一种MEMS电容式陀螺仪敏感结构品质因数Q值的获取方法与流程

本发明涉及一种mems电容式陀螺仪敏感结构品质因数q值的获取方法。

背景技术：

mems电容式陀螺仪器件的审验测试包括针对敏感结构的品质因数q值的测试，品质因数q值是表示振子阻尼性质的物理量，对于mems电容式陀螺仪器件敏感结构的品质因数q值是根据输出信号衰减时间常数乘以mems电容式陀螺仪的谐振频率再乘以取绝对值得到的，其中：获取衰减时间常数传统方法是找到输出信号曲线的包络线，求出包络线各频率点幅值数组的平均值，幅值数组每一项去减掉这个平均值得到新数组，新数组通过希尔伯特变换再进行平方运算后减去不通过希尔伯特变换直接平方运算的数组，然后对这个数组进行开根号，创建一个跟这个数组对应的时间间隔dt的数组，例如0，dt，2dt，3dt…，时间间隔数组作为x，开根号计算得到的数组作为y，通过最小绝对残差方法进行指数拟合，计算出衰减值即时间常数，这种计算方法对于大量数据的时候会有计算慢，准确度不够高的情况出现，影响了测试的效率和准确性，并且由于测试结果的多样性，会导致包络线有的特别不好找，从而引发结果的不准确。

因此，急需要一种新算法来替代这种传统方式，减少算法中的计算，解决大数据量计算慢和一致性度不够高的问题。

技术实现要素：

本发明的目的在于提出一种mems电容式陀螺仪敏感结构品质因数q值的获取方法，方法通过对数据的过滤避免传统方式对整个包络线全部数据的处理，减少了数据的处理量，提高了测试效率，简化了算法中的计算，解决了大数据量计算慢和一致性度不够高的问题。

为了实现上述目的，本发明的技术方案是：

一种mems电容式陀螺仪敏感结构品质因数q值的获取方法，包括用一个采样频率采样获取陀螺仪输出信号，计算输出信号衰减时间常数，将衰减时间常数乘以mems电容式陀螺仪固有谐振频率再乘以取绝对值得到品质因数q值，其中：所述输出信号是应对mems电容式陀螺仪固有谐振频率测试信号的输出信号，所述测试信号是按照一个设定时间长度向mems电容式陀螺仪施加的振动信号，其中，设定一个采样时间阈值长度，采样时间阈值长度大于设定时间长度，所述计算输出信号衰减时间常数的过程是：

第一步：以所述设定时间长度结束为起点对顺序获得的采样点信号幅值进行判断获得衰减过程连续有效点，直至达到采样时间阈值长度后结束、获得有效点的集合，有效点判断过程是：后一采样点信号幅值与前一采样点信号幅值比较，如果后一采样点信号幅值小于前一采样点信号幅值，则后一采样点为有效点，否则为无效点；

第二步：建立时间常数计算坐标，将采样点信号幅值数组作为纵坐标赋值衰减过程连续有效点集合，将采样时间间隔数组作为横坐标，做有效点集合线性回归，并由此计算出时间常数。

方案进一步是：所述采样频率选用100khz至1mhz。

方案进一步是：所述方法进一步包括：设定采样点信号幅值辅助结束判断阈值，当采样时间未达到采样时间阈值长度，而获取的采样点信号幅值等于采样点信号幅值辅助结束判断阈值时，结束采样。

方案进一步是：所述采样点信号幅值辅助结束判断阈值是所述起点获取的采样点信号幅值的5%，当采样时间未达到采样时间阈值长度，而获取的采样点信号幅值等于起点获取的采样点信号幅值的5%时，结束采样。

方案进一步是：所述有效点判断过程是在采样过程中实时进行的。

本发明的有益效果是：通过对数据的过滤避免传统方式对整个包络线全部数据的处理，减少了数据的处理量，提高了测试效率，减少算法中的计算，解决大数据量计算慢和一致性度不够高的问题。

下面结合附图和实施例对本发明进行详细描述。

附图说明

图1为时间常数计算坐标示意图；

图2为三种衰减信号图像趋势示意图。

具体实施方式

一种mems电容式陀螺仪敏感结构品质因数q值的获取方法，将mems电容式陀螺仪的晶圆放置在测试探针台的卡盘上，探针台的探针扎到mems电容式陀螺仪的晶圆上，探针台具有驱动电路，驱动电路通过探针连接到mems电容式陀螺仪的晶圆上，将一个信号发生器接到探针台的驱动电路的输入端，mems电容式陀螺仪的输出通过探针连接一个示波器，驱动电路通电，信号发生器根据mems电容式陀螺仪的谐振频率发出测试信号，其中的谐振频率是已知的，是mems电容式陀螺仪固有的，示波器设置一个采样频率采样获取陀螺仪输出信号，比较高的采样频率可以保证测试数据的准确性，通常采样频率为100khz至1mhz；计算输出信号衰减时间常数，将衰减时间常数乘以谐振频率再乘以取绝对值得到品质因数q值，其中：所述输出信号是应对mems电容式陀螺仪固有谐振频率测试信号的输出信号，所述测试信号是按照一个设定时间长度向mems电容式陀螺仪施加的振动信号，设定时间长度通常为1秒，衰减时间常数与震动强度的大小无关，为了便于采样，设定一个驱动强度，例如5v电压输出的驱动震动强度。

其中，所述采样频率选择测试信号的设定频率，设定一个采样时间阈值长度，采样时间阈值长度大于设定时间长度，为了充分其衰减过程，采样时间阈值长度通常大于设定时间长度3到5倍。

所述计算输出信号衰减时间常数的过程是：

第一步：以所述设定时间长度结束为起点对顺序获得的采样点信号幅值进行判断获得衰减过程连续有效点，直至达到采样时间阈值长度后结束、获得有效点的集合，有效点判断过程是：前一采样点信号幅值与后一采样点信号幅值比较，如果前一采样点信号幅值大于后一采样点信号幅值，则前一采样点为有效点，否则为无效点；或者根据采样顺序反过来比较，即：后一采样点信号幅值与前一采样点信号幅值比较，如果后一采样点信号幅值小于前一采样点信号幅值，则后一采样点为有效点，否则为无效点；

第二步：建立时间常数计算坐标，将采样点信号幅值数组作为纵坐标赋值衰减过程连续有效点集合，将采样时间间隔数组作为横坐标，做有效点集合线性回归，并由此计算出时间常数。

上述的有效点的得到采用的是差分法，每个幅值点与后一个幅值点的比较结果，大于或等于为1为有效，小于为0为无效，然后通过循环得到有效点的集合，前一个点的结果乘以1减去后一个点的结果，即最高点为1×（1-0）=1，其他三种结果都是0，下降的为0×（1-0）=0，上升的为1×（1-1）=0，最低点的为0×（1-1）=0，由此得出有效点的集合。由采样点时间间隔得到时间间隔数组，按照有效点的集合索引，从时间间隔数组中抽取得到对应的时间数组，与效点的点一一对应形成如图1所示的坐标，即时间常数计算坐标，其中：时间间隔数组为横坐标t，幅值数据数组为纵坐标v。其中a段是测试信号未结束测得的有效点，b段是测试信号停止后，即：所述设定时间长度结束为起点测得的衰减有效点的集合。然后对有效点的集合做线性回归，用最小二乘逼近来拟合形成衰减模拟直线c，计算出直线c的下降斜率即为时间常数。

为了进一步提高测试速度，所述方法进一步包括：设定采样点信号幅值辅助结束判断阈值，当采样时间未达到采样时间阈值长度，而获取的采样点信号幅值等于采样点信号幅值辅助结束判断阈值时，结束采样。

其中：所述采样点信号幅值辅助结束判断阈值是所述起点获取的采样点信号幅值d的5%，当采样时间未达到采样时间阈值长度，而获取的采样点信号幅值等于起点获取的采样点信号幅值的5%时，结束采样。

其中：一个优选方法是，所述有效点判断过程是在采样过程中实时进行的。

上述方法采用抽取有效点，筛除无用的点，大大的减少了计算量，提高了运算效率。

图2示意了三种衰减信号图像趋势，都存在许多毛刺。在传统方式下，处理一百万个点的数据，时间都在5秒以上。但是在改进的本实施例方法测试下，时间都不到1秒，处理结果与传统测试方法结果一致，一致性度高。很明显，测试效率有了大幅度的提高，这种抽点模拟包络线的方法可以完全代替这种传统方式的算法。