Разработка поведенческой модели сенсора линейного ускорения с двумя осями чувствительности для моделирования в среде Simulink программного пакета MatLab
Синтез поведенческой модели сенсора линейного ускорения с двумя осями чувствительности в среде Simulink пакета MatLab. Результаты моделирования сенсора в виде переходных процессов и спектрального анализа при реакции системы на внешние воздействия.
Рубрика | Коммуникации, связь, цифровые приборы и радиоэлектроника |
Вид | статья |
Язык | русский |
Дата добавления | 29.06.2017 |
Размер файла | 776,3 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Разработка поведенческой модели сенсора линейного ускорения с двумя осями чувствительности для моделирования в среде Simulink программного пакета MatLab
И.Е. Лысенко, С.А. Синютин, О.Ю. Воронков
Южный федеральный университет, Ростов-на-Дону
Аннотация: Работа посвящена синтезу поведенческой модели сенсора линейного ускорения с двумя осями чувствительности в среде Simulink программного пакета MatLab на основе математической модели этого устройства в форме дифференциальных уравнений. Приводятся результаты моделирования динамики синтезированной поведенческой модели сенсора в виде переходных процессов и спектрального анализа при реакции системы на внешние воздействия.
Ключевые слова: микросистемная техника, микроэлектромеханическая система, элементная база, акселерометр, сенсор, конструкция, модель, моделирование, переходной процесс, спектральный анализ
Введение. Одним из динамично развивающихся научно-технических направлений является микросистемная техника. В рамках данного направления создается большое количество различных по функциональному признаку микроэлектромеханических систем (далее МЭМС). Микромеханические сенсоры линейных ускорений (акселерометры) представляют собой один из классов МЭМС, получивших широкое распространение и изготавливаемых по групповым методам изготовления компонентов микроэлектроники и микросистемной техники. Микромеханические акселерометры находят применение в системах контроля и безопасности транспортных средств, инерциальных навигационных системах, интерактивных игровых приставках, медицинском оборудовании и т.д. [1 - 7].
В данной статье рассматривается поведенческая модель емкостного сенсора линейного ускорения с двумя осями чувствительности с целью проверки работоспособности синтезируемой МЭМС.
Конструкция сенсора
На рисунке 1 представлена конструкция микромеханического сенсора линейных ускорений с двумя осями чувствительности.
Рис. 1. - Микромеханический сенсор линейных ускорений
с двумя осями чувствительности
Разработанный микромеханический сенсор содержит инерционную массу 1, подвес чувствительного элемента 2, емкостные преобразователи перемещений 3, 4, электростатические приводы 5.
Достоинство предложенной конструкции микромеханического сенсора заключается в возможности его работы как акселерометра прямого преобразования, так и компенсационного.
Математическая модель. Математическая модель движения чувствительного элемента акселерометра в форме уравнений в переменных состояния может быть получена на основе уравнения Лагранжа 2-го рода и выглядит следующим образом [1, 8]:
(1)
поведенческий моделирование сенсор линейный
где x, y - перемещения чувствительного элемента по осям Х и Y; m - масса чувствительного элемента; в - коэффициент демпфирования; щ01, щ02 - собственные частоты колебаний чувствительного элемента по осям Х и Y; Fx, Fy - силы инерции; Fel1, Fel2 - электростатические силы; Щ - угловая скорость.
Силы, действующие на чувствительный элемент, выражаются равенствами [1]:
(2)
где ах, аy - линейные ускорения по осям Х и Y; N1 - число пальцев подвижного гребенчатого электрода электростатического привода; - относительная диэлектрическая проницаемость воздушного зазора; - электрическая постоянная; h - толщина структурного слоя; d1 - зазор между пальцами гребенок подвижного и неподвижного электродов электростатического привода; UDC - постоянное напряжение; UAC1, UAC2 - переменные напряжения.
Изменение емкостей преобразователей перемещений считается по формулам [1, 9 - 11]:
(3)
где N2, N3 - число пальцев и гребенок подвижных электродов емкостных преобразователей перемещений; l - длина перекрытия пальцев гребенок подвижных электродов емкостных преобразователей перемещений; d2 - зазор между пальцами гребенок подвижного и неподвижного электродов емкостных преобразователей перемещений.
Коэффициент жесткости подвеса чувствительного элемента определяется исключительно свойствами структурного слоя и конфигурацией упругих балок. Однако, как видно из конструкции предложенного устройства и принципа его функционирования емкостные преобразователи перемещений будут оказывать влияние на динамические свойства чувствительного элемента через коэффициент электростатической упругости [1, 8].
Таким образом, собственные частоты чувствительного элемента акселерометра будут определяться выражениями:
(4)
где k - жесткость подвеса чувствительного элемента; kel1, kel2 - коэффициенты электростатической упругости, вычисляемые из уравнений:
(5)
Поведенческая модель. На основе математической модели (1) с учетом выражений (2 - 5) была разработана поведенческая модель сенсора линейных ускорений с двумя осями чувствительности.
На рисунке 2 представлена поведенческая модель акселерометра, разработанная для моделирования в среде Simulink программного пакета MatLab.
Рис. 2. - Поведенческая модель сенсора линейных ускорений с двумя осями чувствительности
С применением прямых и обратных связей на главные сумматоры подаются одночлены из уравнений: сигналы со входов системы, собственно переменные состояния и их первые производные с требуемыми знаками (плюс или минус в зависимости от знака в уравнении) и коэффициентами. На входах системы оказываются переменные, не относящиеся к переменным состояния, т.е. исходные данные, не являющиеся константами. Именно они играют роль задающих воздействий, характер которых определяется целями управления. Прохождение сигналов по блок-схеме реализуется посредством прямых и обратных связей, усилительных коэффициентов, сумматоров и умножителей в соответствии с уравнениями в переменных состояния.
Рис. 3. - Переходной процесс относительно переменной x
(измерение линейного ускорения по оси x)
Результаты моделирования. Результаты моделирования динамики синтезированной системы представлены графически на рисунках 3 - 6 в виде переходных процессов и спектрального анализа, имеющих целью исследование параметров демпфирования и частотных свойств объекта. Переходные процессы являются реакцией системы на прямоугольные импульсы (именно по этим законам в рамках поставленного эксперимента изменяются во времени линейные ускорения ax, ay). Спектральным анализом отражены собственные резонансы системы на частотах щ01 и щ02.
Рис. 4. - Переходной процесс относительно переменной y
(измерение линейного ускорения по оси y)
Рис. 5. - Спектральная мощность переменной x
Рис. 6. - Спектральная мощность переменной y
В ходе моделирования акселерометра периоды импульсов имеют следующие значения: на входе переменной ax - 20 с, на входе переменной ay - 30 с.
Заключение
Моделированием подтверждена корректная работа сенсора линейных ускорений с двумя осями чувствительности. В ходе эксперимента была выявлена высокая добротность колебательной системы, обусловленная малым демпфированием и отраженная медленным затуханием переходных процессов, а также ярко выраженными резонансами.
Результаты исследований, изложенные в данной статье, получены при финансовой поддержке Минобрнауки РФ в рамках реализации проекта «Создание высокотехнологичного производства для изготовления комплексных реконфигурируемых систем высокоточного позиционирования объектов на основе спутниковых систем навигации, локальных сетей лазерных и СВЧ маяков и МЭМС технологии» по постановлению правительства №218 от 09.04.2010 г. Исследования проводились в Южном федеральном университете (г. Ростов-на-Дону).
Литература
1. Распопов В.Я. Микромеханические приборы. Тула: Тульский государственный университет, 2007. 400 с.
2. Тимошенков С.П., Кульчицкий А.П. Применение МЭМС-сенсоров в системах навигации и ориентации подвижных объектов // Нано - и микросистемная техника. 2012. №6. С. 51 - 56.
3. Аравин В.В., Вернер В.Д., Сауров А.Н., Мальцев П.П. МЭМС высокого уровня - возможный путь развития МЭМС в России // Нано - и микросистемная техника. 2011. №6. С. 28 - 31.
4. Прокофьев И.В., Тихонов Р.Д. Нано - и микросистемы для мониторинга параметров движения транспортных средств // Нано - и микросистемная техника. 2011. №12. С. 48 - 50.
5. Анчурин С.А., Максимов В.Н., Морозов Е.С., Головань А.С., Шилов В.Ф. Блок инерциальных датчиков // Нано - и микросистемная техника. 2011. №1. С. 50 - 53.
6. Elwenspoek, M. and R. Wiegerink, 2005. Silicon micro accelerometers. Mechanical microsensors, pp: 230 - 236.
7. Alper, S.E., K. Azgin and T. Akin, 2007. A high-performance silicon-on-insulator MEMS gyroscope operating at atmospheric pressure. Sensors and Actuators A, 135: 34 - 42.
8. Lysenko, I.E., 2013. Modeling of the micromachined angular rate and linear acceleration sensors LL-type with redirect of drive and sense axis. World Applied Sciences Journal, 27 (6): 759 - 762.
9. Коноплев Б.Г., Лысенко И.Е., Шерова Е.В. Интегральный сенсор угловых скоростей и линейных ускорений // Инженерный вестник Дона, 2010, №3 URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n3y2010/240.
10. Лысенко И.Е., Ежова О.А. Критерии равенства собственных частот колебаний чувствительных элементов микромеханических гироскопов-акселерометров // Инженерный вестник Дона, 2014, №2 URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n2y2014/2475.
11. Лысенко И.Е. Моделирование двухосевого микромеханического сенсора угловых скоростей и линейных ускорений LR-типа // Инженерный вестник Дона, 2013, №1 URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n1y2013/1549.
Размещено на Allbest.ru
...Подобные документы
Экспериметальный расчет усилителя напряжения разностным уравнением в векторно-матричной форме. Подтверждение результатов моделью, собранной в среде Simulink математического пакета Matlab. Разведение печатных плат с помощью пакета программ P-Cad 2001.
дипломная работа [549,4 K], добавлен 28.09.2010Назначение, типы и аппроксимация характеристик цифровых и аналоговых фильтров. Разработка на языке MATLAB программы моделирования ФВЧ методом Баттерворта, построение графиков амплитудно- и фазо-частотной характеристик; построение Simulink – модели.
курсовая работа [883,8 K], добавлен 17.06.2011Понятие математической модели линейной дискретной системы (ЛДС) как соотношение вход/выход в виде уравнения или системы уравнений с целью вычисления реакции на сигналы. Моделирование работы ЛДС в программной среде MATLAB. Порядок выполнения работы.
контрольная работа [221,6 K], добавлен 29.09.2011Разработка нейронной сети, выполняющей задачу распознавания и обучения. Использование пакета Simulink программы Matlab. Проектирование архитектуры нейронной сети, удовлетворяющей поставленной задаче. Создание модели импульсного двухпорогового нейрона.
дипломная работа [2,7 M], добавлен 14.10.2010Обзор особенностей речевых сигналов, спектрального анализа и способов его применения при обработке цифровых речевых сигналов. Рассмотрение встроенных функций и расширений Matlab по спектральному анализу. Реализация спектрального анализа в среде Matlab.
курсовая работа [2,2 M], добавлен 25.05.2015Последовательная корректирующая цепь постоянного тока для следящей системы. Время переходного процесса. Моделирование работы автоматической системы с использованием пакета Simulink. Синтез последовательной корректирующей цепи. Вид задающего воздействия.
реферат [254,6 K], добавлен 23.02.2012Нахождение коэффициентов фильтра с помощью программного пакета MatLab. Структурная схема прямой канонической формы фильтра. Листинг программного пакета visual DSP++. Построение амплитудно-частотной характеристики синтезированного фильтра, расчет графика.
курсовая работа [1,5 M], добавлен 23.04.2013Изучение методов цифровой фильтрации в обработке сигналов. Исследование способов синтеза бесконечной импульсной характеристики приборов для очищения жидкостей процеживанием. Особенность имитирования фильтров нижних частот в программной среде Matlab.
дипломная работа [1,1 M], добавлен 20.05.2017Требования к аппаратуре автоматизации управления вентиляторами. Функциональная схема автоматической вентиляторной установки. Построение имитационной модели системы автоматического управления, ее исследование при различных параметрах ПИ-регулятора.
курсовая работа [641,9 K], добавлен 18.10.2011Исследование приводов постоянной частоты вращения. Математическое моделирование объемной гидропередачи в среде MATLAB-Simulink. Разработка конструкции и технологии печатного узла контроллера. Количественная оценка технологичности конструкции изделия.
дипломная работа [5,0 M], добавлен 07.10.2014Модель нереверсивного трехфазного управляемого тиристорного преобразователя как совокупность функциональных блоков и схем на основе логических элементов в программном пакете MatLab+Simulink: регулировочные и внешние характеристики, выбор силовых ключей.
курсовая работа [1,4 M], добавлен 19.06.2013Метод синтеза последовательного корректирующего устройства и оценка показателей качества переходных процессов. Структурная схема САУ с единичной обратной связью. Коэффициент усиления разомкнутой системы. Результаты имитационного моделирования САУ на ЭВМ.
курсовая работа [211,8 K], добавлен 20.12.2010Управляемый объект из четырех типовых динамических звеньев, соединенных между собой в определенной последовательности с образованием двух замкнутых контуров. Исследование устойчивости объекта. Расчетная схема цифровой модели объекта для системы Simulink.
курсовая работа [571,3 K], добавлен 11.02.2013Исследование устойчивости линейной САУ различными методами анализа (частотными и алгебраическими) с применением двух программных пакетов Mathcad и Matlab-Simulink. Общая передаточная функция с числовыми значениями. Структурная схема системы управления.
курсовая работа [1,5 M], добавлен 01.06.2015Формулировка требований к системе и расчет параметров электропривода. Синтез регулятора тока. Расчет регулятора скорости. Исследование переходных процессов в системе подчиненного управления с помощью программы "Matlab". Синтез релейной системы.
курсовая работа [3,6 M], добавлен 11.09.2009Математическая модель технологического процесса. Структурная схема микропроцессорной системы. Алгоритм работы цифровой вычислительной машины. Расчет параметров устройства управления. Моделирование динамики системы с применением ППП "MatLab/Simulink".
курсовая работа [1016,6 K], добавлен 21.11.2012Проектирование среднескоростного тракта передачи данных между двумя источниками и получателями. Сборка схемы с применением пакета "System View" для моделирования телекоммуникационных систем, кодирующего и декодирующего устройства циклического кода.
курсовая работа [3,0 M], добавлен 04.03.2011Проектирование модели электродвигателя с рассчитанными параметрами в среде Simulink. Моделирование работы двигателя с различными нагрузками (возмущающим моментом). Расчет параметров и оптимальных регуляторов и показателей качества по ряду характеристик.
курсовая работа [2,2 M], добавлен 24.06.2012Методы имитационного моделирования системы автоматического регулирования и исследования основных характеристик систем фазовой автоподстройки частоты. Структурная схема системы фазовой автоподстройки частоты. Элементы теории систем фазового регулирования.
лабораторная работа [450,8 K], добавлен 17.12.2010Определение параметров и переменных модели. Алгоритмизация модели и ее машинная реализация. Выбор инструментальных средств моделирования. Получение и интерпретация результатов моделирования системы. Планирование машинного эксперимента с моделью системы.
курсовая работа [382,1 K], добавлен 20.02.2015