CN106932125B - 一种硅谐振压力传感器的补偿方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种硅谐振压力传感器的补偿方法，利用单片机定时器对硅谐振压力传感器进行同步频率测量，能够实现同步采集两个谐振器的频率，提高了压力传感器的测量精度；采用最小二乘支持向量机的非线性模型实现全温度全压力范围内的温度补偿，相比多项式拟合进行温度补偿的方法，提高了压力传感器的补偿精度；采用最小二乘支持向量机的方法能较好的进行压力的时间漂移补偿，提高了压力的补偿精度。

Description

一种硅谐振压力传感器的补偿方法

技术领域

本发明涉及硅谐振压力传感器领域，尤其涉及一种硅谐振压力传感器的补偿方法。

背景技术

MEMS(Micro-electro-mechanical Systems)，即微机电系统，它是二十世纪八十年代伴随着半导体集成电路微细加工技术与超精密机械加工技术的提高而逐渐发展起来的一门新兴科学。硅谐振MEMS压力传感器以微机械加工技术为基础，将谐振器作为敏感结构，外界压力的变化可以改变传感器的固有谐振频率，从而通过测量频率来反推出压力。硅谐振MEMS压力传感器在线性度、分辨率、稳定性、综合精度等方面具有很好的特性，而且输出信号谐振频率是半数字化的信号，具有较强的抗干扰性。

硅谐振压力传感器采用双谐振器结构，仪表电路用来对硅谐振压力传感器谐振器的频率进行采集，在航空航天等一些应用领域中，外界温度会发生急剧的变化，若两个谐振频率的采集时间有一定间隔，非同步采集的两个频率会导致温度补偿的输出精度大大下降。因此高精度的硅谐振压力传感器需要高精度的同步频率采集仪表电路。

硅谐振压力传感器中两个谐振器的设计尺寸完全一样，并且具有相同的温度系数。按照设计，两个谐振器的固有频率相减可把温度对谐振器的影响消除。但是，由于传感器在实际制作过程当中，不可避免的会存在工艺的误差，导致两个谐振器的尺寸不完全相同，两个谐振器的固有频率相减便无法消除温度对谐振器的影响，这样，传感器输出会存在较大的温度漂移。因此硅谐振压力传感器需要进行温度补偿来提高传感器的综合精度。另外，由于压力传感器器件本身的因素或者组装方式不当的影响，传感器输出的压力会随着时间发生一定的漂移，所以硅谐振压力传感器需要进行时间漂移的补偿。

申请号为2015100146440的专利提出了双谐振器压力传感器的温度自补偿方法，这是采用多项式拟合的方法利用两个谐振器的频率来补偿得到压力，但这种方法补偿精度不高，并且无法进行时间漂移的补偿。

因此现有技术存在非同步采集的两个谐振梁频率会导致温度补偿的输出精度下降，以及传统的使用多项式拟合来进行温度补偿的方法存在补偿精度不高、无法补偿时间漂移的问题。

发明内容

(一)要解决的技术问题

本发明的主要目的是提供一种硅谐振压力传感器的补偿方法，采用最小二乘支持向量机对硅谐振压力传感器进行温度补偿和时间漂移补偿。

(二)技术方案

本发明提供了一种硅谐振压力传感器的补偿方法，包括：步骤S1：对硅谐振压力传感器的双谐振器结构的谐振频率进行同步采集，得到标定数据；步骤S2：对所述标定数据进行归一化处理；步骤S3：建立最小二乘支持向量机的非线性模型并进行初始化；步骤S4：使用归一化后的标定数据对所述最小二乘支持向量机的非线性模型进行参数优化；步骤S5：采用优化后的参数训练所述最小二乘支持向量机的非线性模型，得到训练后的最小二乘支持向量机的非线性模型；步骤S6：利用所述训练后的最小二乘支持向量机的非线性模型，得到硅谐振压力传感器温度补偿后的压力值。

优选地，所述步骤S1包括：子步骤S1a：在硅谐振压力传感器的全温度范围内选定i个温度标定点，其中i≥3；子步骤S1b：在硅谐振压力传感器的全压力范围内选定j个压力标定点，其中j≥3；子步骤S1c：分别在每个温度标定点、每个压力标定点下同步测量两个谐振器结构的谐振频率，分别得到第一谐振器的频率和第二谐振器的频率。

优选地，在所述步骤S1c中，利用频率测量电路对两个谐振频率进行同步采集，所述频率测量电路包括单片机，所述单片机具有两个内部定时器。

优选地，当硅谐振压力传感器的边梁频率方波信号进入单片机后，使能第一定时器进行边梁频率信号的捕获计数和时钟脉冲计数；当硅谐振压力传感器的中间梁频率方波信号进入单片机后，使能第二定时器进行中间梁频率信号的捕获计数和时钟脉冲计数；第一定时器和第二定时器独立并行工作，基于上述捕获计数值和时钟脉冲计数值得到第一谐振器的频率和第二谐振器的频率。

优选地，所述步骤S3中的最小二乘支持向量机的非线性模型为：

其中，K(x，x_k)为核函数且K(x，x_k)＝exp(-||x-x_k||²/2σ²)，σ²是高斯径向基函数的核宽度；x_k表示训练数据，k＝1，...N；α_k是拉格朗日乘子；b是偏置项。

优选地，所述步骤S4包括：将归一化后的标定数据作为训练数据，采用交叉验证的方法对正则化参数和高斯径向基函数的核宽度进行优化。

优选地，所述步骤S6包括：将第一谐振器和第二谐振器归一化后的谐振频率代入训练后的最小二乘支持向量机的非线性模型，再将得到的数据反归一化即可得到温度补偿后的压力值。

优选地，还包括：采用最小二乘支持向量机的非线性模型对硅谐振压力传感器进行时间漂移补偿。

优选地，测量硅谐振压力传感器温度补偿后的压力值，并记录压力值与对应的测量时间点；建立最小二乘支持向量机的非线性模型并进行初始化；使用记录压力值与对应的测量时间点对最小二乘支持向量机的非线性模型进行参数优化；采用优化的参数训练最小二乘支持向量机非线性模型，得到训练后的最小二乘支持向量机非线性模型；利用训练后的最小二乘支持向量机的非线性模型，得到硅谐振压力传感器时间漂移补偿后的压力值。

优选地，将测量时间点代入所述训练后的最小二乘支持向量机的非线性模型中，得到硅谐振压力传感器时间漂移补偿后的压力值。

(三)有益效果

从上述技术方案可以看出，本发明的硅谐振压力传感器的补偿方法有以下有益效果：

(1)利用单片机定时器对硅谐振压力传感器进行同步频率测量，能够实现同步采集两个谐振器的频率，提高了压力传感器的测量精度。

(2)采用最小二乘支持向量机的非线性模型实现全温度全压力范围内的温度补偿，相比多项式拟合进行温度补偿的方法，提高了压力传感器的补偿精度。

(3)采用最小二乘支持向量机的方法能较好的进行压力的时间漂移补偿，提高了压力的补偿精度。

附图说明

图1为本发明实施例的硅谐振压力传感器的补偿方法流程图；

图2为频率测量电路的测量软件流程图；

图3为本发明实施例的时间漂移补偿流程图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本发明进一步详细说明。

支持向量机最初是在统计学习理论基础上建立起来的一种机器学习方法，它很好的解决了小样本、非线性、高维数等问题，具有较好的泛化能力。相对比支持向量机，最小二乘支持向量机在目标函数中增加了误差平方和项，具有较高的收敛速度。

本发明对双谐振器结构的硅谐振压力传感器进行同步频率采集、温度补偿和时间补偿，双谐振器结构的硅谐振压力传感器例如但不限于是专利2012105872642(一种基于SOI工艺的高精度硅微谐振式气压传感器)和专利2015105995398(谐振式压力传感器)提到的硅谐振压力传感器。本发明采用STM32系列单片机中两个内部定时器来对硅谐振MEMS压力传感器的两个谐振频率进行高精度同步采集，基于最小二乘支持向量机进行温度补偿和时间漂移补偿，实现高精度的压力输出。

参见图1，本发明实施例的硅谐振压力传感器的补偿方法包括：

步骤S1：对硅谐振压力传感器的双谐振器结构的谐振频率进行同步采集，得到标定数据。

具体包括：

子步骤S1a：在硅谐振压力传感器的全温度范围内(如-55℃～85℃)，选定i个温度标定点，其中，i≥3；

子步骤S1b：在硅谐振压力传感器的全压力范围内(如0kPa～266kPa)，选定j个压力标定点，其中j≥3；

子步骤S1c：分别在每个温度标定点、每个压力标定点下同步测量两个谐振器结构的谐振频率，分别得到第一谐振器的频率f₁和第二谐振器的频率f₂，f₁和f₂与硅谐振压力传感器的温度和压力有关，共得到i×j组标定数据。

本发明中采用以单片机为核心的频率测量电路来进行谐振频率的同步测量，该频率测量电路包括STM32系列单片机，使用12M的高精度温补晶振作为单片机的高速外部时钟，利用单片机的两个内部定时器对两个谐振频率进行高精度同步采集，采用I²C总线的方式进行两路谐振频率的输出。

在测量谐振频率时，首先，将硅谐振压力传感器放入温箱中。

然后，设置测试环境。将温箱设置为标定点的温度，若干时间后(如4小时)温箱温度稳定，设置压力控制器为标定点的压力，若干时间后(如1分钟)压力稳定。

最后，利用上述频率测量电路分别测量第一谐振器和第二谐振器的谐振频率，并通过I²C总线将测得的谐振频率发送给上位机。

上述频率测量电路利用测量软件对谐振频率进行测量，测量软件流程图如图2所示，测量软件包括：主程序、边梁频率采集子程序、中间梁频率采集子程序、I²C总线输出子程序，具体包括：

当硅谐振压力传感器的边梁频率方波信号进入单片机后，使能定时器1并利用边梁频率采集子程序进行边梁频率信号的捕获计数和时钟脉冲计数，直至边梁频率信号记满a个信号周期，此时时钟脉冲数为A。

当硅谐振压力传感器的中间梁频率方波信号进入单片机后，使能定时器2并利用中间梁频率采集子程序进行中间梁频率信号的捕获计数和时钟脉冲计数，直至中间梁频率信号记满b个信号周期，此时时钟脉冲数为B。

频率测量电路的同步频率采集时间为s秒，期间定时器1和2独立并行工作，主程序读取边梁和中间梁的信号周期a、b，以及时钟脉冲数A、B，利用下式得到第一谐振器的频率f₁和第二谐振器的频率f₂，I²C总线输出子程序将f₁和f₂经I²C总线发送给上位机，实现同步频率采集。

本发明中的单片机时钟频率为f_t，则边梁和中间梁的测量频率分别为：

边梁作为第一谐振器，中间梁作为第二谐振器，从而得到第一谐振器的频率f₁和第二谐振器的频率f₂。

由此可见，本发明为硅谐振压力传感器提供了一种高精度同步频率测量电路和方法，能够实现同步采集两个谐振器的频率，提高了压力传感器的测量精度。

步骤S2：对标定数据进行归一化处理，即将第一个谐振器的频率f₁、第二个谐振器的频率f₂和压力P分别进行归一化。

步骤S3：建立最小二乘支持向量机的非线性模型并进行初始化。

首先建立一个最小二乘支持向量机的非线性模型，具体来说，

使用最小二乘支持向量机建立输出y关于输入x的函数，该函数如下：

其中，

是将输入空间映射到高维特征空间的非线性函数，ω是权向量，b是偏置项。

按照结构风险最小化的原则，可以通过构建以下优化问题来使风险最小：

约束条件为：

其中，{x_k，y_k}为一系列训练数据，k＝1，...N，x_k∈Rⁿ，y_k∈R，N为训练数据的数量；e是误差变量，e_k表示第k个训练数据对应的误差变量；γ≥0是正则化参数。

通过拉克朗日法求解该优化问题：

其中，α_k∈R是拉格朗日乘子，b_k表示第k个训练数据对应的偏置项。

对公式(6)优化得到

得到最小二乘支持向量机的非线性模型：

其中，K(x，x_k)为核函数，

本发明中采用的核函数为高斯径向基函数：

K(x，x_k)＝exp(-||x-x_k||²/2σ²) (9)

其中，σ²是高斯径向基函数的核宽度。

之后采用默认的正则化参数γ和高斯径向基函数的核宽度σ²对该最小二乘支持向量机的非线性模型进行初始化。

步骤S4：使用归一化后的标定数据(P、f₁和f₂)对建立的最小二乘支持向量机的非线性模型进行参数优化。

该非线性模型可以看作关于压力与两个谐振频率的模型，即将第一谐振器的频率f₁和第二谐振器的频率f₂作为非线性模型中的x，将压力看作非线性模型中的y，非线性模型中的x＝(f₁，f₂)，y＝P，将步骤S2得到的归一化后的标定数据P、f₁和f₂作为训练数据，采用交叉验证的方法对正则化参数γ和高斯径向基函数的核宽度σ²进行优化，得到优化后的正则化参数和高斯径向基函数的核宽度。

步骤S5：采用优化后的参数训练上述最小二乘支持向量机的非线性模型，得到训练后的最小二乘支持向量机的非线性模型，即

其中，α_k和b的值为常实数；f_1k和f_2k分别表示第k组标定数据中的第一谐振器的频率和第二谐振器的频率，k＝1，...i×j，该步骤通过将优化后的参数代入到非线性模型中，从而得到训练后的最小二乘支持向量机的非线性模型。

步骤S6：利用训练后的最小二乘支持向量机的非线性模型，得到硅谐振压力传感器温度补偿后的压力值。

在之后的压力测量过程中，将第一谐振器和第二谐振器归一化后的谐振频率代入训练后的最小二乘支持向量机的非线性模型中，再将得到的数据反归一化即可得到温度补偿后的压力值。

由此可见，本发明采用最小二乘支持向量机的非线性模型实现全温度全压力范围内的温度补偿，相比多项式拟合进行温度补偿的方法，提高了压力传感器的补偿精度。

进一步地，本发明实施例的补偿方法还可以对时间漂移进行补偿，参见图3，补偿方法还包括：

步骤A：测量硅谐振压力传感器在过去一段时间内(如10天)的压力值，记录测量时间点与对应的压力值。

将硅谐振压力传感器放入温箱中并设置测试环境。设置温箱温度为某一固定值(如30℃)，设置压力控制器压力为某一固定值(如110kPa)，每隔一段时间(如1小时)记录利用上述温度补偿方法温度补偿后的压力值一次，记录的压力值数量为一个，并记录与压力值对应的测量时间点。

步骤B：建立最小二乘支持向量机的非线性模型并进行初始化。该步骤与温度补偿过程的步骤S3类似，采用默认的正则化参数γ和高斯径向基函数的核宽度σ²对最小二乘支持向量机的非线性模型进行初始化，在此不再赘述。

步骤C：使用步骤A记录的测量时间点与对应的压力值(P、t)对建立的最小二乘支持向量机的非线性模型进行参数优化。

该非线性模型可以看作关于压力与时间的模型，即将测量时间点作为非线性模型中的x，将压力值看作非线性模型中的y，x＝t，y＝P，该步骤与温度补偿过程的步骤S4类似，将步骤A得到的测量时间点与对应的压力值作为训练数据，采用交叉验证的方法对正则化参数γ和高斯径向基函数的核宽度σ²进行优化，得到优化后的正则化参数和高斯径向基函数的核宽度。

步骤D：采用优化的参数训练上述模型得到训练后的最小二乘支持向量机非线性模型，即

该步骤与温度补偿过程的步骤S5类似，α_k和b的值为常实数；t_k表示第k个测量时间点。

步骤E：利用训练后的最小二乘支持向量机的非线性模型，得到硅谐振压力传感器时间漂移补偿后的压力值。

在之后的压力测量过程中，只要将测量时间点代入上述训练后的最小二乘支持向量机的非线性模型中，即可得到硅谐振压力传感器的时间漂移补偿后的压力值。

由此可见，本发明采用最小二乘支持向量机的方法能较好的进行压力的时间漂移补偿，提高了压力的补偿精度。

至此，已经结合附图对本发明实施例进行了详细描述。依据以上描述，本领域技术人员应当对本发明的硅谐振压力传感器的补偿方法有了清楚的认识。

需要说明的是，在附图或说明书正文中，未绘示或描述的实现方式，均为所属技术领域中普通技术人员所知的形式，并未进行详细说明。此外，上述对各元件的定义并不仅限于实施例中提到的各种方式，本领域普通技术人员可对其进行简单地更改或替换，例如：

(1)实施例中提到的方向用语，例如“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”等，仅是参考附图的方向，并非用来限制本发明的保护范围；

(2)上述实施例可基于设计及可靠度的考虑，彼此混合搭配使用或与其他实施例混合搭配使用，即不同实施例中的技术特征可以自由组合形成更多的实施例。

以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种硅谐振压力传感器的补偿方法，其特征在于，采用最小二乘支持向量机的非线性模型对硅谐振压力传感器进行温度自补偿和时漂补偿，包括：

步骤S1：对硅谐振压力传感器的双谐振器结构的谐振频率进行同步采集，得到标定数据；

步骤S2：对所述标定数据进行归一化处理；

步骤S3：建立最小二乘支持向量机的非线性模型并进行初始化；

步骤S4：使用归一化后的标定数据对所述最小二乘支持向量机的非线性模型进行参数优化；

步骤S5：采用优化后的参数训练所述最小二乘支持向量机的非线性模型，得到训练后的最小二乘支持向量机的非线性模型；

步骤S6：利用所述训练后的最小二乘支持向量机的非线性模型，得到硅谐振压力传感器温度补偿后的压力值；

采用最小二乘支持向量机的非线性模型对硅谐振压力传感器进行时漂补偿；

步骤S7：测量硅谐振压力传感器温度补偿后的压力值，并记录压力值与对应的测量时间点；

步骤S8：建立最小二乘支持向量机的非线性模型并进行初始化；

步骤S9：使用记录压力值与对应的测量时间点对最小二乘支持向量机的非线性模型进行参数优化；所述步骤S9中采用交叉验证的方法对正则化参数和高斯径向基函数的核宽度进行优化；

步骤S10：采用优化的参数训练最小二乘支持向量机非线性模型，得到训练后的最小二乘支持向量机非线性模型；

步骤S11：利用训练后的最小二乘支持向量机非线性模型，得到硅谐振压力传感器时漂补偿后的压力值；

所述步骤S1包括：

子步骤S1a：在硅谐振压力传感器的全温度范围内选定i个温度标定点，其中i≥3；

子步骤S1b：在硅谐振压力传感器的全压力范围内选定j个压力标定点，其中j≥3；

子步骤S1c：分别在每个温度标定点、每个压力标定点下同步测量两个谐振器结构的谐振频率，分别得到第一谐振器的频率和第二谐振器的频率；

在所述步骤S1c中，利用频率测量电路对两个谐振频率进行同步采集，所述频率测量电路包括单片机，所述单片机具有两个内部定时器。

2.如权利要求1所述的补偿方法，其特征在于，

当硅谐振压力传感器的边梁频率方波信号进入单片机后，使能第一定时器进行边梁频率信号的捕获计数和时钟脉冲计数；

当硅谐振压力传感器的中间梁频率方波信号进入单片机后，使能第二定时器进行中间梁频率信号的捕获计数和时钟脉冲计数；

第一定时器和第二定时器独立并行工作，基于上述捕获计数值和时钟脉冲计数值得到第一谐振器的频率和第二谐振器的频率。

3.如权利要求1所述的补偿方法，其特征在于，所述步骤S3和步骤S8中的最小二乘支持向量机的非线性模型为：

其中，K(x,x_k)为核函数且K(x,x_k)＝exp(-||x-x_k||²/2σ²)，σ²是高斯径向基函数的核宽度；x_k表示训练数据，k＝1,...N；α_k是拉格朗日乘子；b是偏置项。

4.如权利要求1所述的补偿方法，其特征在于，所述步骤S4包括：

将归一化后的标定数据作为训练数据，采用交叉验证的方法对正则化参数和高斯径向基函数的核宽度进行优化。

5.如权利要求1所述的补偿方法，其特征在于，所述步骤S6包括：

将第一谐振器和第二谐振器归一化后的谐振频率代入训练后的最小二乘支持向量机的非线性模型，再将得到的数据反归一化即可得到温度补偿后的压力值。

6.如权利要求1所述的补偿方法，其特征在于，所述步骤S11包括：

将测量时间点代入训练后的最小二乘支持向量机的非线性模型中，即可得到硅谐振压力传感器的时漂补偿后的压力值。

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