迅速,它对提高武器作战水平,改进武器性能起着十分重要作用。另外汽车上的安全气囊,在微机器人中,执行器动作的运动速度、加速度和力的大小的检测都需要微阵列式加速度传感器。因此微阵列式加速度传感器的应用范围广,前景十分看好。
随着集成电路平面加工工艺技术日趋成熟,微加工中的三维加工工艺不断地发展,使微传感器、微马达、微泵等制造已成为现实。文献[1]曾提出了传感阵列的布阵设计问题,但未展开研究。本文在文献[2~4]的研究基础上系统、综合地研究了微阵列式加速度传感器,根据理论研究和实验分析,应按加速度值的大小进行微阵列式加速度传感器的研制。 微阵列加速度传感器的设计理论
加速度的影响因素与加速度之间呈现某种关系,应用多元回归理论研究加速度场的数学模型,当其关系是线性时,应用线性回归理论研究,建立数学模型及其评估方法,而为非线性时,应用非线性回归理论 研究,建立数学模型及其评估方法。
1.1 线性回归分析
设加速度Y与其影响因素X1, X2,…, XP存在线性关系,则其数学模型为
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逐步线性回归算法流程如下:
1) 设定函数FunInitial( )是输入的实验数据建立结构矩阵X、观察值矩阵Y、自相关系数矩阵R、常数矩阵B、增广矩阵R(0),并且设置相应的初始化值,函数FunAssesGet( )引入因子时,计算偏回归平方和及检验的函数;2) 函数FunAssesPel( )引入一个因子后,做剔除旧因子的检验函数;3) 数组均用首元素表示当前已被使用的数组数目;4) 数组Already Trans Row [n]记录已经被检验过,放入回归方程中的因子下标;5) 整数 变量L用来计数,对n-1次可能的引入因子的处理加以限制;6) 整数变量T, rausRow表示当前要进行R矩阵变换的行,当其值为−1,表示没有转化的行,程序最终输出有效的回归方程。
1.2 非线性回归分析
当测试加速度与影响因素呈非线性关系,则需建立非线性模型,并应用阻尼最小二乘法解决。
1) 非线性回归数学模型及分析方法
假设函数
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