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扭摆式硅微加速度计性能补偿方法研究

中文摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第9-16页
    1.1 课题研究背景第9-11页
        1.1.1 MEMS加速度计概述第9页
        1.1.2 MEMS加速度计的发展第9页
        1.1.3 MEMS加速度计的分类与应用第9-11页
    1.2 MEMS加速度计的国内外研究现状第11-14页
        1.2.1 国外研究现状第11-13页
        1.2.2 国内研究现状第13-14页
    1.3 研究意义与主要研究内容第14-16页
第2章 扭摆式硅微加速度计的工作原理第16-24页
    2.1 扭摆式硅微加速度计的基本工作原理第16-17页
    2.2 扭摆式硅微加速度计的温度特性第17-21页
        2.2.1 扭摆式硅微加速度计的结构原理第17-19页
        2.2.2 开环式硅微加速度计的信号检测原理第19-20页
        2.2.3 扭摆式硅微加速度计温度误差来源第20-21页
        2.2.4 减小温度误差方法第21页
    2.3 扭摆式硅微加速度计的性能参数第21-23页
        2.3.1 基本性能参数第21-22页
        2.3.2 标度因数温度系数第22页
        2.3.3 零偏稳定性第22-23页
    2.4 本章总结第23-24页
第3章 扭摆式硅微加速度计性能补偿算法研究第24-48页
    3.1 基于最小二乘多项式拟合的扭摆式硅微加速度计模型辨识第25-31页
        3.1.1 最小二乘多项式拟合原理第25-26页
        3.1.2 最小二乘多项式拟合曲面建立加速度计温度模型第26-30页
        3.1.3 最小二乘多项式拟合曲线建立加速度计非线性模型第30-31页
    3.2 基于BP神经网络拟合的扭摆式硅微加速度计模型辨识第31-39页
        3.2.1 BP神经网络原理第31-33页
        3.2.2 BP神经网络建立加速度计温度模型第33-39页
        3.2.3 BP神经网络建立加速度计非线性模型第39页
    3.3 基于小波神经网络拟合的扭摆式硅微加速度计模型辨识第39-46页
        3.3.1 小波神经网络原理第39-41页
        3.3.2 小波神经网络建立加速度计温度模型第41-45页
        3.3.3 小波神经网络建立加速度计非线性模型第45-46页
    3.4 三种补偿方法拟合结果比较第46-47页
    3.5 本章小结第47-48页
第4章 温度补偿系统的设计与实现第48-59页
    4.1 系统方案设计第48页
    4.2 系统硬件设计第48-54页
        4.2.1 电源模块第48-49页
        4.2.2 加速度计电路模块第49-51页
        4.2.3 模数转换模块第51页
        4.2.4 微处理器模块第51-53页
        4.2.5 数字通信模块第53-54页
    4.3 系统软件设计第54-58页
        4.3.1 加速度计数据获取程序设计第55-57页
        4.3.2 补偿数据处理第57-58页
        4.3.3 串口数据发送第58页
    4.4 本章小结第58-59页
第5章 测试系统软件设计与实现第59-67页
    5.1 测试系统软件总体设计第59-60页
    5.2 离心机转台控制第60-62页
    5.3 数据采集第62-63页
    5.4 数据存储第63-64页
    5.5 自动化设计第64-66页
    5.6 本章小结第66-67页
第6章 性能测试结果与分析第67-77页
    6.1 非线性补偿第67-70页
        6.1.1 测试系统与方法第67-69页
        6.1.2 测试结果第69-70页
    6.2 温度补偿第70-76页
        6.2.1 测试系统与方法第70-72页
        6.2.2 测试结果第72-76页
    6.3 本章小结第76-77页
第7章 总结与展望第77-79页
    7.1 本论文工作总结第77页
    7.2 未来工作展望第77-79页
参考文献第79-84页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第84-85页
致谢第85-86页

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