CN105759077A - 一种新型高精度mems加速度计 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种加速度计，具体涉及一种MEMS加速度计，具体为将高速的数字量化单元嵌入到MEMS加速度计的sigma?delta全闭环电路中，并通过信号估计与处理，实现了由低位量化器组成的MEMS全闭环sigma?delta系统达到了全数字闭环和高位数字量化输出。通过本发明的信号处理算法、系统稳定性设计，实现反馈静电力量化的同时，实现了数字反馈。同时采用数字方式实现环路滤波器，能够避免模拟环路滤波器产生的积分饱和现象，同时降低版图设计难度以及模拟环路滤波器的噪声对系统影响，有效地提高了MEMS加速度计的性能。

Description

一种新型高精度MEMS加速度计

技术领域

本发明涉及电容式惯性传感器，特别涉及MEMS(Micro Electro MechanicalSystem)速度计数字伺服电路。

背景技术

电容式惯性传感器一般包括加速度传感器和陀螺仪等惯性传感器，由这些惯性传感器实时测量运载体相对于地面运动的加速度等参数，以确定运载体的位置和地球重力场参数，并将被测量的变化转化为电容的变化。

下面以MEMS(Micro Electro Mechanical System)电容式惯性传感器为例进行介绍。

随着MEMS(Micro Electro Mechanical System)技术的日益成熟，MEMS电容式惯性传感器由于具有体积小、灵敏度高、直流特性稳定、漂移小、功耗低、温度系数小等优点被广泛的运用，然而MEMS电容式惯性传感器的电容变化小，所以要求MEMS电容式惯性传感器伺服电路具有精度高，线性度好，动态范围大等特性。

现有MEMS电容式惯性传感器伺服电路从结构分为闭环结构和开环结构两种，从输出信号分为模拟信号输出和数字信号输出。开环结构的电容式惯性传感器伺服电路在线性度和测量量程以及动态范围等受到制约；闭环实现方案分为两种，一种是基于模拟闭环负反馈方案(其中，采用“ADC+DSP+DAC”奈奎斯特采样率下进行运算仍然属于类似的方案)，基于模拟闭环负反馈技术的方案在现有的技术文献中介绍很多，这里不再赘述，模拟闭环负反馈存在的问题如：静电负刚度问题、动态测量精度问题、温度稳定性问题、无法实现高精度数字量化问题等等都可以很好的通过基于sigma-delta的数字闭环方案去解决，基于sigma-delta闭环负反馈技术，实现数字化输出的同时，采用过采样实现了噪声整形，此外，采用过采样深度负反馈技术，使得活动质量块位移几乎为零，实现了很好的线性度和良好的动态特性。

以下从sigma-delta modulator MEMS全闭环加速度计技术领域，对现有技术进行分析：

现有技术1：现有MEMS电容式惯性传感器数字闭环伺服电路被最广泛运用的结构是单量化器1位反馈sigma-delta调制器(参见图2)。它包含读出放大电路，环路滤波器，比较器和1位力反馈控制信号发生器。其中读出放大电路将电容式惯性传感器电容的变化转换为电压的变化；环路滤波器将读出放大电路的输出信号进行处理，实现噪声的整形和整个闭环回路的稳定；比较器将环路滤波器的输出信号量化成1位的数字信号输出，以便于后续处理，同时输入给1位力反馈控制信号发生器；1位力反馈控制信号发生器产生力反馈控制信号。整个闭环回路实现对MEMS电容式惯性传感器的检测，并且数字化输出。这个结构的MEMS电容式惯性传感器数字闭环伺服电路存在以下一些缺点：

由于单量化器1位反馈sigma-delta调制器中的环路滤波器是用模拟电路实现的，而环路滤波器对数字闭环伺服电路的稳定性和噪声整形效果至关重要，所以对环路滤波器的参数精确性和匹配性要求高。然而由于MEMS制造工艺的复杂性和特殊性，MEMS电容式惯性传感器自身参数的准确性较差，分散性大，往往导致原本匹配好的环路滤波器变的不匹配，轻者导致数字闭环伺服电路性能下降，重者导致数字闭环伺服电路不稳定，无法正常工作；用模拟电路实现的环路滤波器由于集成电路加工的误差和寄生效应的存在，导致环路滤波器的参数精确性比较差，难于准确控制。

此外，采用全模拟方案无法实现信号的数字处理于补偿，无法处理外部干扰信号的影响，如噪声、温度等。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种高精度，数字输出，并具有噪声抑制能力的高精度MEMS加速度计。

本发明解决上述问题的技术方案是：一种MEMS加速度计，所述MEMS加速度计包括：

MEMS敏感单元，所述MEMS敏感单元用于感受加速度信号，将所述加速度信号转化为惯性力成为MEMS敏感单元输出信号；

读出装置，所述读出装置将所述MEMS敏感单元输出信号转化为脉冲产生装置可识别的输入信号；

脉冲产生装置，所述脉冲产生装置将所述输入信号进行信号估计、控制算法转换、数字量化得到量化的比特流信号，所述量化的比特流信号经转化为静电力用于平衡所述惯性力。

进一步地，所述脉冲产生装置包括信号估计单元、控制算法单元、数字量化单元。

进一步地，所述信号估计单元对所述输入信号进行预处理和真实值估计，并将估计后的信号输出给所述控制算法单元。

进一步地，所述控制算法单元将信号估计单元估计后的信号进行相位补偿和噪声整形，所述数字量化单元将相位补偿和噪声整形后的信号量化输出为量化的比特流信号。

进一步地，所述MEMS加速度计还包括静电力脉冲控制单元；所述MEMS敏感单元、所述读出装置、所述脉冲产生装置及所述静电力脉冲控制单元依次连接构成回路。

进一步地，所述静电力脉冲控制单元包括时序控制单元、电压基准源单元。

进一步地，所述读出装置包括可变增益放大器。

进一步地，所述脉冲产生装置通过信号估计单元的信噪比调整所述可变增益放大器的增益。

进一步地，所述静电力脉冲控制单元接收量化的比特流信号，所述时序控制单元通过控制切换所述电压基准源单元导通的方向和导通的次数，以判断加速度信号的方向及大小，实现反馈静电力平衡所述惯性力。

进一步地，所述读出装置还包含前置放大器和模数转换器。

进一步地，所述前置放大器对所述MEMS敏感单元输出信号进行过采样。

进一步地，所述模数转换器采样速率高于所述前置放大器。

进一步地，所述量化的比特流信号是过采样的调制信号，包含用于平衡所述惯性力的大小和极性信息。

进一步地，所述MEMS敏感单元输出信号为电容的变化信号。

进一步地，所述MEMS加速计还包括抽取滤波单元，所述抽取滤波单元将量化后的比特流信号进行降采样和滤波处理后输出为可识别的高位数字量信号。

一种MEMS加速度计的控制方法，所述方法包括以下步骤：

A)提供MEMS敏感单元，所述MEMS敏感单元用于感受加速度信号，将所述加速度信号转化为惯性力成为MEMS敏感单元输出信号；

B)提供读出装置，所述读出装置将MEMS敏感单元输出信号转化为脉冲产生装置可识别的输入信号；

C)提供脉冲产生装置，所述脉冲产生装置将所述输入信号进行控制算法转换、数字量化得到量化的比特流信号，所述量化的比特流信号经转化为静电力用于平衡所述惯性力。

进一步地，所述方法还提供静电力脉冲控制单元；所述MEMS敏感单元、读出装置、脉冲产生装置及静电力脉冲控制单元依次连接构成回路。

进一步地，所述静电力脉冲控制单元包括时序控制单元、电压基准源单元。

进一步地，所述静电力脉冲控制单元接收量化的比特流信号，所述时序控制单元通过控制切换电压基准源单元导通的方向和导通的次数，判断加速度信号的方向及大小，实现反馈静电力平衡所述惯性力。

进一步地，所述脉冲产生装置包括信号估计单元、控制算法单元、数字量化单元。

进一步地，所述信号估计单元对输入信号进行预处理和真实值估计，并将估计后的信号输出给控制算法单元；

所述控制算法单元将信号估计单元估计后的信号进行相位补偿和噪声整形，所述数字量化单元将相位补偿和噪声整形后的信号量化输出为量化的比特流信号。

进一步地，所述读出装置包含前置放大器和模数转换器；

所述前置放大器对MEMS敏感单元输出信号进行过采样；

所述模数转换器采样速率高于前置放大器。

进一步地，所述量化的比特流信号是过采样的调制信号，包含用于平衡所述惯性力的大小和极性信息；

所述MEMS敏感单元输出信号为电容的变化信号。

进一步地，所述方法还提供一抽取滤波单元，所述抽取滤波单元将量化后的比特流信号进行降采样和滤波处理后，输出为高位数字量信号。

本发明的有益效果为：1)实现了电容式惯性传感器检测信号的数字化输出，同时用数字控制算法代替了模拟实现的环路滤波器，通过数字实现具有高的灵活性，可以根据不同电容式惯性传感器的参数实时的调整控制算法的参数，以达到最好匹配；2)解决了用模拟电路实现的环路滤波器由于集成电路加工的误差和寄生效应的存在，导致环路滤波器的参数精确性比较差，难于准确控制等问题；3)采用在控制算法前设置了信号估计算法，利用高速采样的ADC输出信号，通过滤波算法与信号估计，达到了滤波的目的，使得进入控制算法单元的信号更为“干净”，降低了对ADC位数的要求，并抑制了读出电路的噪声干扰影响；4)设置了可变增益放大器模块，根据不同的MEMS敏感芯片参数并通过信号估计单元的输出信号大小及信噪比，确定模拟前置电路的最佳增益系数，从而达到闭环系统的参数最优。

附图说明

图1是一种MEMS敏感芯片实施例示意；

图2是现有技术1中的电容式惯性传感器数字伺服电路结构示意图；

图3是本发明提供的实施例中MEMS加速度计全闭环电路结构示意图；

图4是本发明提供的实施例中读出放大电路时序的示意图；

图5是不同加速度信号输入时，MEMS加速度计前置放大器输出信号分布直方图；

图6是实施例三阶数字环路滤波器开环传递函数波特图；

图7是现有8bits技术方案仿真得到的PSD示意图；

图8是本发明提供的8bits实施例中MEMS加速度计仿真得到的PSD示意图；

图9是现有10bits技术方案仿真得到的PSD示意图；

图10是瞬时浮点量化器结构示意图；

图11是瞬时浮点量化器工作流程图；

图12是3-bit瞬时浮点模数转换器与4-bit单纯模数转化器量化噪声对比图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细描述。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，并不用于限定本发明。

相反，本发明涵盖任何由权利要求定义的在本发明的精髓和范围上做的替代、修改、等效方法以及方案。进一步，为了使公众对本发明有更好的了解，在下文对本发明的细节描述中，详尽描述了一些特定的细节部分。对本领域技术人员来说没有这些细节部分的描述也可以完全理解本发明。

参考附图3，以MEMS加速度计特别是“三明治”式(附图1)MEMS加速度计一种实施例，本发明的控制系统架构将“三明治”式加速度敏感芯片等效为一个二阶系统模型，嵌入到一个高阶sigma-delta(SDM)当中，通过合理的电路设计、系统稳定性设计，信号估计与处理、实现数字反馈。由于采用了过采样技术实现深度负反馈，极大提高了闭环系统的线性度、动态范围等。此外，高阶SDM的应用实现了量化噪声整形，达到低噪声、数字输出的目的。

本实施例提供的一种“三明治”式新型MEMS加速度计，包括：MEMS敏感芯片1、前置放大器2、可变增益放大器3、模数转换器4(ADC)、信号估计单元5、控制算法单元6、量化器单元7、静电力脉冲控制单元8及抽取滤波单元9；

参考附图4，本实施例：前置放大器2，包括与惯性传感器三个极板相接的三个电极：VT、VC和VB，其中VT连接传感器上极板电极，VC连接传感器中间极板，VB连接传感器下极板；极板上所连接的三个电压：+Vfre、-Vref和VCOM其中+Vref是正参考电压，-Vref是负参考电压，VCOM是共模电压；传感器的三个电极与参考电压之间通过开关S1-S7进行连接；传感器的中间电极通过开关S8与放大器Amp1连接；开关S9-S11控制Amp1信号读出与清零；开关S12是采样开关；电容Cf是反馈电容，控制放大器Amp1的增益大小；电容Csample是采样电容，与开关S12构成采样电路；放大器Amp2是单位增益驱动器，增加前置放大器的输出负载能力；时钟控制信号ph1与ph2/ph3是非重叠时钟，控制开关S1-S12的接通与断开。

在附图4所示的前置放大器中，控制时钟信号ph1和ph2/ph3是两相非重叠时钟，分别完成输入失调存储和读出过程。在ph1阶段，开关S1断开，开关S2接正参考电压+Vref，开关S3接负参考电压-Vref，开关S4-S8断开，开关S9接通，开关S10断开，开关S11接共模电压VCOM，开关S12断开。在ph1阶段，结合上述开关操作，前置放大器的失调电压存储在反馈增益电容上。在ph2/ph3阶段开关S1接负参考电压-Vref，开关S2断开，开关S3断开，开关S4接正参考电压+Vref，开关S5-S7断开，开关S8接通传感器中间极板电极Vc，开关S9断开，开关S10接通，开关S11断开，开关S12将输出信号VX与接通采样电容以及单位增益驱动器，抵消ph1阶段存储的失调电压的同时完成读出。采样电路与单位增益驱动器Amp2是为了降低放大器Amp1输出信号的噪声以及增加Amp1的带负载能力。在ph1和ph2/ph3阶段完成后，能够将传感器的电容变化信号转化为电压信号，根据电荷守恒，可以得到加速度变化引起的电容变化Δc与读出电路输出电压的关系式如下：

$V_x=2Vref\frac{\mathrm{\Δ}c}{c_f}$

上式中V_x是放大器Amp1的输出信号，Vref为参考电压，c_f为反馈增益电容。可以看出当x＜＜d，且x≈0时，结合上式等效为：

$V_x=2Vref\frac{\mathrm{\Δ}c}{c_f}\≈\frac{4Vref}{c_f}\frac{x}{d}$

可以得到，在x＜＜d，且x≈0时本发明中前置放大器读出电压与加速度变化引起的位移量变化近似成线性关系。同时此前置放大器利用了差分电容，使得增益增加一倍，同时采用一种简单有效的相关双采样技术，能够有效抵消失调电压对系统的影响。此外，采样保持器能够降低系统噪声以及增加前置放大器带负载能力。

参考附图5，所示直方图是根据惯性传感器检测元件在不同的加速度输入信号情况下前置放大器输出信号对应的直方图分布，可以看出不同输入信号下，其输出直方图基本符合正态(高斯)分布，高斯分布是信号估计(estimator)的理论前提，根据信号估计(滤波估计)原理，在只考虑观测噪声，不考虑状态方程的情况下，我们的估计方法常用的是最小二乘估计，包括如常值估计、加权最小二乘估计、递推最小二乘估计等；考虑状态方程和观测方程，信号估计最常用的方法是卡尔曼滤波(估计)。很明显，闭环系统状态方程已知：

以实施例“三明治”式MEMS加速度计敏感芯片的物理模型为：

$M\left(s\right)=\frac{kxtc}{s^2+\frac{{\mathrm{\ω}}_n}{Q}s+{\mathrm{\ω}}_n^2}$

其中kxtc为传感器将位移的变化转化成电容变化的比例因子，ω_n为传感器的谐振频率，Q为传感器的品质因数。

根据采样率，将其转换成Z域的一般表达式：

$M\left(z\right)=\frac{1+w_1{z}^{-1}+w_2{z}^{-2}}{1+g_1{z}^{-1}+g_2{z}^{-2}}$

控制算法一种实施例：数字环路滤波器线性模型为：3阶ARMA模型：

$H\left(z\right)=\frac{1+{\mathrm{\Σ}}_{i=1}^3{b}_i{Z}^{-i}}{1+{\mathrm{\Σ}}_{i=1}^3{a}_i{Z}^{-i}}$

模数转换器的线性模型为：增益为k_q1，外加均值为0，方差为Q₁的高斯白噪声。

静电力反馈单元线性模型为：

T(z)＝k_fb·(c+dZ^-1)

k_fb为力反馈单元的比例因子。

对于本实施例来说，信号估计的算法准则是，通过模数转换器(ADC)的观测值y_i去估计真实值x的最优估计

假设ADC的采样率为前置放大器的k倍，那么，我们选取最为简单的常量估计(以一般最小二乘为例)，我们得到了k组观测值，以k组观测值的信任度完全一样为一个典型的实施例，那么k个ADC的输出(称为测量值)y_k＝Hx+V_k，其中x为代表MEMS敏感芯片真实位移值，y_k为ADC的观测值，v_k为测量噪声，根据C.Gauss最优估计理论，向量x的最可能的值是使观测值y与向量之差的平方和最小的值，我们利用代价函数J最小来计算转化为矩阵形式，函数J的表达式为： $J={(y-H\hat{x})}^T(y-H\hat{x})$

令， $\frac{\∂J}{\∂\hat{x}}=0,$ 可得最优估计值 $\hat{x}=H^{L}y$

一个最为简单的实施例，采用常值最小二乘估计，假设ADC增益系数为1，观测量信任度一致，那么K组观测值的估计值，带入上式为也就是平滑均值滤波估计。这也是本发明最简单的一个实施例，同样作为信号估计单元，根据情况也可以采取如加权最小二乘估计等，也可以根据系统复杂程度采用卡尔曼滤波估计等算法。

此外，前置放大器的增益与噪声抑制能力相关，同时受闭环控制系统的稳定性影响，前置放大器的增益也不能太大，信号估计单元对估计信号大小的判断，通过可编程增益放大器，可以方便的设置前置放大器的增益参数，从而实现了闭环系统性能的最优。

在附图5中所示直方图中，为了研究引入何种类型的模数转换器，达到以最小的成本获取最好的系统性能目的。在附图5中可以看出，当输入125Hz的加速度信号时，信号幅度从0.001g到0.201g时，现有技术方案1的系统方案图2中的对应的前置放大器输出信号的分布直方图基本符合正态分布。故在不增加系统复杂度的前提下需要考虑使用合适的模数转换器进行量化，达到提高系统性能的效果。常使用的模数转换器为单纯的模数转换器，即只是完成量化，同时为了达到降低量化噪声的目的，需要使用高位模数转换器，势必造成资源浪费，增加设计成本。此外，由于没有信号估计单元对噪声进行抑制，使得系统的性能受到很大的影响和制约，为此建立了全闭环系统的物理模型仿真模型，给定输入加速度值为0.2ug，频率为125Hz，当模数转换器ADC的位数为8bits时，仿真结果见附图7，可以看出，0.2ug@125Hz的输入信号完全被“淹没”在闭环系统的噪声基底当中，当采用信号估计，对前置放大器的输出信号进行信号估计，并合理调整可编程增益放大器的增益时，对于同样的信号输入，闭环系统的仿真图见附图8所示，闭环系统的信噪比明显提升，由之前的-160dbg/rtHz附近压低到-180dbg/rtHz，0.2ug@125Hz的输入信号没有被噪声“淹没”，信号估计后对系统信噪比的提升效果明显，附图9给出了10bits ADC未做信号估计的闭环系统输出功率谱密度曲线，对比图8可以看出，增加了信号估计单元的8bits闭环系统与未加信号估计单元的10bits闭环系统噪声水平相当。

控制算法的一个典型实施例是采用数字环路滤波器，数字环路滤波器有很多不同的架构，但设计思路大致一样。对于存在谐振点的拓扑结构，从能量的角度提高了MEMS加速度计的量化噪声整形能力，也就是将量化噪声从工作频段“挖”到了高频段，谐振点的位置决定了被“挖”走量化噪声能量的位置。环路滤波器由多阶积分器构成，其传递函数可以表示为：

H(z)＝n(1-z^-1)ⁿ

其中n为积分器阶数。当n为3时，加上惯性传感器检测元件近似的二阶积分器，称之为五阶SDM。对于传统SDM来说，系统输出的信噪比为：

SQNR^N＝6+10log(2N+1)+10log(2N+1)log(OSR)-10N

可以看出，信噪比和积分器的阶数N、过采样率OSR相关。对于加速度敏感器件嵌入到SDM当中，其信号对量化噪声的信噪比亦可以参照上式。此外，由于引入了高阶积分器，可能会导致闭环系统失稳，因此控制算法单元根据闭环系统的稳定性需要，设置了相位补偿算法，以使系统进行量化噪声整形的情况下保持稳定，当然补偿算法的设计在稳定裕度与量化噪声整形效果之间进行折中考虑。

数字环路滤波器输出信号经过1位或者多位量化器产生数字输出码流，根据该数字码流的正负关系判断静电力反馈大小以及静电力反馈的方向，通过图4所示开关phtc和开关phbc进行反馈控制，并配合ph1/ph2/ph3/ph4的逻辑通断动作，完成闭环控制。

以上结果可以表明，本发明实施例提供的电容检测数字接口电路，前置放大器采用简单的相关双采样技术，在提高采用差动电容结构的加速度计电压转换增益的同时能够有效降低前置放大器的输入失调电压对系统的影响。采用数字环路滤波器能够有效克服现有半数字方案中存在的积分饱和、电路设计复杂等问题。另外，本发明根据MEMS前置放大器输出信号符合正态分布的特点，利用信号估计的手段，并结合sigma-delta过采样、噪声整形技术，实现了低位ADC的数字量化，闭环系统的噪声水平能够满足高精度设计需求。

本发明的另一种实施例，本发明提供了附图10所示的瞬时增益放大器的结构图，包括瞬时增益控制器31，量化器32以及串行/并行编码器33。瞬时增益控制器31能够根据输入信号的范围调整量化器的参考电压，量化器32根据瞬时增益控制器31发出的参考电压控制信号选定参考电压值，并完成线性量化。串行/并行编码器33是将瞬时增益控制器31输出的增益码和量化器32输出的线性码整合成输出信号，交由后续信号估计与控制算法单元处理。

附图11所示为一种实施例瞬时增益模数转换器工作流程图。瞬时浮点模数转换器的输入信号为前置放大器的输出信号。所谓瞬时浮点是指此n-bit ADC可以在一定程度上预测输入信号大小，并根据输入信号调整参考源电压大小，达到大信号量化误差大小信号量化误差小，实现(n+1)bits或者更高的分辨率。当输入信号幅度大于Vref/2时，参考电压保持Vref不变，按照LSB3进行量化并输出对应的数字码；当输入信号幅度在Vref/2与Vref/4之间时，调整参考电压为Vref/2，按照LSB2进行量化输出对应的数字码；当输入信号的幅度小于Vref/4时，将参考电压改变为Vref/4，根据LSB3进行量化并输出数字信号，并以此类推，可以根据实际需求确定增益电压的取值，即实现小信号量化噪声小，大信号量化噪声大，但是与非均匀模数转换器相比，本实施例瞬时增益模数转换器的量化码在选定增益范围内是均匀量化，能够有效避免非均匀模数转换器非均匀量化所产生的问题，同时实现更简单，降低了设计复杂度。附图12所示是对比采用3-bit本实施例瞬时增益模数转换器与单纯4-bit模数转换器量化噪声，可以看出，在信号中心区域，3-bit瞬时增益模数转换器的量化噪声与4-bit模数转换器的量化噪声相当。

本发明提供的数字接口电路与全闭环控制架构也可以应用于具有差动电容结构的其他惯性检测元件例如MEMS陀螺仪、石英挠性摆式加速度计。

以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制。虽然本发明已经以较佳实施例揭示如上，然而并非用以限定本发明。任何熟悉本领域的技术人员，在不脱离本发明技术方案范围情况下，都可利用上述揭示的方法和技术内容对本发明技术方案做出许多可能的变动和修饰，或修改为等同变化的等效实施例。因此，凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化及修饰，均仍属于本发明技术方案保护的范围内。

Claims (24)

1.一种MEMS加速度计，其特征在于，所述MEMS加速度计包括：

MEMS敏感单元，所述MEMS敏感单元用于感受加速度信号，将所述加速度信号转化为惯性力成为MEMS敏感单元输出信号；

读出装置，所述读出装置将所述MEMS敏感单元输出信号转化为脉冲产生装置可识别的输入信号；

脉冲产生装置，所述脉冲产生装置将所述输入信号进行信号估计、控制算法转换、数字量化得到量化的比特流信号，所述量化的比特流信号经转化为静电力用于平衡所述惯性力。

2.根据权利要求1所述的一种MEMS加速度计，其特征在于，所述脉冲产生装置包括信号估计单元、控制算法单元、数字量化单元。

3.根据权利要求2所述的一种MEMS加速度计，其特征在于，所述信号估计单元对所述输入信号进行预处理和真实值估计，并将估计后的信号输出给所述控制算法单元。

4.根据权利要求3所述的一种MEMS加速度计，其特征在于，所述控制算法单元将信号估计单元估计后的信号进行相位补偿和噪声整形，所述数字量化单元将相位补偿和噪声整形后的信号量化输出为量化的比特流信号。

5.根据权利要求1所述的一种MEMS加速度计，其特征在于，所述MEMS加速度计还包括静电力脉冲控制单元；所述MEMS敏感单元、所述读出装置、所述脉冲产生装置及所述静电力脉冲控制单元依次连接构成回路。

6.根据权利要求5所述的一种MEMS加速度计，其特征在于，所述静电力脉冲控制单元包括时序控制单元、电压基准源单元。

7.根据权利要求1所述的一种MEMS加速度计，其特征在于，所述读出装置包括可变增益放大器。

8.根据权利要求7所述的一种MEMS加速度计，其特征在于，所述脉冲产生装置通过信号估计单元的信噪比调整所述可变增益放大器的增益。

9.根据权利要求6所述的一种MEMS加速度计，其特征在于，所述静电力脉冲控制单元接收量化的比特流信号，所述时序控制单元通过控制切换所述电压基准源单元导通的方向和导通的次数，以判断加速度信号的方向及大小，实现反馈静电力平衡所述惯性力。

10.根据权利要求1所述的一种MEMS加速度计，其特征在于，所述读出装置还包含前置放大器和模数转换器。

11.根据权利要求10所述的一种MEMS加速度计，其特征在于，所述前置放大器对所述MEMS敏感单元输出信号进行过采样。

12.根据权利要求10所述的一种MEMS加速度计，其特征在于，所述模数转换器采样速率高于所述前置放大器。

13.根据权利要求1所述的一种MEMS加速度计，其特征在于，所述量化的比特流信号是过采样的调制信号，包含用于平衡所述惯性力的大小和极性信息。

14.根据权利要求1所述的一种MEMS加速度计，其特征在于，所述MEMS敏感单元输出信号为电容的变化信号。

15.根据权利要求1所述的一种MEMS加速度计，其特征在于，所述MEMS加速计还包括抽取滤波单元，所述抽取滤波单元将量化后的比特流信号进行降采样和滤波处理后输出为可识别的高位数字量信号。

16.一种MEMS加速度计的控制方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

A）提供MEMS敏感单元，所述MEMS敏感单元用于感受加速度信号，将所述加速度信号转化为惯性力成为MEMS敏感单元输出信号；

B）提供读出装置，所述读出装置将MEMS敏感单元输出信号转化为脉冲产生装置可识别的输入信号；

C）提供脉冲产生装置，所述脉冲产生装置将所述输入信号进行控制算法转换、数字量化得到量化的比特流信号，所述量化的比特流信号经转化为静电力用于平衡所述惯性力。

17.根据权利要求16所述的一种MEMS加速度计的控制方法，其特征在于，所述方法还提供静电力脉冲控制单元；所述MEMS敏感单元、读出装置、脉冲产生装置及静电力脉冲控制单元依次连接构成回路。

18.根据权利要求17所述的一种MEMS加速度计的控制方法，其特征在于，所述静电力脉冲控制单元包括时序控制单元、电压基准源单元。

19.根据权利要求17所述的一种MEMS加速度计的控制方法，其特征在于，所述静电力脉冲控制单元接收量化的比特流信号，所述时序控制单元通过控制切换电压基准源单元导通的方向和导通的次数，判断加速度信号的方向及大小，实现反馈静电力平衡所述惯性力。

20.根据权利要求16所述的一种MEMS加速度计的控制方法，其特征在于，所述脉冲产生装置包括信号估计单元、控制算法单元、数字量化单元。

21.根据权利要求20所述的一种MEMS加速度计的控制方法，其特征在于，所述信号估计单元对输入信号进行预处理和真实值估计，并将估计后的信号输出给控制算法单元；

所述控制算法单元将信号估计单元估计后的信号进行相位补偿和噪声整形，所述数字量化单元将相位补偿和噪声整形后的信号量化输出为量化的比特流信号。

22.根据权利要求16所述的一种MEMS加速度计的控制方法，其特征在于，所述读出装置包含前置放大器和模数转换器；

所述前置放大器对MEMS敏感单元输出信号进行过采样；

所述模数转换器采样速率高于前置放大器。

23.根据权利要求16所述的一种MEMS加速度计的控制方法，其特征在于，所述量化的比特流信号是过采样的调制信号，包含用于平衡所述惯性力的大小和极性信息；

所述MEMS敏感单元输出信号为电容的变化信号。

24.根据权利要求16所述的一种MEMS加速度计的控制方法，其特征在于，所述方法还提供一抽取滤波单元，所述抽取滤波单元将量化后的比特流信号进行降采样和滤波处理后，输出为高位数字量信号。