基于区间温度补偿与数据融合的硅微谐振式加速度计零偏稳定性优化技术

doi:10.3901/JME.260491

机械工程学报 ›› 2026, Vol. 62 ›› Issue (10): 62-72.doi: 10.3901/JME.260491

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基于区间温度补偿与数据融合的硅微谐振式加速度计零偏稳定性优化技术

李挺¹, 周吴¹, 李贺^2,3, 张炳磊^2,3, 马青山^2,3, 李昂^2,3, 马忠睿¹, 魏朝立¹, 冉龙骐¹

1. 电子科技大学机械与电气工程学院成都 611731;
2. 中国工程物理研究院微系统与太赫兹研究中心成都 610299;
3. 中国工程物理研究院电子工程研究所绵阳 621900

收稿日期:2025-05-25 修回日期:2025-11-19 发布日期:2026-07-29
作者简介:李挺,男,1999年出生,博士研究生。主要研究方向为MEMS谐振器件技术。E-mail:li_ting25@163.com;周吴(通信作者),男,1981年出生,博士,教授,博士研究生导师。主要研究方向为MEMS设计技术、传感器与执行器、微系统封装与集成。E-mail:zhouwu916@uestc.edu.cn;李贺,男,1992年出生,助理研究员。主要研究方向为惯性器件制造与测控。E-mail:lihe_mtrc@caep.cn;张炳磊,男,1990年出生,助理研究员。主要研究方向为MEMS器件工艺技术。E-mail:zhangbinglei_mtrc@caep.cn;马青山,男,1989年出生,助理研究员。主要研究方向为MEMS器件工艺技术。E-mail:maqingshan_mtrc@caep.cn;李昂,男,1997年出生,研究实习员。主要研究方向为MEMS器件工艺技术。E-mail:liang_mtrc@caep.cn;马忠睿,男,1995年出生,博士研究生。主要研究方向为MEMS超声电机智能控制及其工程应用、信号处理等。E-mail:cqlgmzr@163.com;魏朝立,男,2000年出生,博士研究生。主要研究方向为MEMS谐振器件技术。E-mail:zhaoliwei_uestc@163.com;冉龙骐,男,1994年出生,博士研究生。主要研究方向为MEMS传感器与执行器。E-mail:ranlongqi7@163.com
基金资助:
国家自然科学基金(52075082)和四川科技支撑(2024ZHCG0050)资助项目。

Bias Stability Optimization Technique for Silicon Micro-resonant Accelerometer Based on Interval Temperature Compensation and Data Fusion

LI Ting¹, ZHOU Wu¹, LI He^2,3, ZHANG Binglei^2,3, MA Qingshan^2,3, LI Ang^2,3, MA Zhongrui¹, WEI Zhaoli¹, RAN Longqi¹

1. School of Mechanical and Electrical Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu 611731;
2. Microsystem and Terahertz Research Center, China Academy of Engineering Physics, Chengdu 610299;
3. Institute of Electronic Engineering, China Academy of Engineering Physics, Mianyang 621900

Received:2025-05-25 Revised:2025-11-19 Published:2026-07-29

摘要/Abstract

摘要： 针对硅微谐振式加速度计零偏稳定性受温度变化影响显著的问题，提出一种基于区间温度补偿与数据融合的零偏稳定性优化技术。通过建立双DETF温度响应仿真模型，揭示温度响应导致零位偏移机理。创新性地提出一种区间温度补偿算法，采用滑动窗口实时拟合温度系数，通过动态加权补偿消除双DETF间温度响应差异。结合基于卡尔曼滤波原理的数据融合技术抑制残余噪声，形成协同优化机制。最后，基于Zynq 7020平台搭建测控样机，并使用温度响应显著的无应力隔离框架硅微谐振式加速度计进行技术验证。在-40～60 ℃循环变温工况下的全温测试中，区间温度补偿与数据融合协同技术使零偏稳定性提升95.19%，充分证明了该协同技术的零偏稳定性优化能力以及复杂温度环境下较好的温度适应性。同时，零偏稳定性相较单一使用温度补偿时提升62.88%，较单一使用数据融合时提升99.9%，优于单一补偿或融合策略，为MEMS加速度计在复杂温度变化下的零偏稳定性优化提供了新思路。

关键词: MEMS, 硅微谐振式加速度计, 温度补偿, 数据融合, 零偏稳定性, FPGA

Abstract: To address the deterioration of zero bias stability in silicon micro-resonant accelerometers under temperature varia tions, a collaborative optimization technique combining interval temperature compensation and data fusion is proposed. A dual double-ended tuning fork(DETF) temperature response simulation model is established to reveal the zero-point drift mechanism caused by thermal effects. An innovative interval temperature compensation algorithm is developed, employing sliding windows for real-time fitting of temperature coefficients and dynamically weighted compensation to eliminate temperature response differences between dual DETFs. Kalman filter-based data fusion technology is integrated to suppress residual noise, forming a synergistic optimization mechanism. Experimental validation is conducted using a measurement prototype built on the Zynq 7020 platform and a stress-isolated silicon micro-resonant accelerometer framework. Full-temperature testing under cyclic temperature variations ( -40-60 ℃) demonstrates that the collaborative approach achieves 95.19% improvement in zero bias stability compared to uncompensated conditions, confirming effectiveness in complex thermal environments. The method outperforms single-strategy approaches: 62.88% better than standalone temperature compensation and 99.9% better than pure data fusion. New insights are provided for optimizing MEMS accelerometer performance under significant temperature fluctuations.

Key words: MEMS, silicon micro-resonant accelerometer, temperature compensation, data fusion, zero-bias stability, FPGA

中图分类号:

TH701

李挺, 周吴, 李贺, 张炳磊, 马青山, 李昂, 马忠睿, 魏朝立, 冉龙骐. 基于区间温度补偿与数据融合的硅微谐振式加速度计零偏稳定性优化技术[J]. 机械工程学报, 2026, 62(10): 62-72.

LI Ting, ZHOU Wu, LI He, ZHANG Binglei, MA Qingshan, LI Ang, MA Zhongrui, WEI Zhaoli, RAN Longqi. Bias Stability Optimization Technique for Silicon Micro-resonant Accelerometer Based on Interval Temperature Compensation and Data Fusion[J]. Journal of Mechanical Engineering, 2026, 62(10): 62-72.

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