摘要 | 第4-5页 |
ABSTRACT | 第5-6页 |
第一章 绪论 | 第10-18页 |
1.1 研究背景 | 第10-12页 |
1.1.1 硅微加速度计概述 | 第10页 |
1.1.2 硅微加速度计的发展 | 第10-11页 |
1.1.3 硅微加速度计的分类 | 第11-12页 |
1.2 国内外研究现状 | 第12-16页 |
1.2.1 硅微加速度计研究现状 | 第12-15页 |
1.2.2 硅微加速度计温度补偿技术研究现状 | 第15-16页 |
1.3 课题主要研究内容 | 第16-18页 |
第二章 硅微加速度计工作原理 | 第18-26页 |
2.1 硅微加速度计基本工作原理 | 第18-20页 |
2.1.1 线加速度计的基本工作原理 | 第18-19页 |
2.1.2 摆式加速度计的基本工作原理 | 第19-20页 |
2.2 硅微电容加速度计温度性能 | 第20-23页 |
2.2.1 硅微电容加速度计结构原理 | 第20-21页 |
2.2.2 硅微电容加速度计信号检测原理 | 第21-22页 |
2.2.3 硅微电容加速度计温度误差分析 | 第22-23页 |
2.2.4 硅微电容加速度计温度误差减小措施 | 第23页 |
2.3 硅微电容加速度计性能参数 | 第23-25页 |
2.3.1 非线性度 | 第24页 |
2.3.2 零偏及零偏稳定性 | 第24-25页 |
2.3.3 标度因数及标度因数温度系数 | 第25页 |
2.4 本章小结 | 第25-26页 |
第三章 温度补偿算法研究 | 第26-45页 |
3.1 基于曲面拟合算法的加速度计温度建模与仿真 | 第26-29页 |
3.1.1 最小二乘曲面拟合原理 | 第26-27页 |
3.1.2 最小二乘曲面拟合温度建模与仿真 | 第27-29页 |
3.2 基于BP神经网络算法的加速度计温度建模与仿真 | 第29-36页 |
3.2.1 BP神经网络拟合原理 | 第29-31页 |
3.2.2 BP神经网络温度建模与仿真 | 第31-36页 |
3.3 基于IAGA-BP神经网络算法的温度建模与仿真 | 第36-42页 |
3.3.1 GA优化BP神经网络 | 第36-38页 |
3.3.2 IAGA优化BP神经网络 | 第38-40页 |
3.3.3 IAGA拟合结果分析 | 第40-42页 |
3.4 补偿方法拟合结果对比 | 第42-44页 |
3.5 本章小结 | 第44-45页 |
第四章 温度补偿和测试系统设计 | 第45-60页 |
4.1 温度补偿系统总体方案设计 | 第45-46页 |
4.2 温度补偿系统硬件设计 | 第46-52页 |
4.2.1 硅微加速度计电路模块 | 第46-48页 |
4.2.2 A/D转换电路模块 | 第48页 |
4.2.3 微控制器电路模块 | 第48-49页 |
4.2.4 D/A转换电路模块 | 第49-50页 |
4.2.5 双路互补输出电路模块 | 第50页 |
4.2.6 数字通信电路模块 | 第50-51页 |
4.2.7 电源电路模块 | 第51-52页 |
4.3 温度补偿系统软件设计 | 第52-55页 |
4.3.1 补偿系统软件总体设计 | 第52-53页 |
4.3.2 A/D数据采集程序设计 | 第53-54页 |
4.3.3 数据补偿算法程序设计 | 第54页 |
4.3.4 数据通信程序设计 | 第54-55页 |
4.3.5 D/A数据转换程序设计 | 第55页 |
4.4 温度测试系统设计和实现 | 第55-59页 |
4.4.1 测试系统总体设计 | 第55-56页 |
4.4.2 温箱转台控制程序设计 | 第56-57页 |
4.4.3 数据采集与存储程序设计 | 第57-58页 |
4.4.4 数据处理程序设计 | 第58-59页 |
4.5 本章小结 | 第59-60页 |
第五章 温度性能测试结果与分析 | 第60-68页 |
5.1 测试系统与方法 | 第60-61页 |
5.2 测试结果分析 | 第61-66页 |
5.3 噪声测试 | 第66页 |
5.4 本章小结 | 第66-68页 |
第六章 总结与展望 | 第68-70页 |
6.1 论文工作总结 | 第68-69页 |
6.2 未来工作展望 | 第69-70页 |
参考文献 | 第70-75页 |
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第75-76页 |
致谢 | 第76页 |