MEMS的研究

沈阳理工大学先进制造技术09010132072012/11/1221.微型机电系统(MEMS)主要研究内容、应用领域、关键技术、国内外发展概况。研究内容：一是以美国为代表的以集成电路加工技术为基础的硅微加工技术；二是以德国为代表发展起来的LIGA技术(包括X射线深度光刻、微电铸和微铸等加工工艺)；三是以日本为代表发展起来的精密加工技术。应用领域：微型传感器、微型执行器、微型光机电器件和系统、微型生物化芯片、微型机器人、微型飞行器、微型动力系统。关键技术：1.表面加工技术*表面加工技术又叫表面牺牲层腐蚀技术，是把沉积于硅晶体的表面膜制作加工成MEMS的机械部分，然后使其局部与硅体部分分离，呈现可运动的机构。2.体硅腐蚀技术体硅腐蚀技术是形成MEMS结构的关键技术，有化学腐蚀和离子刻蚀两大类，即常指的湿法与干法刻蚀，湿法腐蚀包括各向异性腐蚀法、选择腐蚀法和电化学腐蚀法。3.LIGA技术+LIGA是一个德文缩略语，德文光刻－电镀－铸模的缩写，意即X射线同步辐射光刻所产生的电铸铸模。4.固相键合技术*固相键合技术的思路来源于SOI技术，机理是分子键键合，是把两个固态部件键合在一起的加工技术，以形成复杂的三维机械结构，其典型键合模式是硅/玻璃、硅/硅、金属/玻璃间的键合。国内外发展概况：1.国内：我国MEMS的研究始于20世纪80年代末,起步并不晚，在“八五”、“九五”期间得到国家科技部、教育部、中国科学院、国家自然科学基金委和原国防科工委的支持。开展了包3括微型直升机、力平衡加速度传感器、力平衡真空传感器、微泵、微喷嘴、微马达、微电泳芯片、微流量计、硅电容式麦克风、分裂漏磁场传感器、集成压和传感器、微谐振器和微陀螺等许多微机械器件的研究和开发工作。2.国外：目前,国外已研制成的MEMS、微机械结构部件有阀门、弹簧、喷嘴、臂梁、齿轮,连接器、散热器、马达及各种传感器(如加速度计、陀螺、微型惯性测量组合等)。硅微压力传感器、微加速计和微阀等已成为商品,具有和传统产品竞争的能力。1962年,微小器件的先驱—第一个硅微压力传感器问世,它的主要技术基础是硅膜、压敏电阻和体硅腐蚀技术,表明用硅加工方法可以制作机械结构。1987年美国加州大学伯克利分校研制出转子直径60一120μm的硅微型静电电机。其主要技术基础是牺牲层腐蚀工艺和静电驭动,显示出利用硅微加工工艺制微小可动结构并与集成电路兼容制造微小系统的潜力。这项新兴技术已受到世界许多国家决策部门重视,被列为高技术发展规划。现在美国的大学、国家实验室和公司共有30多个MEMS研究小组。航空航天、通讯和MEMS被列为美国三大科研重点。日本目前也有60多个MEMS研发小组(包括27个院校、14个国家研究所和25个私营公司)。欧洲于是1990年建立起网络以协调欧洲各国家的MEMS研究。截止到1993年底,欧洲共有8所院校、23个国家研究所和公司总计31个MEMS研究小组。资料显示,自1999年以来，国际上微系统的专利数已成指数形式增长,预示着微系统产业的发展即将迅速到来,硅加工技术己成为微系统加工技术的主4流技术。(1)应用MEMS技术制造的传感器有哪些，应用领域、国内外MEMS惯性器件发展概况性能指标。传感器：应用领域：5国内外发展概况：1.我国MEMS惯性器件的发展现状我国从20世纪80年代末开始了MEMS技术的研究,包括硅微型压力传感器、微型电机和微型泵。610多年来研究队伍逐步扩大,本世纪初已形成40多个单位的50多个研究小组,在MEMS惯性器件方面开展了大量的研究工作,取得了长足的进步。MEMS研究方向包括:微型惯性器件和惯性测量组合;机械量微型传感器和制动器;微流量器件和系统;生物传感器、生物芯片和微操作系统;微型机器人;硅和非硅制造工艺。国内公开发表文献表明,我国研制的振动轮式机械陀螺零偏稳定性达到70°/h,随机游走噪声达到30°/h[3]。但由于基础研究的薄弱,技术人员的缺乏,技术和资金投入的不足,我国在各个技术方面与国外发达国家相比还有一定的差距,主要体现在批量生产时性能的稳定性和器件的完好率都有待于提高。2.国外MEMS惯性传感器的发展现状20世纪80年代以来,美、德、法、俄等国家的一些公司相继开展微硅陀螺、微硅加速度计等微型惯性仪表的研究,并进行微型惯性测量组合的研究。美国在MEMS惯性器件以及微型导航系统技术方面处于世界领先地位。随着MEMS技术的发展,微机械惯性器件的研究取得了很大的进展。目前已有微型加速度计和微型硅陀螺仪的商品生产,体积和重量均很小,但尚需提高精度。美国模拟器件公司(ADI公司)的集成加速度计是微机械与微电子集成的标志性产品,主要用于汽车防撞气囊的弹出控制,年产值超过2亿美元。ADI公司基于MEMS技术的惯性传感器供货量已达到2亿只。NJM公司正在研制使用MEMS技术的战术级IMU,与现有装置相比,成本大幅降低,体积大为减小,功耗也更小。7MEMS惯性传感器正在向精度更高和集度更高的方向发展,其中MEMS陀螺的发展尤为明显。MEMS加速度计是所有MEMS传感器中商业市场化最为成功的,它在精度方面已能满足战略导弹的应用要求。微机械加速度计在工程上达到的精度为1×10-4g,潜在精度还可以提高一个数量级。MEMS陀螺的性能也接近或达到战术级导航的水平。微机械陀螺的分辨率达到(1°~100°)/h,在工程上可以实现10°/h的精度。石英微机械陀螺已批量生产,有的硅微陀螺已实用化。尽管也开发出来一些高精度的微机械加速度计,但其价格昂贵,从整体上来说精度水平还不很高。MEMS惯性器件在结构设计、制造技术、电路构成、集成、封装及试验系统等方面仍然存在一定问题,有待进一步解决。高精度、抗恶劣环境和多传感器一体化集成是MEMS惯性传感器的研究热点和发展方向,器件的设计和生成工具也是研究的一个重要方面。(2)导航系统中除了陀螺仪，加速度计外列举应用的其他传感器，MEMSIMU的最新产品概况，结合实例进行分析。压力传感器：MEMS压力传感器可以用类似集成电路(IC)设计技术和制造工艺，进行高精度、低成本的大批量生产，从而为消费电子和工业过程控制产品用低廉的成本大量使用MEMS传感器打开方便之门，使压力控制变得简单易用和智能化。传统的机械量压力传感器是基于金属弹性体受力变形，由机械量弹性变形到电量转换输出，因此它不可能如MEMS压力传感器那样做得像IC那么微小，成本也远远高于MEMS压力传感器。相对于传统的机械量传感器，MEMS压力传感器的尺寸更8小，最大的不超过1cm，使性价比相对于传统“机械”制造技术大幅度提高。目前的MEMS压力传感器有硅压阻式压力传感器和硅电容式压力传感器，两者都是在硅片上生成的微机电传感器。硅压阻式压力传感器是采用高精密半导体电阻应变片组成惠斯顿电桥作为力电变换测量电路的，具有较高的测量精度、较低的功耗，极低的成本。惠斯顿电桥的压阻式传感器，如无压力变化，其输出为零，几乎不耗电。MEMS硅压阻式压力传感器采用周边固定的圆形的应力杯硅薄膜内壁，采用MEMS技术直接将四个高精密半导体应变片刻制在其表面应力最大处，组成惠斯顿测量电桥，作为力电变换测量电路，将压力这个物理量直接变换成电量，其测量精度能达0.01%~0.03%FS。上下二层是玻璃体，中间是硅片，硅片中部做成一应力杯，其应力硅薄膜上部有一真空腔，使之成为一个典型的绝压压力传感器。应力硅薄膜与真空腔接触这一面经光刻生成电阻应变片电桥电路。当外面的压力经引压腔进入传感器应力杯中，应力硅薄膜会因受外力作用而微微向上鼓起，发生弹性变形，四个电阻应变片因此而发生电阻变化，破坏原先的惠斯顿电桥电路平衡，产生电桥输出与压力成正比的电压信号。电容式压力传感器利用MEMS技术在硅片上制造出横隔栅状，上下二根横隔栅成为一组电容式压力传感器，上横隔栅受压力作用向下位移，改变了上下二根横隔栅的间距，也就改变了板间电容量的大小，即△压力=△电容量。2.多传感器信息融合技术的基本研究内容有哪些？（多传感器信息9融合的结构和控制、具体方法、拓扑结构）作为多源信息综合处理的一项新技术,它能将来自某一目标的多源信息加以智能化合成,产生比单一信息源更精确、更完全的估计和判决。信息融合的概念始于世纪年代初期,来源于军事领域中的需要,当时称为多源相关、多传感器混合数据融合,70年代建立其技术。信息融合又称数据融合,美国国防部沈二欲刃从军事应用的角度将信息融合定义为这样一个过程把来自许多传感器和信息源的数据和信息加以联合、相关脱和组合,以获得精确的位置估计附和身份估计,以及对战场情况和威胁及其重要程度进行适当的完整评价。和对上述定义进行了补充和修改,用状态估计代替了位置估计,并加上了检测功能,给出了如下定义信息融合是一种本文于兀瞬年月日收到中国科学基金人刃年多层次、多方面的处理过程,这个过程是对多源数据进行检测、互联、相关、估计和组合以达到精确的状态估计和身份识别,以及完整的态势评估和威胁评估汇。（1）多传感器定量（传感数据的一致性检验，基于参数估计的信息融合算法），定性信息融合方法介绍？粗糙集理论原理介绍在信息融合领域中的应用情况？融合算法是根据人工智能理论和现代信息论等发展起来的一类融合算法，常用的算法主要有聚类分析、模糊逻辑、神经网络、小波理论、粗糙集理论、支持向量机和ＰＳＯ算法等方法。标准ＰＳＯ算法粒子群优化算法是近１０年提出的一种全局优化算法，其数学公式可10表示为：ｖｉｄ＝ωｖｉｄ＋ｃ１ｒａｎｄ１（）（ｐｉｄ－ｘｉｄ）＋ｃ２ｒａｎｄ２（）（ｐｇｄ－ｘｉｄ）．（１）其中，ｘｉｄ是粒子当前的位置向量，ｖｉｄ是粒子的运动速度向量，ｐｉｄ为粒子个体位置最优值，ｐｇｄ为群体最优值，即群体中所有粒子在所搜索过的解空间中适应度最高的向量，ｉ＝１，２，…，ｍ表示群落由ｍ个粒子组成，ｇ表示群体中个体位置最优值的个数，ｄ＝１，２，…，Ｄ表示ｄ维空间，ω是惯性权重，ｃ１和ｃ２是非负的学习常数，ｒａｎｄ１（）和ｒａｎｄ２（）是介于［０，１］之间的随机数．ＱＤ－ＰＳＯ算法由于标准ＰＳＯ存在缺陷，因此，可以根据粒子群的基本性质，运用具有全局收敛的ＱＤ－ＰＳＯ算法来降低这一问题发生的概率，具体数学过程如下．首先，进行粒子状态更新操作：Ｌ＝Ｚｘｉｄ（ｔ）－ｐｔ，ｘｉｄ（ｔ＋１）＝ｐｄ－Ｌｌｎ（１／ｕ）．其中，ｐｔ为势中心点，ｐｄ为均值最优点，ｔ是小于１／ｌｎ槡２的非负常数．１．４基于ＱＤ－ＰＳＯ算法的总体流程：步骤１：初始化．确定ＱＤ－ＰＳＯ算法的各项参数，在搜索范围内随机初始化ｘｉｄｖｉｄ，其中粒子的维数ｄ即为待选择传感器的数目Ｎ．步骤２：计算各传感器被使用的概率，按目标函数式计算每个粒子的适应值．11步骤３：将每个粒子的适应值与其经历过的最好值进行比较，如果更好，则将其作为当前粒子的个体最优值．步骤４：将每个粒子的个体最优值与群体最优值进行比较，如果更好，则将其作为群体最优值．步骤５：更新每个粒子的速度和位置．步骤６：若未达到终止条件，则转步骤２．（2）请列举说明应用此技术的导航系统，介绍国内外最新的研究概况，列举相关的传感器类型重点对其应用的信息融合算法进行介绍说明。随着传感器技术、数据处理技术、计算机技术、网络通讯技术、人工智能技术、并行计算的软件和硬件技术等相关技术的发展,多传感器信息融合必将成为未来复杂工业系统智能检测与数据处理的重要技术下面总结它的未来发展趋势根据融合的应用研究已是如此广泛,但其绝大多数工作都是针对特定应用领域内的问题来开展研究,因而需要建立统一的信息融合基本理论和广义融合模型算法人工智能可使系统本身具有较好的柔性和可理解性,同时还能处理复杂的问题,因而在未来的信息融合技术中利用人工智能的各种方法,以知识为基础构成多传感器信息融合将继续是其研究趋势之一为了在现实世界实现多传感器信息融合,处理器结构将朝并行体结构发展,传感器功能并行结构和算法功能的并行结构分布式处理结构所具有的独特优点信道容量要求低,系统生命力强,工程易于实现,使其在检测、估计、跟踪方法进一步发展。12我国已开展了对多传感器信息融合技术的研究工作,