窗函数和特征滤波器的半带滤波器设计[Ｊ].计算机仿真ꎬ２０１３ꎬ３０(８):１８１－１８４ꎬ３８３. [９]朱庄生ꎬ万德钧ꎬ王庆.航位推算累积误差实时修正算法研究[Ｊ].中国惯性技术学报ꎬ２００３(３):８－１２.陈健伟(１９９１－)ꎬ男ꎬ硕士研究生ꎬ主要研究方向为电路与系统ꎬ自动化测试与控制技术的研究ꎬｃｔｆａｎｇｃｈｅｎｇ＠１６３.ｃｏｍꎻ陈㊀鸿(１９６３－)ꎬ博士ꎬ教授ꎬ主要从事测试计量技术及仪器ꎬ自动化测试与控制技术㊁光电检测技术方向的研究ꎬ９１７５６６０６０＠ｑｑ.ｃｏｍꎮ８６４。
《采用MEMS加速度传感器的边坡稳定安全监测系统设计》范文
《采用MEMS加速度传感器的边坡稳定安全监测系统设计》篇一一、引言边坡稳定是工程建设和自然环境中的重要问题，其稳定性直接影响着人民生命财产的安全。
随着科技的发展，对边坡稳定的监测技术也在不断进步。
本文将介绍一种采用MEMS（微机电系统）加速度传感器的边坡稳定安全监测系统设计，以提高边坡监测的准确性和实时性。
二、系统设计概述本系统设计主要基于MEMS加速度传感器，通过采集边坡表面的加速度数据，实时监测边坡的稳定性。
系统主要由MEMS加速度传感器、数据采集模块、数据处理与分析模块、报警模块以及通信模块等部分组成。
三、MEMS加速度传感器MEMS加速度传感器是本系统的核心部件，具有体积小、重量轻、功耗低、灵敏度高、响应速度快等优点。
它能够实时采集边坡表面的加速度数据，为后续的数据处理和分析提供原始数据。
四、数据采集模块数据采集模块负责将MEMS加速度传感器采集的加速度数据进行数字化处理，以便于后续的数据处理和分析。
该模块具有高采样率、低噪声、抗干扰能力强等特点，能够保证数据的准确性和可靠性。
五、数据处理与分析模块数据处理与分析模块是本系统的核心模块之一，负责对采集的数据进行处理和分析。
该模块包括数据滤波、数据拟合、异常值检测、边坡稳定性评价等功能。
通过分析加速度数据的变化情况，可以判断边坡的稳定性状态，并采取相应的措施。
六、报警模块报警模块是本系统的关键部分，当数据处理与分析模块判断边坡处于不稳定状态时，报警模块会及时发出警报，提醒相关人员采取措施，防止事故的发生。
报警方式可采用声光报警、短信通知等多种方式。
七、通信模块通信模块负责将本系统的数据传输到远程监控中心，以便于远程监控和管理。
该模块采用无线通信技术，具有传输速度快、可靠性高等优点。
八、系统实现与应用本系统的实现需要结合硬件和软件技术，包括传感器选型、电路设计、程序编写等。
在应用方面，本系统可广泛应用于矿山、水库、公路、铁路等领域的边坡稳定监测，为保障人民生命财产安全提供有力支持。
基于MEMS技术的低功耗数据采集终端设计与实现
基于MEMS技术的低功耗数据采集终端设计与实现随着物联网的快速发展，对于数据的采集和传输需求不断增加。
而传统的数据采集终端往往存在功耗过高的问题，不适应长时间连续工作的需求。
为解决这一问题，基于MEMS技术的低功耗数据采集终端应运而生。
本文将讨论该终端的设计原理、实现方法及其在实际应用中的优势。
首先，我们需要明确MEMS技术即微机电系统技术，是一种将微米或纳米级的机械元件与电子电路集成在一起的技术。
它的核心是通过微纳米加工工艺，在芯片上制造出小型化、高性能的传感器和执行器。
这种技术的特点是功耗低、集成度高、体积小、性能优良。
基于MEMS技术的低功耗数据采集终端正是利用了这些特点。
该终端的设计原理是利用MEMS传感器感知环境中的物理量，并将其转换为电信号，最后传送到其他设备进行处理。
在传感器选择上，应考虑功耗低、精度高、可靠性好的因素。
例如，利用MEMS加速度传感器可以实现对物体的加速度进行测量，而MEMS压力传感器可以感测气体或流体中的压力变化。
通过引入多个传感器，可以实现对多种物理量的测量，从而满足不同应用场景的需求。
在实现方法上，首先需要设计一个低功耗的电路系统。
该电路系统应具备自动休眠、自动唤醒的功能，以实现对于非工作状态下的功耗控制。
通过合理的电源管理设计，可以在不影响数据采集效果的前提下，大幅度降低终端的功耗。
另外，为了进一步提高终端的功耗效率，可以引入能量回收技术。
该技术可以通过收集和利用环境中的能量，例如光能、热能等，为终端供电。
这种设计方式可以减少对传统电池的依赖，延长终端的工作时间。
同时，还可以通过降低对外部供电的需求，减少对电池的充电次数，从而节约能源。
基于MEMS技术的低功耗数据采集终端在实际应用中具有多种优势。
首先是体积小、重量轻，便于携带和安装。
其次，功耗低，可以满足长时间连续工作的需求，特别适用于对数据采集时效性和实时性要求较高的场景。
此外，MEMS传感器具有灵敏度高、稳定性好的特点，可以提供精确的数据，满足工艺、医疗、环境等领域对于数据的高要求。
加速度传感器标定的数据自动采集系统的设计
指 标 进 行 一 系 列 试 验 ， 以确 定 传感 器 的 实 际 性 能 。 传 感 器 的 性 能 标 定 是 通 过 试 验 建 立 传 感 器 输 入 量 与 输 出 量 之 间 的
关 系 。 同 时 确 定 出 不 同条 件 下 的误 差关 系 。传 感 器 的 标 定
到光 ， 向单 片 机发 送 请 求 信 号 ，单 片 机接 到信 号 后 向
一
半 导 体 激 光 器 、待 测 传 感 器 、 光 电 二 极 管 构 成 的 传 感 器 振
幅 采 集 部 分 。先 确 定 夹 缝 的 大 小 ，随 振 动 的 变化 ，夹 缝 逐 渐 减 少 ， 当激 光 衍 射 时 ，记 下 该 时 刻 的振 幅值 。 根 据 （＝ ｎ
收 稿 日期 ：２０ — １２ ０ ７ １－ ４
分 静 态 标 定 和 动 态 标 定 两 种 。静 态 标 定 主 要 用 于 检 验 ，测 试 传 感 器 的静 态 特 性 指 标 ， 如静 态 灵 敏 度 、线 性 度 、迟 滞
和 重 复 性 等 。动 态 标 定 主 要 用 于 检 验 ，测 试 传 感 器 的 动 态
来 标 定 传 感 器 的输 出 电 压 与 输 入 的加 速 度 之 间 的关 系 。整
维普资讯
与 开发
加速度传感器标定的数据自动采集系统的设计
邓和 莲
（ 南娄 底 职 业技 术 学 院 ， 湖 南娄 底 湖 ４ ７０ ） １０ ０
的 衍 射 与 单 片 机 相 结 合 设 计 出 的加 速度 传 感 器 的 标 定 系 统 。利 用 该 系统 可 以 快 速 准 的关 系 进 行 标 定 。该 系 统 与 传 统 的方 法相 比较 具 有 数 据 采 集 自动 化 程 度 高 、误 差 小 、 器 ；单 片 机 ；Ａ／ Ｄ转 换 器 ；光 电二 极 管 ；激 光 衍 射
基于MEMS惯性传感器的加速度测量无线传输系统设计
基于MEMS惯性传感器的加速度测量无线传输系统设计摘要：微电子与微机械（MEMS）技术的发展，使现代传感器设计向微型化、智能化、集成化、微低功耗方向发展。
MEMS技术突破了传统传感器设计受质量、体积、功耗等技术瓶颈的束缚，在各测量领域有着非常广泛的应用。
而随着无线技术的发展，传感器技术与无线技术结合得越来越紧密，利用无线技术开发信号采集无线传输模块可以克服有线传输的弊端。
关键字：MEMS 传感器无线技术本文结合三轴线性MEMS惯性传感器LIS331DL和单片无线收发器nRF905构建加速度测量无线传输系统，避免因采用传输导线所带来的不利影响和使用上的不方便。
该系统的特点是集电源、加速度传感器、微控器、射频收发器于一体，体积小、功耗低，能够实现对运动物体三维方向上加速度的测量。
所设计的系统装置可以非常方便地固定于运动物体上，尤其适合近距复杂环境中对运动物体加速度的测量。
1 系统组成和工作原理系统总体构成如图1所示。
系统分为主、从机两部分。
从机负责测量运动物体的加速度并通过射频传输方式发射测量数据；主机负责接收从机发射的数据，对数据进行实时显示，并将数据结果通过RS 232串口保存到PC机中以供分析。
系统采用电池供电，在非工作模式下处于待机模式，通过控制按键实现工作模式和待机模式的切换以进一步节省功耗，保证电池长时间工作。
2 硬件设计硬件设计主要包括传感器与微控器外围连接电路设计、射频收发器与微控器外围连接电路设计等。
2．1 微控制器经对比选用高速C8051F310单片机作为系统的微控器。
C8051F310是完全集成的混合信号片上系统型MCU芯片，具有片内上电复位、VDD监视器、看门狗定时器和时钟振荡器的真正独立工作的片上系统，片内外设丰富。
2．2 LIS331DL传感器电路设计LIS331DL是ST纳米运动传感器家族中具有最小封装（LGA16封装，3 mm×3 mm×1 mm）、最低功耗（小于1 mW）的三轴线性加速度传感器。
MEMS加速度传感器的数据采集和预处理
MEMS加速度传感器的数据采集和预处理韩盈党;李哲【摘要】An accelerometer data acquisition unit was designed based on Micro Electro Mechanical System ( MEMS) .The date of ADXL345 acceleration sensor were collected with the microprocessor through the I2 C bus, and the data were through lowpass fil-tering, zero offset error correction, gravitational acceleration elimination, etc.As a result, acceleration of the movement of the car-rier was received, and displacement was got through the secondary integral of the acceleration.Through repeated measurements within 100 meters, the displacement error of the simulation calculation was less than 2%.%设计了一种基于微机电系统（ MEMS）加速度传感器的数据采集单元，用微处理器通过内部集成电路（ I2 C）总线采集加速度传感器ADXL345的数据，对数据进行低通滤波、零偏误差修正以及去除重力加速度等，从而得到载体的运动加速度，并对加速度进行二次积分得到位移，在100 m范围内实测多次，仿真计算位移误差在2％以内。
【期刊名称】《仪表技术与传感器》【年(卷),期】2015(000)002【总页数】4页(P16-19)【关键词】微机电系统(MEMS);加速度传感器;内部集成电路(I2 C);数据预处理【作者】韩盈党;李哲【作者单位】西安邮电大学电子工程学院，陕西西安 710061;西安邮电大学电子工程学院，陕西西安 710061【正文语种】中文【中图分类】TN962随着微机电系统(Micro Electro Mechanical System，MEMS)和微加工技术的发展，微型传感器也随之迅速发展。
MEMS加速度传感器标定测试采集系统的设计
MEMS加速度传感器标定测试采集系统的设计于春华;石云波;赵赟;李祥【摘要】在传统MEMS加速度传感器标定设备的基础上,设计了一套基于以太网传输的20路传感器信号自动采集系统.W5300芯片作为硬件采集卡的核心,Visual Studio+QT作为上住机软件的开发平台.传感器产生的电压信号经过A/D采样,经由以太网收发模块将采集的数据通过网线传输给计算机.系统具有多通道连续采集、参数设置、数据存储、多路实时显示波形的功能.简化了数据采集过程,解决了因数据拥堵导致的数据丢失的问题,提高了标定测试采集效率.【期刊名称】《自动化与仪表》【年(卷),期】2014(029)011【总页数】4页(P53-55,64)【关键词】微机电集成系统;加速度传感器;标定;数据采集;C++【作者】于春华;石云波;赵赟;李祥【作者单位】中北大学仪器科学与动态测试教育部重点实验室,太原030051;苏州中盛纳米科技有限公司,苏州215123;中北大学仪器科学与动态测试教育部重点实验室,太原030051;苏州中盛纳米科技有限公司,苏州215123;中北大学仪器科学与动态测试教育部重点实验室,太原030051;苏州中盛纳米科技有限公司,苏州215123;中北大学仪器科学与动态测试教育部重点实验室,太原030051;苏州中盛纳米科技有限公司,苏州215123【正文语种】中文【中图分类】TP212MEMS加速度传感器由于其成本低、体积小、功耗低等优点被广泛应用到多种振动检测系统与惯性导航系统中。
作为对现实环境中各种信息进行采集、传输、转换和处理的关键器件，为系统提供能够识别并进行处理的最原始数据。
加速度传感器的静动态特性直接影响其使用性能。
传统的MEMS加速度传感器标定测试系统操作复杂，所需仪器繁多，且功能单一，不但效率低，而且标定的精确度也不高，后续的数据处理也较为繁琐，直接影响了传感器的广泛应用。
因此如何进行批量测试标定成为首要解决的问题。
MEMS传感器数据采集器研究
MEMS传感器数据采集器研究在本次研究中，主要通过硬件设计与软件设计对MEMS传感器进行分析。
1硬件设计1）硬件电路总体结构。
根据石油勘探的需求，结合MEMS传感器工作原理与特点，数据采集器主要采用低噪声运放OPA4228设计高信噪比的模拟放大电路，并依靠24位高分辨率的A/D芯片接入DSP。
在DSP 系统中，根据数字信号处理方式，以信号频域、时域特性为基础，通过提取弱信号来提高信噪比1。
2）MEMS加速传感器。
本次研究中，MEMS加速传感器以硅为基础，属于差动电容式传感器。
差动式电容的中间电极由加速传感器质量模块构成，电容器中间电极面积就是质量模块面积。
两边电极与质量模块分别形成2个电容器。
在传感器运行过程中，当发现在Y方向（不确定的某一方向）出现加速度时，质量模块就会向该方向的反方向偏离，导致电容出现相对变化，电容相对变化的大小，即为加速度的实际值。
现阶段，常见的MEMS加速传感器为三臂梁结构的加速传感器，该结构的特点是：质量模块不是方形结构，而是一种正六边形结构，臂梁与硅片主晶之间不全部平行。
该结构的优点是灵敏度高、抗干扰能力强。
MEMS加速传感器的主要技术指标为灵敏度与固有频率，其中，灵敏度Y的计算公式。
2软件设计石油勘探MEMS传感器数据采集器的软件系统，包括DSP程序模块系统、ARM程序模块设计等，本以此为基础，对石油勘探MEMS传感数据采集系统的团建系统设计内容进行分析。
1）DSP程序设计。
DSP程序需要完成A/D转换驱动、数字滤波与信号识别等多方面内容。
本文简单统计常规条件下DSP程序运行流程图，具体数据见图1。
《仪表技术和传感器》指出3，5509是DSP程序中支持eXpress-DSPTM的关键，同时，5509所使用的唯一内存映射（代表程序空间与数据空间所共处的空间）。
同时，在DSP设计过程中，要保证每个DARAM模块都能在特定时间内完成固定访问（一般情况下为2次/周）。
2）数据信号处理程序。